上一節中，我們運行了demo app-寵物名字生成器，這一小節，我們來簡單地了解一下項目的代碼。 ------------ 打開 openai-quickstart-node/pages/api 文件夾中的 generate.js 文件。在底部，我們將看到生成我們上面使用的提示的函數。由于用戶將輸入他們寵物的動物類型，它會動態替換指定動物的提示部分。 ```bash function generatePrompt(animal) { const capitalizedAnimal = animal[0].toUpperCase() + animal.slice(1).toLowerCase(); return `Suggest three names for an animal that is a superhero. Animal: Cat Names: Captain Sharpclaw, Agent Fluffball, The Incredible Feline Animal: Dog Names: Ruff the Protector, Wonder Canine, Sir Barks-a-Lot Animal: ${capitalizedAnimal} Names:`; } ``` 在 generate.js 文件中的第 9 行之后，你會看到發送實際 API 請求的代碼。如上所述，它使用 completions 端點，溫度為 0.6。 ```javascript const completion = await openai.createCompletion({ model: "text-davinci-003", prompt: generatePrompt(req.body.animal), temperature: 0.6, }); ``` 看到這里，現在你應該完全了解你的寵物名字生成器是如何使用OpenAI API的了！ **小結：** 這些概念和技術將大大幫助我們構建自己的應用程序。盡管如此，這個簡單的例子只展示了其中一小部分可能性！完成端點足夠靈活，可以解決幾乎任何語言處理任務，包括內容生成、摘要、語義搜索、主題標記、情感分析等等。 <br> 需要注意的一點是，對于大多數模型，單個API請求只能在我們的提示和完成之間處理最多2048個標記（大約1500個單詞）。