open ai
5.2
CHATGPT APIは現在サポートされています。実装の紹介については、ここをクリックしてください。
作成者からのメッセージ、
@orhanerday/open-aiリポジトリにアクセスしていただきありがとうございます！このリポジトリが役立つ、または便利だと思う場合は、GitHubで主演することをお勧めします。リポジトリを主演することは、プロジェクトのサポートを示す方法です。また、プロジェクトの可視性を高め、コミュニティに価値があることを知らせるのに役立ちます。あなたのサポートに再び感謝します、そして、私たちはあなたがリポジトリが便利であると思うことを願っています！
オルハン
| プロジェクト名 | 必要なPHPバージョン（低い方が良い） | 説明 | タイプ（公式 /コミュニティ） | サポート |
|---|---|---|---|---|
| Orhanerday/open-ai | PHP 7.4+ | ほとんどのダウンロード、フォーク、貢献、巨大なコミュニティがサポートされ、PHP SDKをOpenai GPT-3およびDall-Eに使用しました。また、ChatGptのようなストリーミングもサポートしています。 | コミュニティ | 利用可能、（コミュニティ主導のDiscord ServerまたはPersonal Mail [email protected]） |
| Openai- ** /c *** t | PHP 8.1+ | OpenAI PHP APIクライアント。 | コミュニティ | - |
OpenAI GPT-3 APIにアクセスするための完全にオープンソースと安全なコミュニティに維持されたPHP SDK。
詳細については、Laravel Newsブログ投稿を読むことができます。
無料サポートが利用可能です。 Discordサーバーに参加してください
このパッケージを始めるために、最初にOpenai APIドキュメントと例に精通したいと思うでしょう。また、＃api-supportと呼ばれる私たちの不一致チャネルからヘルプを得ることができます
Orhanerday/Open-AIは、コミュニティライブラリPHPセクションに追加されました。
Orhanerday/Open-AIは、PHPSTORMブログ投稿で紹介されています、JetBrainsに感謝します！
PHP 7.4+が必要です
Discordサーバーに参加するには、ここをクリックしてください
ご存知かもしれませんが、Openai PHPはOpenai用のオープンソースプロジェクトラッピングツールです。私たちはコミュニティの支援に頼ってプロジェクトの開発と維持を続けています。あなたが助けることができる1つの方法は、寄付をすることです。
寄付により、ホスティングコスト（テスト用）、開発ツール、およびプロジェクトをスムーズに実行するために必要なその他のリソースなどの費用を賄うことができます。すべての貢献は、どんなに小さくても、すべての人のためにOpenai PHPを改善し続けるのに役立ちます。
Openai PHPの使用から恩恵を受け、その継続的な開発をサポートしたい場合は、あらゆる金額の寄付を大いに感謝します。あなたは寄付をすることができます。
コーヒーを買ってください
パトレオン
Orhanerday/Openai Php SDKへの寄付を検討していただきありがとうございます。あなたのサポートは非常に高く評価されており、プロジェクトが成長と改善を続けることができるようにします。
心から、
Orhan Erday / Creator。
https://orhanerday.gitbook.io/openai-php-api-1/にアクセスしてください
チャット
chatgpt api
モデル
モデルをリストします
モデルを取得します
完了
完了を作成します
編集
編集を作成します
画像
画像を作成します
画像編集を作成します
画像のバリエーションを作成します
埋め込み
埋め込みを作成します
オーディオ
テキストからスピーチ（TTS）
転写を作成します
翻訳を作成します
ファイル
ファイルをリストします
ファイルをアップロードします
ファイルを削除します
ファイルを取得します
ファイルコンテンツを取得します
微調整
微調整（ベータ）を作成する
リストファインチューンズ（ベータ）
微調整（ベータ）を取得する
キャンセル微調整（ベータ）
リスト微調整イベント（ベータ）
微調整モデル（ベータ）を削除する
節度
モデレートを作成します
エンジン（非推奨）
エンジンをリストします
エンジンを取得します
アシスタント（ベータ）
アシスタントを作成します
アシスタントを取得します
アシスタントを変更します
アシスタントを削除します
アシスタントをリストします
アシスタントファイルを作成します
アシスタントファイルを取得します
アシスタントファイルを削除します
アシスタントファイルをリストします
スレッド（ベータ）
スレッドを作成します
スレッドを取得します
スレッドを変更します
スレッドを削除します
メッセージ（ベータ）
メッセージを作成します
メッセージを取得します
メッセージを変更します
メッセージをリストします
メッセージファイルを取得します
メッセージファイルをリストします
実行（ベータ）
実行してください
実行を取得します
実行を変更します
リストの実行
ツール出力を送信します
キャンセルの実行
スレッドを作成して実行します
実行ステップを取得します
リストの実行手順
Composer経由でパッケージをインストールできます。
作曲家にはOrhanerday/Open-Aiが必要です
開始する前に、openai_api_keyをenvキーとして設定し、次のコマンドでenv値としてopenaiキーを設定する必要があります。
Powershell
$ env：openai_api_key = "sk-gjtv ....."
