3.8 OpenAI API 入门与实战：探索 OpenAI Models API

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分类专栏： AI大模型应用实战专栏 文章标签： 人工智能 prompt chatgpt gpt embedding
于 2025-01-19 07:51:25 首次发布
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OpenAI API 入门与实战：探索 OpenAI Models API

OpenAI 的 Models API 是与其强大语言模型（如 GPT-3、GPT-4）交互的核心工具，它使开发者能够利用这些先进的模型进行自然语言处理任务。本文将深入探讨 OpenAI Models API 的基础知识和实战应用，帮助你快速上手并能够高效地集成到项目中。

目录

  1. OpenAI Models API 简介
  2. 如何开始使用 OpenAI Models API
  3. OpenAI Models API 的主要功能
  4. 常见模型的使用方法
  5. API 调用实例
  6. 常见错误与调试技巧
  7. 总结与实践建议

1. OpenAI Models API 简介

OpenAI 提供的 Models API 是一系列高效的工具，允许开发者调用 GPT-3、GPT-4 等预训练语言模型，执行各种自然语言处理任务，如文本生成、文本补全、情感分析、翻译等。

API 特点：

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    OpenAI Models API
    AI架构师小马
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    OpenAI, API, 语言模型, 机器学习, 自然语言处理, 应用程序开发, 创新应用 1. 背景介绍 近年来，人工智能（AI）技术取得了飞速发展，特别是深度学习的突破，使得自然语言处理（NLP）领域取得了显著进展。OpenAI作为一家领先的AI研究机构，致力于推动通用人工智能的
    【程序员AI入门：模型】19.开源模型工程化全攻略：从选型部署到高效集成，LangChain与One-API双剑合璧
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    本文介绍了从模型选型到工程化集成的全流程，重点包括模型评估、快速验证、依赖管理、服务化封装、性能优化、持续维护以及高级集成方案。通过多维度评估体系选择合适模型，利用Hugging Face API快速验证效果。工程化集成部分展示了依赖管理、FastAPI服务化封装等技术。性能优化涉及计算图优化和量化压缩策略。持续维护部分介绍了实时监控和自动化更新流水线。最后，高级集成方案展示了LangChain与One-API的深度融合，实现多模型供应商无缝切换和本地化部署，确保数据安全。
    OpenAI Model
    04-02 314
    然而，通过我们的 API，我们提供了一个优化的推理过程，这使得通过我们的 API 运行 Whisper 比通过其他方式运行要快得多。GPT-4 是一个大型多模态模型（今天接受文本输入并发出文本输出，将来会出现图像输入），由于其更广泛的常识和高级推理，它可以比我们以前的任何模型更准确地解决难题能力。然而，在更复杂的推理情况下，GPT-4 比我们之前的任何模型都更有能力。通过我们的 API 提供的当前 DALL·E 模型是 DALL·E 的第 2 次迭代，具有比原始模型更逼真、更准确且分辨率高 4 倍的图像。
    models-OpenAI API系统快速入门
    AI研究院
    06-15 279
    对于涉及分类的任务，您尝试查找最适合所选文本的标签，通常可以使用语义搜索从不同的模型中获得出色的性能。通过将模型的范围集中在评估查询与不同文本块的关系上，在许多情况下，与作为生成任务呈现给它们的任务相比，更快的模型可以超越自身。他们最擅长Python，精通十几种语言，包括JavaScript，Go，Perl，PHP，Ruby，Swift，TypeScript，SQL甚至Shell。达芬奇是最有能力的模型，而艾达是最快的。可以完成其他模型可以完成的任何任务，通常具有更高的质量、更长的输出和更好的指令遵循。
    OpenAI所有模型介绍
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    OpenAI API开发了具有各种能力的模型。可以根据不同的需求选择不同的模型并进行精调。能够根据自然语言提示词生成和编辑图片的模型文本转换成自然语音语言语音转换成文本文件转换成数字（文本转向量）其它开源模型：Point_E，Whisper，Jukebox，CLIPgpt-3.5-turbo，gpt-4，gpt-4-turbo-preview是目前最新版本。可以通过调用API，响应中可获得版本信息。
    Python使用OpenAI的API
    积跬步，至千里。
    04-17 3717
    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。
    ✨零基础手把手｜Docker+vLLM极速部署OpenAI风格API：5分钟4卡GPU推理+避坑指南+完整镜像配置
