ChatGPT 相信大家都用过，你觉得它给你的工作带来了多少帮助呢？目前我们使用 ChatGPT 的方式是通过浏览器访问 chat.openai.com，然后输入问题，就像下面这样。
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除了网页之外，ChatGPT 还提供了 API 接口，让我们可以在程序中访问 GPT 模型。需要注意的是，如果使用网页，那么 GPT 3.5 是免费的，GPT 4 则是一个月收费 20 美元。
但如果要通过 API 来访问 GPT 模型，那么不管什么版本都是收费的，至于费用多少则取决于 token 的数量。GPT 会对文本进行分词，切分后的结果就是一个个的 token，而 token 的数量决定了费用。
那么 Python 如何访问 GPT 模型呢？首先需要安装一个包，直接 pip install openai 即可。
然后登录 platform.openai.com/api-keys，创建一个 API-KEY，如果要通过接口访问，它是不可或缺的。
下面就可以通过 Python 来访问了，我们举例说明。
我们可以给 GPT 一段话，让它以文本的形式生成回复内容。
fromopenaiimportOpenAIimporthttpx# 我的 API_KEY，以及代理fromconfigimportAPI_KEY,PROXIES# openai 底层是通过 httpx 发送请求# 但因为众所周知的原因，我们不能直接访问，需要设置代理httpx_client=httpx.Client(proxies=PROXIES)# 然后指定 api_key 参数和 httpx_client 参数# 如果你不指定 httpx_client，那么内部会自动创建，但此时就无法设置代理了# 当然要是你当前机器的网络能直接访问，也可以不用指定 http_client 参数client=OpenAI(api_key=API_KEY,http_client=httpx_client)chat=client.chat.completions.create(messages=[{"role":"user","content":"1 + 1 等于几",},],model="gpt-3.5-turbo",)# chat.choices[0] 返回的是 pydantic 里面的 BaseModel# 我们可以调用 dict 方法转成字典print(chat.choices[0].dict())"""
{
'finish_reason': 'stop',
'index': 0,
'logprobs': None,
'message': {'content': '1 + 1 等于2。',
'role': 'assistant',
'function_call': None,
'tool_calls': None}
}
"""
然后解释一下 client.chat.completions.create 里面的参数。
ChatGPT 是有记忆功能的，它在回答的时候会结合上下文。那么问题来了，如果是通过接口的话，怎么把这个上下文传递过去呢？
# 注意 messages 里面的字典的 "role" 这个 key# 如果 "role" 为 "user"，那么 "content" 表示用户问的问题# 如果 "role" 为 "assistant"，那么 "content" 表示 GPT 的回答chat=client.chat.completions.create(messages=[{"role":"user",# 开发者输入内容"content":"记住：高老师总能分享出好东西",},{"role":"assistant",# GPT 回答"content":"好的，我知道了",},{"role":"user",# 开发者输入内容"content":"请问谁总能分享出好东西，告诉我那个人的名字",},],model="gpt-3.5-turbo",)print(chat.choices[0].dict())"""
{
'finish_reason': 'stop',
'index': 0,
'logprobs': None,
'message': {'content': '高老师',
'role': 'assistant',
'function_call': None,
'tool_calls': None}
}
"""
所以 messages 是一个列表，它里面可以接收多个消息，如果希望 GPT 拥有记忆功能，那么每一次都要将完整的对话传递过去，显然这会比较耗费 token。
举个例子，我们通过接口来模拟网页版 GPT。
messages=[]# 负责保存消息whileTrue:
content=input("请输入内容：")messages.append({"role":"user","content": content})# 发送请求chat=client.chat.completions.create(messages=messages,model="gpt-3.5-turbo")# 除了通过 chat.choices[0].dict() 转成字典之外# 也可以直接通过 chat.choices[0].message.content 获取回复内容gpt_reply=chat.choices[0].message.contentprint(f"GPT 回答如下：{gpt_reply}")# 将 GPT 的回复添加进去，开启下一轮对话messages.append({"role":"assistant","content": gpt_reply})
执行程序，效果如下：
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由于每次都要将历史对话一起带过去，所以这个过程比较耗费 token。
然后是 model 参数，它表示 GPT 所使用的模型，支持如下种类。
"gpt-4-0125-preview","gpt-4-turbo-preview","gpt-4-1106-preview","gpt-4-vision-preview","gpt-4","gpt-4-0314","gpt-4-0613","gpt-4-32k","gpt-4-32k-0314","gpt-4-32k-0613","gpt-3.5-turbo","gpt-3.5-turbo-16k","gpt-3.5-turbo-0301","gpt-3.5-turbo-0613","gpt-3.5-turbo-1106","gpt-3.5-turbo-0125","gpt-3.5-turbo-16k-0613",