CMD
openai_api_key = sk-gjtvを設定してください.....
LinuxまたはmacOS
export openai_api_key = sk-gjtv .....
envを設定しながら問題を抱えていますか？記事を読んでください。または、Windows®EnvセットアップのStackoverFlow Answerを確認できます。
index.phpファイルを作成し、次のコードパーツをファイルに貼り付けます。
<？phpRequire __dir__。 '/vendor/autoload.php'; // PHPフレームワークを使用している場合はこの行を削除します。Orhanerdayopenaiopenaiを使用; $ open_ai_key = getEnv（ 'openai_api_key'）; $ open_ai = new openai（$ open_ai_key）; $ chat = $ open_ai->（['model' => 'gpt-3.5-turbo'、 'メッセージ' => [
["role" => "system"、 "content" => "あなたは親切なアシスタントです。」 ]、、
[「役割」=>「ユーザー」、「コンテンツ」=>「2020年にワールドシリーズを獲得したのは誰ですか？」 ]、、
[「役割」=>「アシスタント」、「コンテンツ」=>「ロサンゼルスドジャースは2020年にワールドシリーズを獲得しました。」 ]、、
["role" => "user"、 "content" => "どこで再生されましたか？" ]、、
]、 '温度' => 1.0、 'max_tokens' => 4000、 'freick_penalty' => 0、 'presence_penalty' => 0、
]; var_dump（$ chat）; echo "<br>"; echo "<br>"; echo "<br>"; // decode response $ d = json_decode（$ chat）; // get contentecho（$ d（$ d） - >選択[0] - > message-> content）;次のコマンドでサーバーを実行します
php -s localhost：8000 -t。
Orhanerday/Open-AiはNvidia Nimをサポートします。以下の例はMixTralaiです。その他の例については、https：//build.nvidia.com/explore/discoverを確認してください。
<？phpRequire __dir__。 '/vendor/autoload.php'; // PHPフレームワークを使用する場合はこの行を削除します。Orhanerdayopenaiopenaiを使用; $ nvidia_ai_key = getEnv（ 'nvidia_ai_api_key'）; error_log（$ open_ai_key）; $ open_ai = new openai（$ nvidia_ai_key）; //INTEGRATE.API.NVIDIA.COMTOMNHOTHAT = $ OPEN_AI-> CHAT（['Model' => 'Misttralai/Mixtral-8X7B-Instruct-V0.1'、 'Messages' => [["役割"=>" user "、" content "=>" gpuコンピューティングの不思議についてlimmerickを書きます。 "]]、 '温度' => 0.5、 'max_tokens' => 1024、 'top_p' => 1、 ]; var_dump（$ chat）; echo "<br>"; echo "<br>"; echo "<br>"; // decode response $ d = json_decode（$ chat）; // get contentecho（$ d（$ d） - >選択[0] - > message-> content）;
次のコードによると、
$open_aiすべてのオープンAI操作のベース変数です。
Orhanerdayopenaiopenai; $ open_ai = new openai（env（ 'open_ai_api_key'））;
複数の組織に属するユーザーの場合、ヘッダーを渡して、APIリクエストに使用される組織を指定できます。これらのAPI要求からの使用は、指定された組織のサブスクリプションクォータに対してカウントされます。
$ open_ai_key = getEnv（ 'openai_api_key'）; $ open_ai = new openai（$ open_ai_key）; $ open_ai-> setorg（ "org-ikn2e1ni3kfyu8ywaqgfrkqi"）;
