如何使用 ChatGPT API

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核心要点

OpenAI 推出了 ChatGPT API，这使得开发者能够将 ChatGPT 的强大功能整合到他们的应用之中。
开始使用，你需要一个 OpenAI API 密钥，并准备好包含官方库的开发环境。
通过 ChatGPT API，你可以执行对话补全和文本补全任务，为各种应用场景开启了无限可能。

随着API的发布，OpenAI 将 ChatGPT 的功能开放给更广泛的受众。现在，你可以轻松地将 ChatGPT 的功能嵌入到你的应用程序中，实现无缝集成。

无论你的目标是将 ChatGPT 集成到现有应用中，还是利用它来开发全新的应用，以下步骤都将帮助你快速上手。

1. 获取 OpenAI API 密钥

要开始使用 ChatGPT API，首要任务是获取一个 API 密钥。

前往官方 OpenAI平台，注册或登录你的账户。
登录后，在左侧边栏中找到“API 密钥”选项并点击。
接下来，点击“创建新密钥”按钮，系统将为你生成一个新的 API 密钥。
请注意，API 密钥只会显示一次，因此请务必复制它并妥善保管。

本指南使用的代码示例可以在 GitHub 仓库中找到，并以 MIT 许可证免费提供。

2. 搭建开发环境

你可以直接使用 API 端点，或者借助 openai Python/JavaScript 库来构建基于 ChatGPT API 的应用。本指南将使用 Python 和 openai-python 库。

具体步骤如下：

创建 Python 虚拟环境。
使用 pip 安装 openai 和 python-dotenv 库：
```
pip install openai python-dotenv
```
在项目根目录下创建一个名为 .env 的文件，用于安全地存储你的 API 密钥。
在该文件中，设置 OPENAI_API_KEY 变量，并将之前复制的密钥粘贴到等号后面：
```
OPENAI_API_KEY="YOUR_API_KEY"
```

为了避免意外泄露你的 API 密钥，请确保不要将其提交到版本控制系统。你可以在项目的根目录下创建一个 .gitignore 文件，并将 “.env” 添加到其中，以忽略 dotenv 文件。

3. 发出 ChatGPT API 请求

OpenAI API 的 GPT-3.5 Turbo、GPT-4 和 GPT-4 Turbo 模型与 ChatGPT 使用的模型相同。这些模型具有强大的自然语言理解和生成能力，还可以生成代码。 GPT-4 Turbo 甚至可以处理图像输入，这为图像分析、文档解析和文本转录等任务开辟了新的可能性。

需要注意的是，ChatGPT API 是一个通用术语，指的是基于 GPT 模型的 OpenAI API，包括 gpt-3.5-turbo、gpt-4 和 gpt-4-turbo 模型。

ChatGPT API 主要针对对话场景进行了优化，但也适用于文本补全任务。无论你的目标是生成代码、翻译语言，还是起草文档，这个 API 都能满足你的需求。

要访问 GPT-4 API，你需要成功支付 1 美元或以上的费用。否则，你可能会收到诸如 “模型 ‘gpt-4’ 不存在或你无权访问它” 的错误提示。

使用 API 完成聊天

为了使聊天模型能够响应 API 调用，你需要进行相应的配置。下面是一个简单的示例：

from openai import OpenAI
from dotenv import load_dotenv

load_dotenv()
client = OpenAI()

response = client.chat.completions.create(
    model = "gpt-3.5-turbo-0125",
    temperature = 0.8,
    max_tokens = 3000,
    response_format={ "type": "json_object" },
    messages = [
        {"role": "system", "content": "你是一个幽默的喜剧演员，擅长讲老爹笑话。输出应为 JSON 格式。"},
        {"role": "user", "content": "写一个关于数字的老爹笑话。"},
        {"role": "assistant", "content": "问：怎样使 7 变成偶数？答：把 s 去掉。"},
        {"role": "user", "content": "写一个关于程序员的笑话。"}
    ]
)

ChatGPT API 返回的响应格式如下：

你可以使用以下代码从响应中提取 JSON 格式的内容：

print(response.choices[0].message.content)