一般选择 gpt-3.5-turbo 或 gpt-4-turbo-preview 即可。
默认情况下，GPT 会将内容全部生成完毕，然后一次性返回。显然这在耗时比较长的时候，对用户不是很友好。如果希望像网页那样，能够将内容以流的形式返回，那么可以将该参数设置为 True。
chat=client.chat.completions.create(messages=[{"role":"user","content":"请重复一句话：高老师总能分享出好东西"}],model="gpt-3.5-turbo",stream=True# 流式返回)forchunkinchat:print(chunk.choices[0].delta.dict())"""
{'content': '', 'function_call': None, 'role': 'assistant', 'tool_calls': None}
{'content': '高', 'function_call': None, 'role': None, 'tool_calls': None}
{'content': '老', 'function_call': None, 'role': None, 'tool_calls': None}
{'content': '师', 'function_call': None, 'role': None, 'tool_calls': None}
{'content': '总', 'function_call': None, 'role': None, 'tool_calls': None}
{'content': '能', 'function_call': None, 'role': None, 'tool_calls': None}
{'content': '分享', 'function_call': None, 'role': None, 'tool_calls': None}
{'content': '出', 'function_call': None, 'role': None, 'tool_calls': None}
{'content': '好', 'function_call': None, 'role': None, 'tool_calls': None}
{'content': '东', 'function_call': None, 'role': None, 'tool_calls': None}
{'content': '西', 'function_call': None, 'role': None, 'tool_calls': None}
{'content': None, 'function_call': None, 'role': None, 'tool_calls': None}
"""
如果 GPT 生成内容时耗时比较长，那么这种实时响应的方式会更友好。
GPT 回复内容的时候，可以让它同一时刻回复多个版本，然后我们选择一个满意的。具体返回多少个，取决于 n 的大小，默认为 1。
chat=client.chat.completions.create(messages=[{"role":"user","content":"世界上最高的雪山叫什么"}],model="gpt-3.5-turbo",n=3,# 同时生成三个回复)print(chat.choices[0].message.content)"""
珠穆朗玛峰（Mount Everest）
"""print(chat.choices[1].message.content)"""
世界上最高的雪山是珠穆朗玛峰。珠穆朗玛峰是位于喜马拉雅山脉的一座高峰，
也是世界上海拔最高的山峰，海拔达到了8848米。
由于其极高的海拔和陡峭的山脊，珠穆朗玛峰成为许多登山者梦寐以求的挑战之一。
每年都有数百名登山者前往珠穆朗玛峰尝试攀登，但由于极端的气候和高海拔带来的极大危险，
很多人最终未能成功登顶。
"""print(chat.choices[2].message.content)"""
世界上最高的雪山是被称为珠穆朗玛峰，位于喜马拉雅山脉，
是地球上海拔最高的山峰，也是登山爱好者们梦寐以求征服的目标。
"""
这里为了阅读方便，我手动对回复的内容进行了换行。以上就是参数 n 的作用，不过说实话，为了不浪费 token，我们一般都会使用默认值 1。
再来看看如何生成图像。
images=client.images.generate(# 提示词prompt="帮我生成一张蕾姆的照片，她穿着婚纱站在教堂里",# 模型，可选 "dall-e-2" 或 "dall-e-3"model="dall-e-3",# 同时生成多少张照片，默认为 1n=1,# 图像质量，可选 "standard" 或 "hd"# "hd" 更精细，但只支持 dall-e-3quality="standard",# 图片的响应格式，可选 "url" 或 "b64_json"response_format="url",# 图像大小，如果模型是 dall-e-2，可选 "256x256", "512x512", "1024x1024"# 如果模型是 dall-e-3，可选 "1024x1024", "1792x1024", "1024x1792"size="1024x1024",# 图像风格，可选 "vivid" 或 "natural"，"vivid" 更加超现实style="vivid",)print(images.data[0].url)"""
返回的图片链接
"""print(images.data[0].b64_json)"""
因为 response_format 是 url，所以 b64_json 为空
"""print(images.data[0].dict())"""
{
"b64_json": None,
"revised_prompt": "修正之后的提示词",
"url": "https://...."}"""
效果如下：
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感觉不太像啊，头发不应该是蓝色的吗？
以上就是 Python 调用 ChatGPT 的相关内容，当然还有很多其它功能，比如生成图像之后，如果觉得不满意，可以在原有图像的基础上继续编辑。有兴趣可以自己了解一下。