setBaseURL()メソッドを使用してOrigin URLを指定できます。
$ open_ai_key = getEnv（ 'openai_api_key'）; $ open_ai = new openai（$ open_ai_key、$ originurl）; $ open_ai-> setbaseurl（ "https://ai.example.com/"）;
リクエストAPIには、いくつかのプロキシサーバーを使用できます。
$ open_ai-> setProxy（ "http://127.0.0.1:1086"）;
$ open_ai-> setheader（["connection" => "Keep-Alive"]）;
!!!警告：このメソッドをコードに追加するとAPIキーが公開されるため、展開する前にメソッドを削除します。気をつけて ！
リクエスト後にカール情報を取得できます。
$ open_ai = new openai（$ open_ai_key）; echo $ open_ai-> listmodels（）; //最初にリクエストを実行する必要があります！var_dump（$ open_ai-> getCurlinfo（））; //リクエストを呼び出すことができます
チャットの会話を考えると、モデルはチャット完了応答を返します。
$ complete = $ open_ai-> chat（['model' => 'gpt-3.5-turbo'、 'messages' => [
["role" => "system"、 "content" => "あなたは親切なアシスタントです。」 ]、、
[「役割」=>「ユーザー」、「コンテンツ」=>「2020年にワールドシリーズを獲得したのは誰ですか？」 ]、、
[「役割」=>「アシスタント」、「コンテンツ」=>「ロサンゼルスドジャースは2020年にワールドシリーズを獲得しました。」 ]、、
["role" => "user"、 "content" => "どこで再生されましたか？" ]、、
]、 '温度' => 1.0、 'max_tokens' => 4000、 'freick_penalty' => 0、 'presence_penalty' => 0、
]）;<？php //チャットのダミー応答api $ j = '{"id"： "chatcmpl- *****"、 "object"： "chat.compleation"、 "reaching"：1679748856、 "model"： " GPT-3.5-TURBO-0301 "、" usage "：{" prosped_tokens "：9、" complete_tokens "：10、" total_tokens "：19}、" choices "：[{" message "：{" role "：" assistant " "、" content "："これはAI言語モデルのテストです。」 }、 "finish_reason"： "length"、 "index"：0}]} '; // decode response $ d = json_decode（$ j）; // get contenteCho（$ d-> choices [0] - > message- >コンテンツ）;関連：ChatGptクローンプロジェクト
プロンプトが与えられると、モデルは1つ以上の予測された完了を返し、各位置で代替トークンの確率を返すこともできます。
$ complete = $ open_ai-> complete（['model' => 'gpt-3.5-turbo-instruct'、 'prompt' => 'hello'、 'hello' => 0.9、 'max_tokens' => 150、 'freick_penalty '=> 0、' excelion_penalty '=> 0.6、 ]）;
この機能は、ChatGptからおなじみのように聞こえるかもしれません。
デモのビデオ：
ChatGpt Cloneは、OpenAIライブラリを搭載し、PHPで構築されたシンプルなWebアプリケーションです。これにより、ユーザーはリアルタイムで応答するAI言語モデルとチャットできます。チャット履歴はCookieを使用して保存され、プロジェクトではAPIキーを使用し、sqlite3を有効にします。
chatgpt-clone repo https://github.com/orhanerday/chatgptのURL
部分的な進捗をバックバックするかどうか。設定されている場合、トークンはデータのみのサーバーセントイベントとして送信されます。ストリームはデータで終了します。[完了]メッセージ。