运行上述代码，你将得到如下输出：

这段代码演示了如何使用 Python 调用 ChatGPT API。可以看到，该模型能够根据我们提供的提示，理解我们期望的上下文（“老爹笑话”）和响应类型（问答形式）。

配置中最关键的部分是 messages 参数，它接收一个消息对象数组。每个消息对象都包含一个角色（role）和内容（content）。你可以使用以下三种角色：

系统（system）：用于设置助手的上下文和行为。
用户（user）：用户向助手发出的指令。最终用户通常会提供这些信息，但你也可以提前设置一些默认的用户提示。
助手（assistant）：用于提供示例响应。

你可以通过调整 temperature 和 max_tokens 参数来进一步自定义模型的输出，使其更符合你的需求。

temperature 值越高，输出的随机性越高，反之亦然。如果你希望响应更加集中和确定，请选择较低的 temperature 值；如果你希望输出更具创造性，请使用较高的值。 temperature 值的范围在 0 到 2 之间。

与 ChatGPT 类似，API 也存在字数限制。你可以使用 max_tokens 参数来限制响应的长度。需要注意的是，设置过低的 max_tokens 值可能会导致输出被截断。

在撰写本文时，gpt-3.5-turbo 模型的令牌限制为 4,096，而 gpt-4 的令牌限制为 8,192。最新的 gpt-3.5-turbo-0125 和 gpt-4-turbo-preview 型号的限制分别为 16,385 和 128,000。

应开发人员的要求，OpenAI 引入了 JSON 模式，指示模型始终返回 JSON 对象。你可以通过将 response_format 设置为 {“type”: “json_object”} 来启用 JSON 模式。此功能目前仅适用于最新型号：gpt-3.5-turbo-0125 和 gpt-4-turbo-preview。

你可以使用 OpenAI 文档中提供的其他参数进一步配置模型。

使用 ChatGPT API 完成文本

除了对话任务之外，聊天补全 API（即 ChatGPT API）在文本补全方面也表现出色。以下示例演示了如何配置 ChatGPT API 来完成文本：

from openai import OpenAI
from dotenv import load_dotenv

load_dotenv()
client = OpenAI()

response = client.chat.completions.create(
    model = "gpt-3.5-turbo",
    temperature = 0.8,
    max_tokens = 3000,
    messages = [
        {"role": "system", "content": "你是一位能够引发情感的诗人。"},
        {"role": "user", "content": "为程序员写一首短诗。"}
    ]
)

print(response.choices[0].message.content)

你甚至不需要提供系统角色及其内容。只需要提供用户提示即可完成任务。

messages = [
    {"role": "user", "content": "为程序员写一首短诗。"}
]

运行上述代码，将会生成一首关于程序员的诗，例如：

ChatGPT API 定价

ChatGPT API 的定价基于“每 1,000 个令牌的价格”模型。对于聊天补全请求，成本由输入令牌的数量加上 API 返回的输出令牌数量计算得出。简单来说，令牌相当于单词的片段，其中 1,000 个令牌大约等于 750 个单词。

模型	输入	输出
gpt-4-0125-预览	$0.01 / 1K 令牌	$0.03 / 1K 令牌
gpt-4-1106-预览	$0.01 / 1K 令牌	$0.03 / 1K 令牌
gpt-4-1106-视觉预览	$0.01 / 1K 令牌	$0.03 / 1K 令牌
GPT-4	$0.03 / 1K 令牌	$0.06 / 1K 令牌
gpt-4-32k	$0.06 / 1K 令牌	$0.12 / 1K 令牌
GPT-3.5-turbo-0125	$0.0005 / 1K 令牌	$0.0015 / 1K 令牌
gpt-3.5-turbo-指令	$0.0015 / 1K 令牌	$0.0020 / 1K 令牌

请注意，随着模型的不断改进，定价可能会随时间变化。

使用 ChatGPT API 构建下一代应用程序

ChatGPT API 为世界各地的开发者打开了大门，使他们能够利用人工智能的力量构建创新产品。

你可以使用这个工具开发故事编写器、代码翻译器、营销文案生成器、文本摘要器等各种应用。你的想象力是使用这项技术构建应用程序的唯一限制。