    用大模型重构生活：猫奴程序员的AI智能日常记录
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    查看镜像列表 二、镜像与容器操作 镜像打包为 文件 打包多个镜像到一个文件 从容器创建镜像 加载 镜像文件 修改镜像名和版本 删除旧镜像 三、 命令详解 示例命令拆解： 参数解释： 构建镜像： 五、清理缓存与资源 清理未使用的资源 清理指定镜像/容器 六、切换 Docker 存储路径 修改 Docker 数据目录 七、dockercompose 以下是基于 命令编写的 ****文件，并附带详细注释和操作说明： 操作步骤 创建 文件将上述内容保存为 。
    GPT-4 实战：手把手教你构建 AIGC 应用
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    随着GPT-4等大语言模型（LLM）的普及，AIGC（Artificial Intelligence Generated Content）已从实验室走向实际应用，覆盖文本、图像、视频等多模态内容生成。帮助开发者理解GPT-4的技术特性与AIGC应用的设计逻辑；提供从API接入到完整应用开发的全流程实战指南；解析典型场景（如智能写作、多模态交互）的技术实现细节；总结开发中的常见问题与优化策略。本文范围聚焦于基于GPT-4 API的应用开发，不涉及模型训练或底层架构改造。核心概念。
    AI原生应用开发指南：从零构建你的第一个LLM项目
    AGI×大数据，开启智能时代的认知跃迁；解码AGI，赋能数据驱动的智能革命。
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    随着GPT-3、LLaMA、ChatGLM等大语言模型（LLM）的普及，软件开发范式正从“代码原生”向“AI原生”演进。传统应用以代码逻辑为核心，而AI原生应用以LLM为智能中枢，通过模型调用、Prompt工程和多模态交互实现核心功能。本文聚焦基于LLM的AI原生应用开发全流程，覆盖从需求分析到生产部署的关键环节，帮助开发者快速上手第一个LLM项目。核心概念：定义AI原生应用与传统应用的差异，解析LLM开发的关键要素；技术原理：从Prompt工程到系统链（Chain）设计，拆解LLM应用的技术底座；
    OpenAI的提供的Model简要介绍
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    介绍OpenAI提供的常用模型简要介绍
    OpenAI API 使用指南
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    04-23 7797
    当用户的查询处理完毕后，这三个问题的文本将被显示给用户，帮助他们获得关于感冒治疗的具体信息，尤其是关于是否可以使用阿莫西林的详细解答。这三种角色共同构成了聊天的完整流程，其中系统角色可用于初始化设置，用户角色表达用户需求，智能助手角色则是响应这些需求，完成交互。这个过程有效地将用户的自然语言查询转化为可以操作的数据（向量），通过数学方法找到最相关的回答，从而提供具体而有用的医疗建议。假设你是一个用户，想要找到关于感冒治疗的最佳建议，尤其是关于阿莫西林的使用。用户查询：“感冒吃什么药效果好？
    一、OpenAI API介绍
    挑大梁的专栏
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    Open AI API可以应用到任何的业务场景。文本生成创造助理嵌入数据语音转化图片生成图片输入。
    大模型（LLM）的若干科普之问（四）：OpenAI 的 API 接口规范与openai库
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    `openai` 库是 OpenAI 官方提供的 Python 客户端库，支持与 OpenAI API 的交互。通过该库，可以轻松调用 GPT 系列模型、DALL·E、Whisper 等服务。 通常来讲，国内LLM都支持openai库！！！
    08｜文本改写和内容审核，别让你的机器人说错话
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    02-01 1385
    前面，我们已经把 OpenAI 最主要的接口介绍完了。这一讲也是我们基础知识篇里面的最后一讲，我们会覆盖完 OpenAI 的 GPT 系列模型剩下的一些接口。也许有些接口你不一定会频繁使用，但是了解一下没有什么坏处，说不定你有什么需求就能用得上它。在这一讲里，我们会一起来看看 OpenAI 为文本改写和内容审核提供的功能有哪些。以及 OpenAI 的 GPT 系列有哪些模型，这些模型有哪些区别，什么情况下我们应该用什么模型。
    最新版本OpenAI怎么调试--用Postman调试最新版OpenAI-API
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    调试Openai-API
    openai api 接口 列出模型信息
    jxyk2007的专栏
    01-16 4151
    列出当前可用的型号，并提供每种型号的基本信息，如所有者和可用性。我们用text-davinci-003 模型，做一个wx机器人。
    OpenAI ChatGpt API参考