$ open_ai = new openai（env（ 'open_ai_api_key'））; $ opts = ['prompt' => "hello"、 'hello "=> 0.9、" max_tokens "=> 150、" freick_penalty "=> 0、" fesencial_penalty "=> 0.6、" stream "=> true、
]; header（ 'content-type：text/event-stream'）; header（ 'cache-control：no-cache'）; $ open_ai-> complete（$ opts、function（$ curl_info、$ data）{echo $データ。
}）; HTMLの<body>内にこの部分を追加します
<div id = "divid"> hello </div>
<スクリプト>
var eventsource = new Eventsource（ "/"）;
var div = document.getElementById（ 'divid'）;
eventsource.onmessage = function（e）{if（e.data == "[done]"）
{
div.innerhtml += "<br> <br> hello";
}
div.innerhtml += json.parse（e.data）.choices [0] .text;
};
eventsource.onerror = function（e）{
console.log（e）;
};
</script>ビデオのような応答が表示されます。
提供された入力、命令、およびパラメーターの新しい編集を作成します
$ result = $ open_ai-> createedit（["model" => "text-davinci-edit-001"、 "input" => "wekの何日ですか？"、 "instruction" => "間違い」、 ]）;
このレポで利用可能なすべてのDALL・E例。
プロンプトが与えられた場合、モデルはURLまたはbase64エンコードとして1つ以上の生成された画像を返します。
プロンプトが与えられた画像を作成します。
$ complete = $ open_ai-> image（["prompt" => "猫を飲む牛乳"、 "n" => 1、 "size" => "256x256"、 "response_format" => "url"、 ]）;
元の画像とプロンプトを与えられた編集または拡張画像を作成します。
画像編集またはバリエーションにはHTMLアップロードが必要ですか？ Dall・Eの例を確認してください
$ otter = curl_file_create（__ dir__。 './files/otter.png'); $ mask = curl_file_create（__ dir__。' ./files/mask.jpg'); $ result = $ open_ai-> imageedit（ "" = "= > $ Otter、 "mask" => $ mask、 "prompt" => "ベレー帽を身に着けているかわいい赤ちゃんカワウソ"、 "n" => 2、 "size" => "1024x1024"、 ]）;
特定の画像のバリエーションを作成します。
$ otter = curl_file_create（__ dir__。 './files/otter.png'); $ result = $ open_ai-> createimagevariation（["image" => $ otter "=> 2、" size "=>" 256x256 「、 ]）;
（非推奨）
このエンドポイントは非推奨であり、2022年12月3日に削除され、Openaiはパフォーマンスが向上して新しい方法を開発しました。もっと詳しく知る。
クエリと一連のドキュメントまたはラベルが与えられた場合、モデルは、提供されたクエリとのセマンティックな類似性に基づいて各ドキュメントをランク付けします。
$ search = $ open_ai-> search（['Engine' => 'ada'、 'documents' => ['white house'、 'hospital'、 'school']、 'query' => 'The President'、 ]）;
機械学習モデルとアルゴリズムで簡単に消費できる特定の入力のベクトル表現を取得します。
関連ガイド：埋め込み
$ result = $ open_ai-> embeddings（["model" => "text-similarity-babbage-001"、 "input" => "食べ物は美味しかったし、ウェイター..."]）;
（非推奨）
このエンドポイントは非推奨であり、2022年12月3日に削除され、パフォーマンスを向上させて新しい方法を開発しました。もっと詳しく知る。
