OpenAI官方发布ChatGPT API接口gpt-3.5-turbo，python可直接调用

上期图文教程，我们介绍了ChatGPT的注册使用过程，并且介绍了GPT-3代API接口的开发代码实现过程，由于ChatGPT一直使用的是ChatGPT-3.5代接口，且我们在官网上面使用的也是ChatGPT-3.5代接口，大家对3.5代接口都十分认同，上期介绍的ChatGPT-3代API虽然可以实现问答对话，但是大家希望是否可以使用官方的接口来实现强大的ChatGPT功能。关于如何注册，如何获取API key，上期图文我们也进行了详细的分享。

本期，我们介绍一下openai刚刚公布的ChatGPT的API接口gpt-3.5-turbo。首先其gpt-3.5-turbo接口API是官方刚刚发布的gpt-3.5-turbo API接口，针对第三代接口进行了速度与精度方面的优化，其官方也是建议开发者使用gpt-3.5-turbo API接口，且价格是3代API 接口的十分之一的价格。我们首先介绍一下openai发布的gpt-3.5-turbo API如何使用requests库进行调用。

import requests
# Your OpenAI API Key
api_key = "YOUR KEYS"
# The text prompt you want to generate a response 
input_prompt = input("输入需要跟chat AI的聊天内容：")
prompt = input_prompt
# The URL for OpenAI's API
url = "https://api.openai.com/v1/chat/completions"
# The headers for the API request
headers = {
    "Content-Type": "application/json",
    "Authorization": f"Bearer {api_key}"
}
data = {
"model":"gpt-3.5-turbo",
"messages":[{"role":"user","content":prompt}],
"max_tokens":800,
"temperature":0.5,
"frequency_penalty":0,
"presence_penalty":0}
# Make the API request
response = requests.post(url, headers=headers, json=data)
# Check if the request was successful
if response.status_code == 200:
    # Extract the generated text from the response
    generated_text = response.json()['choices'][0]['message']['content']
    print(generated_text)
else:
    # Handle the error
    print(f"Request failed with status code 额{response.status_code}")

首先，跟往期教程类似，我们需要使用requests库，并需要官方账号的api key。然后就可以输入需要的问题了。当然gpt-3.5-turbo的API接口地址如下：

url = "https://api.openai.com/v1/chat/completions"

我们可以使用往期的代码，把需要的问题post到上面的API接口接口。这里需要注意的是gpt-3.5-turbo的API接口使用的不再是prompt，而是messages参数，且参数格式如下：

 messages=[
        {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
        {"role": "user", "content": "Who won the world series in 2020?"},
        {"role": "assistant", "content": "The Los Angeles Dodgers won the World Series in 2020."},
        {"role": "user", "content": "Where was it played?"}
    ]

在messages参数里面，我们需要指定role角色与content我们的问题，然后其他参数跟3代API接口一致。

{
 'id': 'chatcmpl-6p9XYPYSTTRi0xEviKjjilqrWU2Ve',
 'object': 'chat.completion',
 'created': 1677649420,
 'model': 'gpt-3.5-turbo',
 'usage': {'prompt_tokens': 56, 'completion_tokens': 31, 'total_tokens': 87},
 'choices': [
   {
    'message': {
      'role': 'assistant',
      'content': 'The 2020 World Series was played in Arlington, Texas at the Globe Life Field, which was the new home stadium for the Texas Rangers.'},
    'finish_reason': 'stop',
    'index': 0
   }
  ]
}

当然，最后的返回参数也有稍微的区别，我们需要使用如下代码获取返回的参数。

response.json()['choices'][0]['message']['content']

当然，除了以上直接调用API接口外，openAI也开发了自己的第三方库

import openai
openai.api_key = 'sk-keys'
while True:
  prompt = input('Q:')
  if prompt == 'quit':
    break
  else:
    res = openai.ChatCompletion.create(
        model = 'gpt-3.5-turbo',
        messages= [{"role":"user","content":prompt}],
        temperature = 0.5,
        max_tokens = 500,
        frequency_penalty=0,
        presence_penalty=0
    )
    print('***********GPT-3.5 Open AI**************')
    print(res['choices'][0]['message']['content'])

首先需要我们安装openai 的第三方库，这里最好自己的python版本大于3.9,安装完成后，我们便可以使用openai库进行chatGPT的调用工作了。

第二行代码，我们需要提供上一个步骤的api key

然后，我们直接使用
openai.ChatCompletion.create函数就可以调用chatGPT了。

同样的道理，我们需要修改一下里面的参数，一个是model参数，另外一个是messages参数。

        model = 'gpt-3.5-turbo',
        messages= [{"role":"user","content":prompt}],

以上，便是我们介绍的ChatGPT 官方API接口gpt-3.5-turbo，当然openAI除了ChatGPT这样的NLP领域任务外，还有类似DALL-E的AI绘画模型，且官方开源的whisper，可以识别99种语音的识别系统，不仅可以语音转文字，还可以自动翻译等。