OpenAI API实战：用几行代码接入GPT模型

准备工作

注册OpenAI账号并获取API密钥，访问OpenAI官网登录后，在“API Keys”页面生成密钥。

安装OpenAI官方Python库：

pip install openai

基础调用示例

设置API密钥并发送请求：

import openai

openai.api_key = "你的API密钥"  
response = openai.ChatCompletion.create(
    model="gpt-3.5-turbo",
    messages=[{"role": "user", "content": "解释量子力学"}]
)
print(response.choices[0].message.content)

流式响应处理

逐字接收生成内容，适合长文本：

stream = openai.ChatCompletion.create(
    model="gpt-4",
    messages=[{"role": "user", "content": "写一篇关于AI的短文"}],
    stream=True
)

for chunk in stream:
    content = chunk.choices[0].delta.get("content", "")
    print(content, end="", flush=True)

参数调优指南

通过调整参数控制输出：

• temperature（0-2）：值越高结果越随机
• max_tokens：限制生成的最大长度
• top_p：核采样阈值，影响多样性

示例配置：

response = openai.ChatCompletion.create(
    model="gpt-3.5-turbo",
    messages=[{"role": "user", "content": "生成创业点子"}],
    temperature=0.7,
    max_tokens=100,
    top_p=0.9
)

错误处理

捕获API异常并重试：

from tenacity import retry, stop_after_attempt

@retry(stop=stop_after_attempt(3))
def query_gpt(prompt):
    try:
        response = openai.ChatCompletion.create(
            model="gpt-3.5-turbo",
            messages=[{"role": "user", "content": prompt}]
        )
        return response.choices[0].message.content
    except Exception as e:
        print(f"Error: {str(e)}")
        raise

多轮对话实现

维护上下文对话记录：

conversation = [
    {"role": "system", "content": "你是一个专业翻译官"}
]

while True:
    user_input = input("用户: ")
    conversation.append({"role": "user", "content": user_input})
    
    response = openai.ChatCompletion.create(
        model="gpt-3.5-turbo",
        messages=conversation
    )
    
    ai_reply = response.choices[0].message.content
    conversation.append({"role": "assistant", "content": ai_reply})
    print(f"AI: {ai_reply}")