質問、ドキュメントのセット、およびいくつかの例が与えられた場合、APIは、ドキュメントのセットの情報に基づいて質問に対する答えを生成します。これは、会社のドキュメントや知識ベースなど、真実のソースに関する質問を解決するために役立ちます。
$ ness = $ open_ai-> answer（['documents' => ['子犬Aは幸せです。'、 '子犬は悲しい。']、 '質問' => 'どの子犬が幸せですか？'、 'search_model' = > 'ada'、 'model' => 'curie'、 'examples_context' => '2017年、米国の平均余命は78。6年でした。'、 '例' => [['米国の人間の期待とは何ですか？ '、'78年 ]）;
（非推奨）
このエンドポイントは非推奨であり、2022年12月3日に削除され、Openaiはパフォーマンスが向上して新しい方法を開発しました。もっと詳しく知る。
クエリとラベル付き例のセットが与えられた場合、モデルはクエリの最も可能性の高いラベルを予測します。 MLの分類またはテキストからライベルへのタスクのドロップイン交換として役立ちます。
$ classification = $ open_ai-> classification（['examples' => [
[「幸せな瞬間」、「ポジティブ」]、
['私は悲しい。'、 'ネガティブ']、
[「私は素晴らしい気分」、「ポジティブ」]、
]、「ラベル」=> ['ポジティブ'、 'ネガティブ'、 'neutral']、 'query' => 'それは雨の日=>（'、 'search_model' => 'ada'、 'model' => 'search_model' => >「キュリー」、
]）;入力テキストが与えられた場合、モデルがOpenAIのコンテンツポリシーに違反するものとしてモデルを分類すると出力されます。
$ flags = $ open_ai-> moderation（['input' => 'それらを殺したい。']）;
コンテンツのモデレーションの詳細はこちら：OpenAIモデレーション
（非推奨）
エンジンのエンドポイントは非推奨です。代わりに、交換、モデルを使用してください。もっと詳しく知る。
現在利用可能なエンジンをリストし、所有者や可用性など、それぞれに関する基本情報を提供します。
$ engines = $ open_ai-> engines（）;
$ result = $ open_ai-> tts（["model" => "tts-1"、// tts-1-hd "input" => "私は再び石を使用します。短い手で行く、あなたは知っている」、「音声」=>「合金」、// echo、fable、onyx、nova、shimmer]）; // audio filefile_put_contents（ 'tts-result.mp3'、$ result ）;
オーディオを入力言語に転写します。
$ c_file = curl_file_create（__ dir__。 '/files/en-marvel-endgame.m4a´); $ result = $ open_ai-> transcribe（["model" => "whisper-1"、 "file" => $ c_file、 ]）;
{"Text"：「もう一度石を使うつもりです。ねえ、私たちは短い手で行くでしょう、あなたは知っています。皆さんを元に戻すことができます私たちはそれが以前とは違って終わることを知っていますか？あなたはずっと宇宙に他の多くの惑星がありましたか？オーディオを英語に翻訳します。
翻訳にトルコの声を使って有名な科学のおかげでYouTuberバリシュカン
$ c_file = curl_file_create（__ dir__。 '/files/tr-baris-ozcan-youtuber.m4a'); $ result = $ open_ai-> translate（["model" => "whisper-1"、 "file" => $ $ c_file、 ]）;
{"Text"： "GPT-3。先月、近年の人工知能の世界で最大の飛躍が静かに起こりました。たぶん史上最大の飛躍。GPT-3のベータ版はOpenaiによってリリースされました。文は、これはどのような飛躍ですか、これはこれらの人工知能能力を備えた最先端の言語モデルであると確信しています。 GPT-3のAPIまたはAPIにアクセスした人でさえ、いくつかの例を見てみましょうただツイートすることができます。 ... echo $ open_ai->翻訳（
["目的" =>「回答 "、" file "=> $ c_file、
]
）;...// または...
