openai的的API如何使用

openwin_top

已于 2024-03-10 07:59:56 修改

阅读量6.9k

点赞数

CC 4.0 BY-SA版权

分类专栏： python编程示例系列文章标签：人工智能 python 深度学习

于 2023-02-07 09:21:08 首次发布

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/zhangzhechun/article/details/128911602

python编程示例系列专栏收录该内容

373 篇文章 ¥39.90 ¥99.00

订阅专栏

openai的的API如何使用

import os
import openai

openai.api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")

response = openai.Completion.create(
  model="text-davinci-003",
  prompt=

了解本专栏

订阅专栏解锁全文

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

openwin_top

关注关注

0
点赞
踩
14

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
打赏
打赏
打赏举报

举报

专栏目录

订阅专栏

vllm 推理可商用智源Aquila；openai api使用、及langchain使用接口聊天

weixin_42357472的博客

10-14

878

vllm需要更新支持Aquila2的commit：（需要安装包里文件替换换新增下面新的支持Aquila2的修改文件）

〖ChatGPT实践指南 - 零基础扫盲篇⑨〗- OpenAI API 的数据使用政策以及使用限制

易编橙 · 终身成长社群，相遇已是上上签！

04-29

1万+

该章节为各位小伙伴介绍以下 OpenAI 的API 数据使用政策，这部分的内容是 OpenAI 官方为我们提供的一份文档，这份文档说明了官方在为我们提供的API数据的使用范围以及一些使用政策。

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

OpenAI API接口使用基础教程

热门推荐

yaogepila的博客

03-14

2万+

openAI提供了几种不同场景的模型，主要有text completion、code completion、chat completion、image completion，例如chat completion，则调用方式为。而且请求的token和回复的token数会被加一起计费，例如说输入了10个token，openAI回复了20个token，那么最终收费是按照30个token进行收费。model 是具体的模型，gpt-3.5-turbo是openAI最先进的语言模型，当然也可以用其他模型。

详细介绍一下OpenAI的API使用方法

alankuo的专栏

12-28

6874

long_text = """生成式AI是指使用AI模型生成文本、图像、声音或其他内容。它基于大型神经网络模型，通过学习大量数据，能够生成类似人类创造的内容。"""long_text = """生成式AI是指使用AI模型生成文本、图像、声音或其他内容。它基于大型神经网络模型，通过学习大量数据，能够生成类似人类创造的内容。

openai api使用

weixin_44889538的博客

08-12

4118

常用的 OpenAI Api 接口总共分为 4 类：对话类、私有化模型训练类、通用类、图片 & 音频类，其中对话类与私有化模型训练类是最常用的。

Openai api使用

weixin_44986037的博客

08-15

1896

Openai api使用

Openai Api开发文档 - Openai Api中文文档 - Openai Api中英双语文档

03-13

Openai Api开发文档 | Openai Api中文文档 | Openai Api中英双语文档 ChatGPT是由OpenAI开发的一个人工智能聊天机器人程序，于2022年11月推出。该程序使用基于GPT-3.5架构的大型语言模型并通过强化学习进行训练。 ...

OpenAI API教程

Jachin Huang's Blog

03-06

9551

OpenAI API 是由OpenAI公司开发，为LLM开发人员提供的一个简单接口。通过此API能在应用程序中方便地调用OpenAI提供的大模型基础能力。OpenAI的API协议已成为LLM领域的标准。本文将首先介绍OpenAI API基础知识和模型，然后以Chat Completions API和Embedding API为例子介绍OpenAI API的用法。最后使用Embedding模型构建一个网站智能问答系统。

