openai的api使用教程

import openai
import time
import os

from multiprocessing import Pool, cpu_count

from tqdm import tqdm
openai.api_key = "123123"

PROMPT = """请从文章中抽取出所有的航空航天领域科学技术术语,以列表形式给出。\n
输出格式:\n
1. xxx \n
2. xxx \n
"""

def get_response(content, temperature=0.1, max_tokens=2048):
    completion = openai.ChatCompletion.create(
        model="gpt-3.5-turbo",
        temperature=0,
        top_p=0,
        # max_tokens=max_tokens,
        messages=[
          { "role": "system", "content": f"{PROMPT}"},
          { "role": "user", "content": f"{content}" }
        ]
    )
    print(completion)
    return completion.choices[0]['message']['content']
# 
res = get_response("这三种在设计、任务
### 如何搭建 OpenAI API 的中转服务或代理 搭建 OpenAI API 的中转服务或代理可以通过多种方式实现,具体取决于需求和技术栈的选择。以下是关于如何构建和配置此类服务的关键点: #### 1. 使用 Docker 容器化部署 可以利用现有的开源项目来快速启动一个中转服务。这些项目通常基于 Python 和 FastAPI 构建,能够灵活处理来自不同客户端的请求并转发至真实的 OpenAI API。 例如,某些项目的文档提到它们不仅限于代理 OpenAIAPI,还支持扩展到其他场景,比如 Nvidia NIM API 或者其他第三方服务[^1]。这意味着只需调整目标 URL 即可适配不同的后端服务。 #### 2. 创建 OpenAI 客户端实例 为了使代理功能正常工作,需要初始化一个合法的 OpenAI 客户端对象。这一步骤涉及设置环境变量中的 `OPENAI_API_KEY` 和 `OPENAI_API_URL` 参数。下面是一个典型的代码片段演示这一过程: ```python import os from openai import OpenAI client = OpenAI( api_key=os.environ.get('OPENAI_API_KEY'), base_url=os.environ.get('OPENAI_API_URL') ) ``` 此部分展示了如何通过读取操作系统级别的环境变量完成必要的认证信息加载[^2]。 #### 3. 自定义代理逻辑开发 如果希望进一步增强代理的功能,则可能需要编写额外的应用层代码。一篇教程介绍了有关创建复杂代理系统的思路——即结合 LlamaIndex 工具库设计高级别的自动化流程管理机制[^3]。尽管该文章重点在于特定领域内的应用案例分析,但它同样适用于一般性的 RESTful 接口封装任务。 #### 4. 实际操作示范:调用远程资源 最后,在实际运行阶段,开发者应当测试整个链路是否通畅无误。这里给出了一段完整的脚本样例用来验证连接有效性以及获取初步响应数据的能力: ```python import openai openai.api_base = "http://api.wlai.vip/v1" openai.api_key = "your_api_key_here" response = openai.Completion.create( model="text-davinci-003", prompt="介绍一下人工智能技术。", max_tokens=50 ) print(response.choices[0].text.strip()) ``` 这段程序清楚地说明了当采用中间件形式访问外部服务时所需遵循的标准步骤[^4]。 ---
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