大模型API的参数设置直接影响生成结果的质量和适用性，核心参数包括模型选择、温度值（Temperature）、提示词（Prompt）和生成长度（max_tokens）等，合理配置可平衡创意性与准确性，满足不同场景需求。

1. 模型选择：不同模型（如GPT-3.5、GPT-4或文生图模型DALL·E）适用于不同任务。例如，GPT-4适合复杂推理，而DALL·E-3支持更高精度的图像生成。需根据任务类型和预算选择，部分模型还支持风格（如“vivid”或“natural”）和质量（如“HD”）等细分参数。

2. 温度值（Temperature）：控制输出的随机性，范围0~1。低值（如0.2）生成稳定、可预测的文本，适合客服或知识库；高值（如0.8）增强创造性，适用于营销文案或故事创作。

3. 提示词（Prompt）：分为系统提示（System Prompt）和用户输入。系统提示可预设模型行为（如“你是一名专业医生”），而用户输入需简洁明确。文生图模型还需注意提示词长度限制（如DALL·E-3支持4000字符）。

4. 生成长度（max_tokens）：需结合模型上限（如4096 tokens）调整。长文本需预留足够tokens给生成内容，避免截断；多轮对话需注意累计tokens是否超限。

合理配置参数需结合场景反复调试，例如创意类任务可提高温度值，而严谨场景需限制随机性。初次使用建议从默认值开始，逐步优化。