完整代码：带全套参数的 ChatGPT 调用（LangChain）

from langchain.chat_models import ChatOpenAI
from langchain.schema import HumanMessage

# 定义函数调用示例（如不需要可忽略此段）
functions = [
    {
        "name": "get_stock_price",
        "description": "Retrieve real-time stock price for a given symbol",
        "parameters": {
            "type": "object",
            "properties": {
                "symbol": {
                    "type": "string",
                    "description": "The stock ticker symbol, e.g. AAPL"
                }
            },
            "required": ["symbol"]
        }
    }
]

# 初始化 ChatGPT 模型（带所有行为控制参数）
chat = ChatOpenAI(
    model="gpt-4",                 # 模型名称
    temperature=0.2,               # 控制随机性，越低越确定
    top_p=0.9,                     # nucleus sampling：越低越保守
    max_tokens=512,               # 最长生成长度
    stop=["\n\n"],                 # 遇到特定字符停止生成
    frequency_penalty=0.1,         # 避免重复
    presence_penalty=0.3,          # 鼓励引入新词
    logit_bias={                   # 控制某些词出现概率（示例：限制“buy”）
        # 这里的 token_id 需要通过 tokenizer 查找
        1234: -100                 # 将 token 1234 的概率大幅降低
    },
    functions=functions            # 使用函数调用能力（OpenAI function-calling）
)

# 构造用户输入
messages = [
    HumanMessage(content="What is the stock price of AAPL?")
]

# 模型输出
response = chat(messages)
print(response.content)

📝 注意事项：

• logit_bias 参数中使用的是 token ID，你可以用 OpenAI Tokenizer 工具或 tiktoken 库来找出目标词的 token ID。

• functions 参数只能用于 gpt-4-0613, gpt-4-1106-preview, gpt-3.5-turbo-0613 等支持 Function Calling 的模型。

• 如果使用 LangChain 的 Agent + Tool 调度，还需额外封装成 tool 调用格式。