[
  {
    "name": "temperature",
    "label": "回复随机性",
    "desc": "即 Temperature，较高的 Temperature 会让模型生成更多样和创新的文本，反之生成内容会更加保守且类似于训练数据。",
    "type": 1,
    "min": "0",
    "max": "2",
    "precision": 2,
    "default_val": {
      "default_val": "1",
      "creative": "0.8",
      "balance": "0.5",
      "precise": "0.1"
    },
    "options": [],
    "param_class": {
      "class_id": 1,
      "label": "生成多样性"
    }
  },
  {
    "name": "top_p",
    "label": "Top P",
    "desc": "设定Top p概率阈值，模型在生成文本时只从概率超过阈值的词汇中选择，从而控制文本的多样性",
    "type": 1,
    "min": "0",
    "max": "1",
    "precision": 2,
    "default_val": {
      "default_val": "1",
      "creative": "1",
      "balance": "1",
      "precise": "1"
    },
    "options": [],
    "param_class": {
      "class_id": 1,
      "label": "生成多样性"
    }
  },
  {
    "name": "frequency_penalty",
    "label": "重复词汇惩罚",
    "desc": "当该值为正时，它会降低已出现词汇的重复率，进而提高模型输出词汇的多样性",
    "type": 1,
    "min": "-2",
    "max": "2",
    "precision": 2,
    "default_val": {
      "default_val": "0",
      "creative": "0",
      "balance": "0",
      "precise": "0"
    },
    "options": [],
    "param_class": {
      "class_id": 1,
      "label": "生成多样性"
    }
  },
  {
    "name": "presence_penalty",
    "label": "存在惩罚",
    "desc": "减少已提及内容的重复，增加新主题和概念的引入，促进内容的多元化。",
    "type": 1,
    "min": "-2",
    "max": "2",
    "precision": 2,
    "default_val": {
      "default_val": "0",
      "creative": "0",
      "balance": "0",
      "precise": "0"
    },
    "options": [],
    "param_class": {
      "class_id": 1,
      "label": "生成多样性"
    }
  },
  {
    "name": "max_tokens",
    "label": "最大回复长度",
    "desc": "可控制模型回复的最多 Token 数量，以满足不同场景和需求。通常 100 Tokens 约等于 60 个中文汉字。",
    "type": 2,
    "min": "1",
    "max": "16384",
    "precision": 0,
    "default_val": {
      "default_val": "2048"
    },
    "options": [],
    "param_class": {
      "class_id": 2,
      "label": "输入及输出长度"
    }
  },
  {
    "name": "response_format",
    "label": "输出格式",
    "desc": "文本: 使用普通文本格式回复Markdown: 将强制模型使用Markdown格式输出回复\nJSON: 将强制模型使用 JSON 格式输出回复",
    "type": 2,
    "min": "",
    "max": "",
    "precision": 0,
    "default_val": {
      "default_val": "0"
    },
    "options": [
      {
        "label": "文本",
        "value": "0"
      },
      {
        "label": "Markdown",
        "value": "1"
      }
    ],
    "param_class": {
      "class_id": 2,
      "label": "输入及输出长度"
    }
  }
]