如何用 Python 调用 OpenAI API?

最新推荐文章于 2025-01-25 03:00:00 发布
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分类专栏： python 人工智能 文章标签： python 开发语言
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本文介绍了如何使用Python来调用OpenAI的API，首先需要获取APIkey并安装openai库。接着，通过示例展示了如何设置API密钥，利用GPT模型对问题进行提问并生成回答。文章提供了调用API的代码片段，包括设置问题、选择模型引擎和处理生成的文本。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

要使用Python调用OpenAI API，你需要先获取OpenAI API的API key，并安装官方的OpenAI Python库。以下是一个简单的示例，演示如何使用OpenAI Python库调用API：

首先，使用pip安装OpenAI：

  • pip install openai

然后，导入openai库和您的OpenAI API密钥：

import openai_secret_manager

assert "openai" in openai_secret_manager.get_services()
secrets = openai_
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python调用openai API
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07-16 3529
官方文档总结的十分详细，每一个功能点都给足了示例，具体参考内容还贴到了github，不存在不会使用的情况。
在Python中调用OpenAI的API
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如何用 Python 调用 OpenAI API？
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用Python调用OpenAI 的API是非常简单的，因为chatGPT提供的有官方的openaiopenai -hgpt-4gpt-4-32k除了Python调用 ， 也可以用命令行调用，如新建一个内容如下的chat. cmd放到windows目录，然后在系统环境变量中加上。
使用Python调用OpenAI API：从入门到精通
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09-18 1118
通过本文，你已经掌握了使用Python调用OpenAI API的基本方法。为了进一步提高，可以阅读OpenAI官方文档和Python SDK指南。
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OpenAI API可以应用于几乎所有涉及生成自然语言、代码或图像的任务。提供了一系列不同能力级别的模型，适用于不同任务的，并且能够微调自己的自定义模型。
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a. 搭建nginx反向代理openai接口。b. 调用nginx服务器访问openai。启动nginx后，用curl尝试（创建nginx配置文件。
2024 年最新 Python 调用 OpenAi 详细教程实现问答、图像合成、图像理解、语音合成、语音识别（详细教程）
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06-14 9816
GPT-4是一个大型多模态模型(接受文本或图像输入和输出文本)，由于其更广泛的一般知识和先进的推理能力，它可以比我们以前的任何模型都更准确地解决难题。付费客户可以在OpenAI API中使用GPT-4。与gpt-3.5 turbo一样，GPT-4针对聊天功能进行了优化，但在使用聊天完井API的传统完井任务中表现良好。在我们的文本生成指南中学习如何使用GPT-4。
如何在python中调用openAI
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python chatGPT openAI openAI接口打开失败 urllib3
在Python中进行openAI接口调用
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在当今科技飞速发展的时代，AI（人工智能）已经成为了一个热门话题，并且在我们的生活中扮演着越来越重要的角色。从智能手机中的语音助手到自动化的工业生产，AI 的应用似乎无处不在。而我们作为开发人员，应该仔细思考如何在即将到来的AI浪潮中实现自己的价值。而熟练使用AI工具以及基础接口将是我们扎实的基础，在AI产品即将百花齐放的未来将为自己占据先机。
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使用 Python 调用 OpenAI 的接口初识
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通过以上方法，你可以在 Python 中灵活调用 OpenAI 的接口来实现各种场景需求。OpenAI 的 API 按请求的 token 数量计费，注意控制。要调用 OpenAI 的接口，需要在。中获取一个 API Key。
【OpenAI库】从0到1深入理解Python调用OpenAI库的完整教程：从入门到实际运用
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通过本文的学习，你应该已经掌握了如何使用Python调用OpenAI库的基本技能。从获取API密钥到构建聊天应用，再到探索高级功能，这些知识将帮助你在AI开发的道路上走得更远。