echo $ open_ai->転写（
["目的" =>「回答 "、" file "=> $ c_file、
]
）; ...ファイルは、回答、検索、分類などの機能を越えて使用できるドキュメントをアップロードするために使用されます。
ユーザーの組織に属するファイルのリストを返します。
$ files = $ open_ai-> listfiles（）;
さまざまなエンドポイント/機能で使用するドキュメントを含むファイルをアップロードします。現在、1つの組織によってアップロードされたすべてのファイルのサイズは、最大1 GBです。ストレージ制限を増やす必要がある場合は、OpenAIにお問い合わせください。
$ c_file = curl_file_create（__ dir__。 'files/sample_file_1.jsonl'）; $ result = $ open_ai-> uploadfile（["目的" => "answers"、 "file" => $ c_file、 ]）;
<form action = "index.php" method = "post" enctype = "multipart/form-data"> [ファイル]を選択してアップロード：
<入力型= "file" name = "filetoupload" id = "filetoupload">
<入力型= "submit" value = "アップロードファイル" name = "submit">
</form> <？phpRequire __dir__。 '/vendor/autoload.php'; use orhanerdayopenaiopenai; if（$ _server [' request_method '] ==' post '）{ob_clean（）; $ open_ai = new openai（env（' open_ai_api_key '））; $ tmp_file = $ $ _files ['filetoupload'] ['tmp_name']; $ file_name = basename（$ _ files ['filetoupload'] ['name']）; $ c_file = curl_file_create（$ tmp_file、$ _files ['filetoupload'] ]、$ file_name）; echo "["; echo $ open_ai-> uploadFile（
["目的" =>「回答 "、" file "=> $ c_file、
]
）; echo "、"; echo $ open_ai-> listfiles（）; echo "]";
}$ result = $ open_ai-> deletefile（ 'file-xxxxxxxx'）;
$ file = $ open_ai-> retiveFile（ 'file-xxxxxxxx'）;
$ file = $ open_ai-> retiveFileContent（ 'file-xxxxxxxx'）;
微調整ジョブを管理して、特定のトレーニングデータに合わせてモデルを調整します。
$ result = $ open_ai-> createfinetune（["model" => "gpt-3.5-turbo-106"、 "training_file" => "file-u3koaatgsjukspxweuddtw86"、 ]）;
$ wine_tunes = $ open_ai-> listfinetunes（）;
$ wine_tune = $ open_ai-> retivefinetune（ 'ft-af1worqd3ajahsqc9ny7il8f'）;
$ result = $ open_ai-> cancelfinetune（ 'ft-af1worqd3ajahsqc9ny7il8f'）;
$ wine_tune_events = $ open_ai-> listfinetuneevents（ 'ft-af1worqd3ajahsqc9ny7il8f'）;
$ result = $ open_ai-> deletefinetune（ 'curie：ft-acmeco-2021-03-03-21-44-20'）;
（非推奨）
エンジンインスタンスを取得し、所有者や可用性などのエンジンに関する基本情報を提供します。
$ engine = $ open_ai-> engine（ 'davinci'）;
APIで利用可能なさまざまなモデルをリストして説明します。
現在利用可能なモデルをリストし、所有者や可用性など、それぞれに関する基本情報を提供します。
$ result = $ open_ai-> listmodels（）;
モデルインスタンスを取得し、所有者や許可などのモデルに関する基本情報を提供します。
$ result = $ open_ai-> retrievemodel（ "text-ada-001"）;
$searchEcho $検索;
独自のアプリケーション内でAIアシスタントを構築できます。
モデルと指示を備えたアシスタントを作成します。
$ data = ['model' => 'gpt-3.5-turbo'、 'name' => 'my assistant'、 'description' => '私のアシスタント説明'、 '指示' => 'あなたは心から助けてください' 、 'Tools' => []、 'file_ids' => []、 ]; $ assistant = $ open_ai-> createassistant（$ data）;
$ AssistantId = 'asst_zt1llz8dwnufcrmfzqxfohzz'; $ assistant = $ open_ai-> retiveassistant（$ assistanid）;
