AI模型温度调参器
可视化调节LLM温度、Top-P、Top-K等参数，实时预览输出效果，找到最佳生成策略
调参器界面
交互式调参器即将上线
功能特点
- ✓ 支持GPT-4o、Claude 3.5、Gemini Pro、Llama 3等主流模型参数调节
- ✓ 可视化滑块调节Temperature、Top-P、Top-K、Frequency Penalty
- ✓ 实时对比不同参数组合的输出差异
- ✓ 内置场景预设：创意写作、代码生成、数据分析、客服对话
- ✓ 参数推荐引擎，根据任务类型自动给出最佳配置
使用步骤
- 选择目标AI模型（支持多模型对比）
- 选择任务场景或自定义Prompt
- 拖动滑块调节参数，实时查看输出变化
- 保存最佳参数配置，导出为JSON/API调用格式
常见问题
Temperature参数有什么作用？
Temperature控制输出的随机性。值越低（如0.2）输出越确定和一致，值越高（如1.0）输出越多样和创意。
Top-P和Top-K有什么区别？
Top-P（核采样）选择概率累计达到P值的词；Top-K只从概率最高的K个词中选择。两者都用于控制多样性。
代码生成应该用什么参数？
代码生成推荐Temperature 0.1-0.3，Top-P 0.9，以保证输出的准确性和一致性，减少幻觉。
创意写作应该用什么参数？
创意写作推荐Temperature 0.7-1.0，Top-P 0.95，让输出更具多样性和创意，避免重复单调。
参数调节会影响API调用成本吗？
参数本身不影响单价，但高Temperature会增加输出长度和重试次数，间接提升成本。工具会给出成本预估。