# FunctionDef chatcompletion_request
**chatcompletion_request函数**：该函数用于处理OpenAI v1.x.x聊天完成的操作。

该函数通过提供的参数操作OpenAI v1.x.x聊天完成。它获取模型名称，并应用JSON Web令牌。如果响应表明上下文长度已超出限制，则尝试获取更高容量的语言模型（如果在配置中存在），并重新尝试操作。否则，将引发错误消息。

参数：
- **kwargs：可变长度的参数列表，包括（model:str等）。

返回值：
- response（字典）：包含来自Chat API的响应的字典。字典的结构基于API响应格式。

异常：
- BadRequestError：如果在聊天完成操作期间发生任何错误或上下文长度超过限制且没有备用模型可用。

**代码分析和描述**：
- 首先，从kwargs中获取model_name，如果没有提供model参数，则使用CONFIG.default_completion_kwargs["model"]作为默认值。
- 使用get_model_name函数获取模型名称。
- 使用get_apiconfig_by_model函数获取chatcompletion_kwargs。
- 从kwargs中获取request_timeout参数，如果没有提供，则使用默认值60。
- 根据chatcompletion_kwargs中的api_version判断使用的是哪个版本的API，并根据不同的版本创建不同的client对象。
- 使用client对象调用chat.completions.create方法创建聊天完成。
- 获取completions的model_dump，并将其赋值给response。
- 如果response中的finish_reason为"length"，则抛出BadRequestError异常，表示上下文长度超过限制。
- 如果捕获到BadRequestError异常，并且异常消息中包含"maximum context length"，则尝试使用更高容量的语言模型进行重试。
- 如果没有备用模型可用，则抛出BadRequestError异常。
- 返回response。

**注意**：在使用该函数时需要注意以下几点：
- 需要提供model参数或在配置中设置默认的model。
- 可以通过kwargs传递其他参数，如request_timeout等。

**输出示例**：模拟代码返回值的可能外观。
```python
{
    "choices": [
        {
            "finish_reason": "stop",
            "index": 0,
            "message": {
                "content": "Hello, World!"
            }
        }
    ]
}
```

该函数在以下文件中被调用：
- 文件路径：tests/test_1106_model_openai.py
- 调用代码：
```python
def test_1106_model_openai():
    if openai_version >= "1.0.0":
        # Mock the OpenAI client and response
        with mock.patch("openai.OpenAI") as mock_openai:
            mock_client = mock_openai.return_value
            mock_response = mock_client.chat.completions.create.return_value

            # Mock the model_dump() method
            mock_model_dump = mock_response.model_dump
            mock_model_dump.return_value = {
                "choices": [
                    {
                        "finish_reason": "stop",
                        "index": 0,
                        "message": {"content": "Hello, World!"},
                    }
                ]
            }

            # Call the function
            response = chatcompletion_request(
                model="gpt-4-1106-preview", prompt="Hello, world"
            )

            # Assert that the response is as expected
            assert response["choices"][0]["finish_reason"] == "stop"
            assert response["choices"][0]["index"] == 0
            assert response["choices"][0]["message"]["content"] == "Hello, World!"

    else:
        with mock.patch("openai.ChatCompletion") as mock_create:
            mock_response_data = """{"choices": [{"finish_reason": "stop", "index": 0, "message": {"content": "Hello, World!"}}]}"""

            mock_create.create.return_value = mock_response_data

            response = chatcompletion_request(
                model="gpt-4-1106-preview", prompt="Hello, world"
            )
            assert response["choices"][0]["message"]["content"] == "Hello, World!"

    print(f"Your OpenAI version is {openai_version}, Successful test")
```

- 文件路径：tests/test_model_alias.py
- 调用代码：
```python
def test_model_alias():
    if openai_version >= "1.0.0":
        # Mock the OpenAI client and response
        with mock.patch("openai.OpenAI") as mock_openai:
            mock_client = mock_openai.return_value
            mock_response = mock_client.chat.completions.create.return_value

            # Mock the model_dump() method
            mock_model_dump = mock_response.model_dump
            mock_model_dump.return_value = {
                "choices": [
                    {
                        "finish_reason": "stop",
                        "index": 0,
                        "message": {"content": "Hello, World!"},
                    }
                ]
            }

            # Call the function
            response = chatcompletion_request(
                model="gpt-4-turbo", prompt="Hello, world"
            )

            # Assert that the response is as expected
            assert response["choices"][0]["finish_reason"] == "stop"
            assert response["choices"][0]["index"] == 0
            assert response["choices"][0]["message"]["content"] == "Hello, World!"

    else:
        with mock.patch("openai.ChatCompletion") as mock_create:
            mock_response_data = """{"choices": [{"finish_reason": "stop", "index": 0, "message": {"content": "Hello, World!"}}]}"""

            mock_create.create.return_value = mock_response_data

            response = chatcompletion_request(
                model="gpt-4-turbo", prompt="Hello, world"
            )
            assert response["choices"][0]["message"]["content"] == "Hello, World!"

    print(f"Your OpenAI version is {openai_version}, Successful test")
```
***