$ AssistantId = 'asst_zt1llz8dwnufcrmfzqxfohzz'; $ data = ['name' => 'my modified assistant'、 '命令' = 'あなたは心から助けてください'、 ]; $ assistant = $ open_ai-> modifyAssistant（$ assistanid、$ data）;
$ AssistantId = 'asst_dgionxk7nrfyvqoxwpflwesc'; $ assistant = $ open_ai-> deleteassistant（$ assistanid）;
アシスタントのリストを返します。
$ query = ['limit' => 10]; $ assistants = $ open_ai-> listassistants（$ query）;
アシスタントにファイルを添付して、アシスタントファイルを作成します。
$ AssistantId = 'asst_zt1llz8dwnufcrmfzqxfohzz'; $ fileid = 'file-jrnzzzbapgnhyukma7cblgor'; $ file = $ open_ai-> createassistantfile（$ assistantid、$ fileid）;
$ AssistantId = 'asst_zt1llz8dwnufcrmfzqxfohzz'; $ fileid = 'file-jrnzzzbapgnhyukma7cblgor'; $ file = $ open_ai-> retureassistantfile（$ assistantid、$ fileid）;
$ AssistantId = 'asst_zt1llz8dwnufcrmfzqxfohzz'; $ fileid = 'file-jrnzzzbapgnhyukma7cblgor'; $ file = $ open_ai-> deleteassistantfile（$ assistantid、$ fileid）;
アシスタントファイルのリストを返します。
$ AssistantId = 'asst_zt1llz8dwnufcrmfzqxfohzz'; $ query = ['limit' => 10]; $ files = $ open_ai-> listassistantfiles（$ assistantid、$ query）;
アシスタントが対話できるスレッドを作成します。
$ data = ['メッセージ' => [
['role' => 'user'、 'content' => 'こんにちは、aiとは何ですか？'、 'file_ids' => []、
]、、
]、、
]; $スレッド= $ open_ai-> createThread（$ data）;$ threadid = 'thread_ykdarenvwfdo2xz3poiffylp'; $ thread = $ open_ai-> retiveethread（$ shoodid）;
$ threadid = 'thread_ykdarenvwfdo2xz3poiffylp'; $ data = ['metadata' => ['test' => '1234abcd']、 ]; $スレッド= $ open_ai-> modifyThread（$ threadid、$ data）;
$ threadid = 'thread_ykdarenvwfdo2xz3poiffylp'; $ swrep = $ open_ai-> deletethread（$ shoodid）;
スレッド内でメッセージを作成します。
$ threadid = 'thread_ykdarenvwfdo2xz3poiffylp'; $ data = ['role' => 'user'、 'content' => 'AIはどのように機能しますか？簡単に説明してください。」 ]; $ message = $ open_ai-> createThreadMessage（$ threadid、$ data）;
$ threadid = 'thread_d86alfr2rff7rasyv4v7hicz'; $ messageid = 'msg_d37p5xgresm6bitocppnbo1b'; $ message = $ open_ai-> retiveethreadmessage（$ threadid、$ messageid）;
$ threadid = 'thread_d86alfr2rff7rasyv4v7hicz'; $ messageid = 'msg_d37p5xgresm6bitocppnbo1b'; $ data = ['metadata' => ['test' => '1234abcd']、 ]; $ message = $ open_ai-> modifythreadmessage（$ threadid、$ messageid、$ data）;
特定のスレッドのメッセージのリストを返します。
$ threadid = 'thread_d86alfr2rff7rasyv4v7hicz'; $ query = ['limit' => 10]; $ messages = $ open_ai-> listthreadmessages（$ threadid、$ query）;
$ threadid = 'thread_d86alfr2rff7rasyv4v7hicz'; $ messageid = 'msg_cz47kagzugafehmx6bmjiukp'; $ fileid = 'file-crlcy63dihphwubrmdwzvcga'; $ file = $ open_ai- $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ peundid、