    LiuPig
    02-12 1万+
    您可以通过来自任何语言的 HTTP 请求、通过我们的官方 Python 绑定、我们的官方 Node.js 库或社区维护的库与 API 交互。验证OpenAI API 使用 API 密钥进行身份验证。访问您的API 密钥页面以检索您将在请求中使用的 API 密钥。请记住，您的 API 密钥是秘密的！不要与他人共享或在任何客户端代码（浏览器、应用程序）中公开它。生产请求必须通过您自己的后端服务器进行路由，您的 API 密钥可以从环境变量或密钥管理服务中安全加载。请求组织。
    别再把调用openai的text-davinci-003模型说成部署私有chatGPT了！
    Fear_w的博客
    02-09 1万+
    随着chatGPT火爆了这么久，网上也有了很多私有化部署chatGPT、微信集成chatGPT类型的文章，但是就截止目前看来，很多人的方法都只是在用openai官方推出的text-davinci系列的模型，而不是调用chatGTP模型！所以就目前而言，应该是没有现成的方法可以绕过web直接调用chatGTP模型的方法。（当然用模拟器就另说了，这种很麻烦）所以可以严谨一点，以防误导更多人。
    【GPT-3】第2章 使用 OpenAI API
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    sikh_0529的博客
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    尽管 GPT-3 是世界上最复杂和最复杂的语言模型，但它的功能被抽象为最终用户的简单“文本输入、文本输出”界面。本章将帮助你开始使用 Playground 接口，并介绍 OpenAI API 的技术细微差别，因为细节总是能揭示真正的瑰宝。要完成本章，您需要注册一个OpenAI 帐户位于。如果您还没有这样做，请现在就这样做。在 OpenAI Playground 中导航您的OpenAI 开发者帐户提供对 API 的访问和无限可能。
    openai api 本地部署qwen2.5-vl
    最新发布
    06-20
    ### 本地部署 Qwen2.5-VL 模型的方法和教程 为了在本地成功部署 Qwen2.5-VL 模型，可以参考以下详细步骤。这些步骤结合了 vLLM 框架的使用以及必要的环境配置。 #### 环境搭建 首先需要确保本地开发环境已经正确配置。这包括安装 Python、Git 和其他必要的依赖项。推荐的 Python 版本为 3.8 或更高版本。此外，还需要安装 NVIDIA CUDA 和 cuDNN，以支持 GPU 加速[^1]。 ```bash # 安装必要的依赖 pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118 ``` #### 克隆 Qwen2.5-VL 代码库 接下来，从官方 GitHub 仓库克隆 Qwen2.5-VL 的代码，并安装所有必需的依赖项。 ```bash git clone https://github.com/QwenLM/Qwen2.5-VL.git cd Qwen2.5-VL pip install -r requirements.txt ``` 此命令会下载 Qwen2.5-VL 的源代码并安装运行模型所需的 Python 包[^2]。 #### 使用 vLLM 框架启动模型服务 vLLM 是一个专为加速大语言模型推理而设计的框架。通过 vLLM，可以显著提高 Qwen2.5-VL 模型的推理效率。 ```bash vllm serve Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct --port 8000 ``` 上述命令会在本地启动一个 HTTP 服务，监听端口 8000。用户可以通过发送 HTTP 请求与模型进行交互[^3]。 #### 替代方案：OpenAI API 如果希望使用 OpenAI API 作为参考或替代方案，可以考虑以下方法。尽管 OpenAI 的模型与 Qwen2.5-VL 不同，但其 API 接口的设计可以为本地部署提供灵感。 1. **注册 OpenAI 账户**：访问 [OpenAI 官网](https://openai.com/) 并创建一个账户。 2. **获取 API 密钥**：登录后，在账户设置中生成一个 API 密钥。 3. **调用 API**：通过 Python 或其他编程语言调用 OpenAI API。 ```python import openai openai.api_key = "your-api-key" response = openai.ChatCompletion.create( model="gpt-3.5-turbo", messages=[{"role": "user", "content": "Hello!"}, {"role": "assistant", "content": "Hi there!"}] ) print(response.choices[0].message.content) ``` 尽管 OpenAI API 提供了便捷的服务，但本地部署 Qwen2.5-VL 模型可以更好地保护数据隐私，并减少对第三方服务的依赖。 ---
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