调用 OpenAI的API 接口进行请求验证openai.api_key是否正确

import openai
# 设置 API 密钥
openai.api_key = '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'

def validate_api_key():
    try:
        # 调用 OpenAI的API 接口进行请求验证key是否正确
        response = openai.Engine.list() 
        print("API Key is valid. Available models:")
        for model in response['data']:
            print(model['id'])

    except Exception as e:
        if "Invalid API Key" in str(e):
            print("Invalid API Key.")
        else:
            print(f"An error occurred: {e}")

if __name__ == "__main__":
    validate_api_key() 

返回类似如下图表示成功:

<think>好的,用户想了解如何在Python中调用OpenAIAPI,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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