メッセージファイルのリストを返します。
$ threadid = 'thread_d86alfr2rff7rasyv4v7hicz'; $ messageid = 'msg_cz47kagzugafehmx6bmjiukp'; $ query = ['limit' => 10]; $ files = $ open_ai-> listmessagefiles（$ swretid、$ messageid、$ query）;
スレッドでの実行実行を表します。
$ threadid = 'thread_d86alfr2rff7rasyv4v7hicz'; $ data = ['Assistant_id' => 'asst_zt1llz8dwnufcrmfzqxfohzz']; $ run = $ open_ai-> createrun（$ shoodid、$ data）;
$ threadid = 'thread_jzbzcypygpnb79fneneo3cgi'; $ runid = 'run_xbkyfcd2jg3gnfrje6fhiyxj'; $ run = $ open_ai-> retrieverun（$ shoodid、$ runid）;
$ threadid = 'thread_jzbzcypygpnb79fneneo3cgi'; $ runid = 'run_xbkyfcd2jg3gnfrje6fhiyxj'; $ data = ['metadata' => ['test' => 'abcd1234']、 ]; $ run = $ open_ai-> modifyRun（$ threadid、$ runid、$ data）;
スレッドに属する実行のリストを返します。
$ threadid = 'thread_jzbzcypygpnb79fneneo3cgi'; $ query = ['limit' => 10]; $ runs = $ open_ai-> listruns（$ threadid、$ query）;
実行がステータスを持っている場合： "requires_action"およびrequired_action.typeがsubmit_tool_outputsである場合、このエンドポイントを使用して、すべて完了したらツールコールから出力を送信できます。すべての出力は、単一のリクエストで提出する必要があります。
$ threadid = 'thread_jzbzcypygpnb79fneneo3cgi'; $ runid = 'run_xbkyfcd2jg3gnfrje6fhiyxj'; $ outputs = ['tool_outputs' => [> [>]
['tool_call_id' => 'call_abc123'、 'output' => '28c']、
]、、
]; $ run = $ open_ai-> submittooloutputs（$ threadid、$ runid、$ outputs）;「in_progress」の実行をキャンセルします。
$ threadid = 'thread_jzbzcypygpnb79fneneo3cgi'; $ runid = 'run_xbkyfcd2jg3gnfrje6fhiyxj'; $ run = $ open_ai-> cancelrun（$ threadid、$ runid）;
スレッドを作成し、1つのリクエストで実行します。
$ data = ['Assistant_id' => 'asst_zt1llz8dwnufcrmfzqxfohzz'、 'thread' => ['messages' => [
['role' => 'user'、 'content' => 'こんにちは、aiとは何ですか？'、 'file_ids' => []、
]、、
]、、
]、、
]; $ run = $ open_ai-> createThreadAndrun（$ data）;実行の実行のステップを取得します。
$ threadid = 'thread_jzbzcypygpnb79fneneo3cgi'; $ runid = 'run_xbkyfcd2jg3gnfrje6fhiyxj'; $ stepid = 'step_kwlg0vpqjqvyqhvol7gvk3ag';
実行に属するランステップのリストを返します。
$ threadid = 'thread_jzbzcypygpnb79fneneo3cgi'; $ runid = 'run_xbkyfcd2jg3gnfrje6fhiyxj'; $ query = ['lime' => 10]; $ steps = $ open_ai-> listrunsteps（$ swerid、$ runid、$ runid、$ runid、$ runid、$ runid、$ runid、$ runid、$ runid、$ runid、$ runid、$ runid、
すべてのテストを実行するには：
作曲家テスト
ほとんどのユーザーで動作するテストのみを実行するには（欠落しているフォルダーを必要とするか、ほとんどのユーザーが使用できなくなった非推奨のエンドポイントを除外するテストを除外します）：
./vendor/bin/pest-group = working
最近変更されたものの詳細については、Changelogをご覧ください。
詳細については、寄付をご覧ください。
[email protected]にセキュリティの脆弱性を報告してください
Orhan Erday
すべての貢献者
MITライセンス（MIT）。詳細については、ライセンスファイルをご覧ください。