01-入门OpenAI API-拒绝被收割韭菜，保姆级别教程，自己动手！

04-12

7907

保姆级OpenAI API入门文章，已经验证！无弯路！技术人员不应该被割韭菜！！！我们自己可以！

入门OpenAI API-拒绝被收割韭菜，保姆级别教程，自己动手！

Python单行客的博客

11-04

4493

入门OpenAI API-拒绝被收割韭菜，保姆级别教程，自己动手！

open AI API使用经验

weixin_52020016的博客

04-28

6151

与Chat GPT提供的聊天界面相比，OpenAI API提供了多种选项和设置，开发人员可以使用这些选项和设置来自定义模型的行为，例如模型的种类、模型的参数和任务定义等。传统意义上来说，GPT 模型使用的是非结构化文本，这些文本在模型中被表示为一连串的「token」标识符，open AI 模型将文本分解为tokens来理解和处理，

OpenAI API调用方法简介，向GPT说“Hello!”

m0_61009360的博客

08-25

2635

它将环境变量的名称作为键，对应的值作为值存储在字典中。好在OpenAI提供了可以访问GPT模型的API，借助 OpenAI API，开发人员可以快速集成先进的自然语言处理功能，以开发更多创新且实用的应用。于是就可以使用os.environ.get来获取系统环境变量中的 'OPENAI_API_KEY' （OPENAI的KEY）和 'OPENAI_API_URL' （如果是使用的中转，则需要输入中转URL，反之则不用）的值，并传递给 OpenAI 客户端的构造函数，用于初始化 OpenAI 客户端对象。

OPENAI API 使用

weixin_44176184的博客

09-28

752

可以不使用这个方法，在函数中设置API key。

OpenAI API调用方式详解

欢迎来到爱吃熊掌的鱼的博客

05-01

6841

本文介绍了使用ChatGPT API进行调用的详细步骤，并提供了一个Python示例代码。如果你想在你的应用程序中使用ChatGPT进行自然语言生成或对话任务，可以参考本文提供的内容进行API调用。但是需要注意的是，使用API时需要遵守相关的使用规定，以避免滥用API服务。

OpenAI开发系列（五）：实现Jupyter本地环境下的OpenAI API调用

无敌小怪兽_Zz的博客

07-17

3643

本文对OpenAI的官网结构做了讲解，并对如何使用Jupyter实现本地调用API给出了实现方案

openai api 使用文件问题

03-26

### 如何正确处理 OpenAI API 中涉及的文件上传或读取问题在使用 OpenAI API 进行文件操作时，通常会涉及到音频、视频或其他二进制数据的传输。以下是一个完整的说明以及代码示例来展示如何正确处理这些文件。 #### 文件上传与读取的关键点 1. **API 客户端初始化** 需要先通过 `OpenAI` 类实例化客户端，并提供有效的 API 密钥[^2]。 2. **打开本地文件** 使用 Python 的内置函数 `open()` 打开文件并指定模式为 `"rb"`（以二进制形式读取）。这一步对于确保文件能够被正确传递给 API 至关重要。 3. **调用 API 方法** 调用具体的 API 接口方法，例如 `transcriptions.create` 来创建转录任务。此过程中需传入模型名称和文件对象作为参数。以下是基于上述要点的一个完整代码示例： ```python from openai import OpenAI client = OpenAI(api_key="your_api_key_here") def transcribe_audio(file_path): try: # 打开 MP3 文件以供上传 with open(file_path, "rb") as audio_file: # 创建转录音频请求 transcript = client.audio.transcriptions.create( model="whisper-1", file=audio_file, response_format="text" ) return transcript.text # 返回纯文本结果 except Exception as e: return f"Error during transcription: {e}" # 测试函数 result = transcribe_audio("speech.mp3") print(result) ``` 以上代码展示了如何安全地加载本地文件并通过 OpenAI API 处理它。注意，在实际部署环境中应妥善管理异常情况，比如网络错误或者无效路径等问题。另外需要注意的是，某些情况下如果遇到字符长度限制，则可能影响最终效果[^4]。因此建议提前评估输入规模是否满足需求。 #### 总结为了成功完成文件相关的任务，务必按照官方文档指导设置好环境变量、验证密钥有效性的同时也要关注所选模型的能力范围及其约束条件。