【AI 大模型】OpenAI 接口调用 ② ( MacOS 中进行 OpenAI 开发 | 安装 openai 软件包 | PyCharm 中开发 Python 程序调用 OpenAI 接口 )
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{"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},#定义Gpt的风格。{"role": "user", "content": "Orange."},#同上，官网不建议。{"role": "user", "content": "Knock knock."},#这是你的属于的信息。model=MODEL, #使用"gpt-3.5-turbo"
Python 调用 openai API
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<think>好的，用户想了解如何在Python中调用OpenAI的API，需要示例代码。我之前已经处理过类似的问题，现在需要根据提供的引用内容整理出一个清晰的步骤。 首先，我需要确认用户的具体需求。他们可能已经知道需要安装库，但可能需要详细的步骤和示例。根据引用内容，引用[1]、[2]、[3]、[4]都提到了导入openai库、设置API密钥以及调用不同的方法，比如Model.list()、ChatCompletion.create()和Completion.create()。需要将这些信息整合成一个连贯的指南。 接下来，步骤分解。通常，调用API的第一步是安装库，所以应该先提到使用pip安装。然后导入必要的库，如openai和os，或者处理代理的情况，如引用[3]中的代理设置。不过用户可能不一定需要代理，所以可能需要作为可选步骤。 设置API密钥是关键部分，引用[1]和[2]提到从环境变量获取，引用[3]则从文件读取，而引用[4]直接写在代码里。需要建议最佳实践，比如使用环境变量，避免密钥硬编码。同时，要提醒用户密钥的安全性。 然后，示例代码部分，用户可能需要不同的模型调用方式。比如，ChatCompletion和Completion的区别，引用[3]和[4]分别展示了这两种方式。需要解释这两种不同的方法，以及如何构造请求参数，如model、messages、temperature等。 此外，错误处理和代理设置也是需要考虑的，特别是引用[3]提到了代理的问题，可能国内用户需要设置，但作为可选步骤，放在注意事项里比较合适。 最后，生成相关问题，可能需要涵盖身份验证、不同模型区别、参数调整以及错误处理等方面。确保问题对用户进一步学习有帮助。 现在需要检查是否有遗漏的步骤，比如安装库的部分是否明确，代码示例是否正确，以及注意事项是否全面。同时，确保引用正确，每个步骤对应的引用来源标注清楚，比如环境变量设置来自引用[1][2]，代理来自引用[3]，代码示例来自引用[3][4]等。 总结下来，回答应该分为安装库、导入和配置、示例代码（聊天和文本生成）、注意事项，最后是相关问题。这样结构清晰，用户能一步步跟随操作。</think>在Python中调用OpenAI API的完整步骤如下： ### 一、安装OpenAI库 ```bash pip install openai ``` ### 二、基础配置 #### 1. 导入库与环境配置 ```python import openai import os ``` #### 2. 身份验证 ```python # 最佳实践：从环境变量读取API密钥（推荐安全性） os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "sk-xxx" openai.api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY") # 或直接设置（适用于测试环境） openai.api_key = "sk-xxx" ``` [^1][^2][^3] ### 三、API调用示例 #### 1. 聊天对话接口（ChatCompletion） ```python response = openai.ChatCompletion.create( model="gpt-3.5-turbo", messages=[ {"role": "system", "content": "你是一个资深Python开发者"}, {"role": "user", "content": "解释递归算法的实现原理"} ], temperature=0.7, max_tokens=500 ) print(response.choices[0].message.content) ``` [^3] #### 2. 文本生成接口（Completion） ```python response = openai.Completion.create( engine="text-davinci-003", prompt="用Python实现快速排序算法", temperature=0.5, max_tokens=1000 ) print(response.choices[0].text) ``` [^4] ### 四、高级配置 #### 1. 代理设置（国内需要） ```python os.environ["HTTP_PROXY"] = "http://127.0.0.1:7890" os.environ["HTTPS_PROXY"] = "http://127.0.0.1:7890" ``` [^3] #### 2. 参数说明 - `temperature`：控制随机性（0-2，0最确定） - `max_tokens`：响应最大长度 - `n`：生成多个结果 - `stop`：停止生成标记
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