从零开始接入GPT API：一个开发者的踩坑实录

最近在做一个文本生成的小项目，决定用OpenAI的GPT API来实现。官方文档看着挺直白，但实际操作下来，还是踩了不少坑。今天就整理一下我的接入流程，分享点经验教训，希望能帮大家少走弯路。

第一步：申请API Key

首先得有个OpenAI账号，登录后去OpenAI API平台申请Key。过程很简单，填个邮箱、验证一下就行。但要注意，生成Key之前，必须绑定支付方式，不然系统会卡在那儿没法往下走。
这里我就遇到个小麻烦：国内的信用卡绑定经常失败，提示“Card Declined”。上网查了查，发现这是老问题了，OpenAI对国内银行卡支持不太好，Visa/Mastercard也得碰运气。PayPal倒是能用，但偶尔也会抽风。
后来翻论坛看到有人提可以用海外支付工具，比如预付卡之类，绑定起来还算顺利。具体哪个好用，我就不展开了，大家可以自己搜搜看，挑个靠谱的就行。绑定成功后，Key就到手了。

第二步：代码调用

支付搞定后，就可以写代码调用API了。下面是个基础的Python示例：

import openai

openai.api_key = "your-api-key"
response = openai.Completion.create(
    model="gpt-3.5-turbo",
    prompt="帮我写一段Python代码",
    max_tokens=100
)
print(response.choices[0].text)

跑起来后，效果还不错。不过有几点得注意：

• model：我选了gpt-3.5-turbo，性价比高，每千token才0.002美元。gpt-4效果更好，但价格直接跳到0.06美元，预算有限的可以先用3.5。

• max_tokens：控制输出长度，设太低可能截断，设太高又浪费额度。

• temperature：影响生成文本的随机性，0.7是个折中值，太高容易跑偏。

第三步：处理常见问题

实际用起来，API没想象中那么“傻瓜式”，得防着点坑。比如频率限制：免费额度用完或者请求太密集，会报RateLimitError。我加了个简单的异常处理：

import openai
import time

openai.api_key = "your-api-key-here"
try:
    response = openai.Completion.create(
        model="gpt-3.5-turbo",
        prompt="帮我写一段Python代码",
        max_tokens=100
    )
    print(response.choices[0].text.strip())
except openai.error.RateLimitError:
    print("请求超限，稍等几秒再试")
    time.sleep(5)

另外，API用量得盯着点。官方有个Dashboard可以看实时消耗，但建议提前设个预算上限，不然跑着跑着账单可能超预期。

成本管理小经验

说实话，GPT API的收费不算贵，但用量一多也不是小数。测试阶段我建议用gpt-3.5-turbo，正式上线再看需不需要升级模型。支付方式绑定后是自动扣费，所以选个方便管理的工具挺重要。我试了预付卡，主要是能控制额度，不用担心刷爆。
还有个小技巧：可以用Python写个脚本监控用量，比如：

import openai

openai.api_key = "your-api-key-here"
usage = openai.Usage.retrieve()
print(f"当前用量: {usage['total_usage'] / 100:.2f} USD")

这个接口能查总消耗，提前预警总比月底傻眼强。

总结

接入GPT API不算复杂，核心就是申请Key、写代码、管好成本。支付这块如果国内卡不顺，可以试试其他海外工具，具体还得看平台支持。技术上，多处理下异常、优化下参数，就能跑得更稳。
我还在摸索中，有啥问题或者更好的用法，欢迎留言交流，一起进步！