使用python调用chatGPT（openai）接口_码肥人壮的博客-CSDN博客(chatgpt接口调用python)
一、获得ChatGPT API Key
- 注册ChatGPT账号并登录OpenAI官网
- 获得专属的API Key
二、安装OpenAI第三方库
- 使用pypi安装Python库
- 导入所需的库
三、发送API要求与处理响应
- 使用Python的requests库发送API要求
- 处理API响应的JSON数据
四、实现多轮对话
- 使用gpt⑶.5-turbo模型调用ChatGPT接口
- 存储每轮对话并带上问题进行调用
五、编写Python代码调用ChatGPT接口
- 导入所需的库
- 设置OpenAI API密钥
- 定义函数调用ChatGPT API接口
六、使用Flask创建ChatGPT API接口
- 安装Flask库
- 创建Flask利用程序
- 定义API路由和处理函数
七、ChatGPT API进阶利用
- 实现生成图片、辨认关键词、改错等功能
- 学习官方文档，了解API调用方法和参数定义
八、示例代码和脚本汇总
- 学习已使用的示例脚本
- 摹拟对话和调用ChatGPT API
详细内容：
本文将介绍怎样使用Python调用ChatGPT API接口，轻松实现人机对话。首先，我们需要注册ChatGPT账号并登录OpenAI官网，然后获得专属的API Key以进行API调用。
接下来，我们需要安装OpenAI第三方库，使用pypi进行安装，并导入所需的库。
发送API要求与处理响应是调用ChatGPT API的基本步骤，我们可使用Python的requests库发送API要求，并处理返回的JSON数据。
实现多轮对话的关键在于使用gpt⑶.5-turbo模型调用ChatGPT接口，并存储每轮对话和带上问题进行调用。
然后，我们可以编写Python代码来调用ChatGPT的API接口，首先导入所需的库，设置OpenAI API密钥，并定义调用ChatGPT API的函数。
如果需要使用Flask创建ChatGPT API接口，可以安装Flask库，并创建一个Flask利用程序，定义API路由和对应的处理函数。
在进阶利用中，我们可以实现生成图片、辨认关键词、改错等功能，同时可以学习官方文档以了解更多API调用方法和参数定义。
最后，我们汇总了示例代码和脚本，供参考和学习。通过本文的指点，您可以轻松地使用Python调用ChatGPT API接口，实现与AI的对话和交换。
chatgpt接口调用python的进一步展开说明
使用ChatGPT的经历
最近，我咨询了ChatGPT本尊关于API的格式问题，并从中得到了有关该问题的答案。ChatGPT认为API的格式应当符合“sk-”的规范，但明显可以删除校验这部份。另外，它还提到了一张黑白图象，这张图象可以用来定义需要编辑的区域，其中白色表示需要编辑的区域，黑色表示不需要编辑的区域。以后，我需要调用openai库，为了顺利进行这一步，我临时学习了一些python知识。现在，我想分享一下我的使用经验，希望能帮助到其他有类似需求的人。
优化的对话场景
ChatGPT相比其他语言模型，针对对话场景进行了优化，具有更好的生成质量和更高的生成速度。这使得它在实际利用中更加可靠和高效。
重新定义API的格式
ChatGPT指出API的格式应遵守”sk-“，但其实不强迫限定字符数。因此，我们可以删除这类格式校验的限制。这样一来，API的格式更加灵活，可以根据具体需求进行定义。这样的修改使得使用API更加方便和自由。
图象区域编辑
通过一张黑白图象来定义需要编辑的区域是一种很奇妙的方法。图象中的白色区域表示需要编辑的部份，而黑色区域则不需要编辑。这样一种视觉上的提示有助于我们更加准确地肯定需要编辑的区域，从而提高编辑的效力。
学习Python
为了调用openai库，我临时学习了一些Python知识。虽然我的目的只是为了能够成功地调用库，但这一学习进程也给我带来了一些意外的收获。Python是一门简洁而强大的编程语言，它的易用性和丰富的资源使得我可以迅速上手和解决问题。这类学习经历不但帮助我完成我的目标，还让我对编程有了更深入的了解。
希望与他人分享
我写下这篇博客文章的初衷其实不仅仅是记录自己的使用经历，更重要的是希望与其他有类似需求的人分享我的经验。通过这样的分享，我希望能帮助到其他人解决问题，同时也能够从其他人的反馈中得到更多的启发和帮助。共同进步是我们共同的目标，我想通过忘我的分享来实现这个目标。
chatgpt接口调用python的常见问答Q&A
问题1：怎样在 Python 开发环境中调用 ChatGPT API？
答案：在 Python 开发环境中调用 ChatGPT API 可以通过以下步骤完成：
- 安装 OpenAI 的 Python 第三方库。
- 获得 API Key。
- 编写 Python 代码来调用 ChatGPT 的 API 接口。
具体解释和示例：
- 安装 OpenAI 的 Python 第三方库：
在终端窗口中运行以下命令来安装 OpenAI 的 Python 第三方库：
pip install openai - 获得 API Key：
登录 OpenAI 官网，使用注册的 ChatGPT 账号密码登录，并获得你的专属 API Key。 - 编写 Python 代码来调用 ChatGPT 的 API 接口：
首先导入所需的库：
import openai
然后设置 API Key：
openai.api_key = '你的API密钥'
接下来，可以定义一个函数来调用 ChatGPT 的 API 接口，比如：
def chat_with_gpt(prompt):
response = openai.Completion.create({'engine': 'text-davinci-002', 'prompt': prompt, 'max_tokens': 50})
return response['choices'][0]['text']
然后，在代码中调用这个函数进行交互：
chat_with_gpt("你好，ChatGPT！")
这样就能够在 Python 环境中调用 ChatGPT API 进行交互了。
