上一节中，我们运行了demo app-宠物名字生成器，这一小节，我们来简单地了解一下项目的代码。 ------------ 打开 openai-quickstart-node/pages/api 文件夹中的 generate.js 文件。在底部，我们将看到生成我们上面使用的提示的函数。由于用户将输入他们宠物的动物类型，它会动态替换指定动物的提示部分。 ```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，你会看到发送实际 API 请求的代码。如上所述，它使用 completions 端点，温度为 0.6。 ```javascript const completion = await openai.createCompletion({ model: "text-davinci-003", prompt: generatePrompt(req.body.animal), temperature: 0.6, }); ``` 看到这里，现在你应该完全了解你的宠物名字生成器是如何使用OpenAI API的了！ **小结：** 这些概念和技术将大大帮助我们构建自己的应用程序。尽管如此，这个简单的例子只展示了其中一小部分可能性！完成端点足够灵活，可以解决几乎任何语言处理任务，包括内容生成、摘要、语义搜索、主题标记、情感分析等等。 <br> 需要注意的一点是，对于大多数模型，单个API请求只能在我们的提示和完成之间处理最多2048个标记（大约1500个单词）。