import requests

url = "https://api.openai.com/v1/engines/davinci-codex/completions"
data = {
    "prompt": "Hello, ChatGPT!",
    "max_tokens": 50
}
headers = {
    "Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY",
    "Content-Type": "application/json"
}

response = requests.post(url, json=data, headers=headers)

response_json = response.json()
output_text = response_json['choices'][0]['text']

chatgpt python接口的进一步展开说明

Python调用ChatGPT API接口的用法详解

1. 介绍

在本篇博文中，我们将介绍怎样使用Python调用ChatGPT API接口。ChatGPT是一种强大的机器学习模型，可以实现chat、生成图片、辨认关键词和改正等功能。对有兴趣的开发者来讲，可以参考本文来学习怎样使用Python调用ChatGPT API接口。

2. 生成API Key

首先，我们需要在openai官网上生成API Key。在网址https://platform.openai.com/account/api-keys上生成API Key，并确保我们取得了正确的Key以便后续调用API接口。

3. 安装和配置openai库

在使用Python调用ChatGPT API接口之前，我们需要安装openai库。可使用pip命令来安装openai，命令为：pip install openai。安装完成后，我们需要对openai进行配置，将之前生成的API Key设置到openai的api_key中。

4. Python代码调用API

在Python中调用ChatGPT API接口的基本步骤以下：

– 安装openai库：使用pip install openai命令来安装openai库。
– 配置openai的api_key：将之前生成的API Key设置到openai的api_key中。
– 调用openai的api：使用openai的相关方法来调用ChatGPT API接口。
– 参考文档：如果需要了解更多API接口的详细信息，可以参考openai的官方文档。

下面是一个代码示例，展现了怎样调用ChatGPT API实现chat、生成图片、辨认关键词和改正等功能：

“`python
import openai

# 设置api_key
openai.api_key = “your_api_key”

# 调用openai的api
def chat(prompt):
response = openai.Completion.create(
model=”gpt⑶.5-turbo”,
messages=[{“role”: “user”, “content”: prompt}]
)
answer = response.choices[0].message.content
return answer

def generate_image(prompt):
response = openai.Image.create(
prompt=prompt,
n=1,
size=”512×512″
)
image_url = response[‘data’][0][‘url’]
return image_url

def correct():
prompt = “改正错词输出正确句子： 我在京东电商平台买了苹果耳几和华为体脂称”
response = openai.ChatCompletion.create(
model=”gpt⑶.5-turbo”,
messages=[{“role”: “user”, “content”: prompt}]
)
answer = response.choices[0].message.content
return answer

def keyword():
prompt = “对下面内容辨认2个关键词，每一个词字数不超过3个字： 齐选汽车挂件车内挂饰车载后视镜吊坠高级实心黄铜玉石出入平安保男女 红流苏-玉髓平安扣”
response = openai.ChatCompletion.create(
model=”gpt⑶.5-turbo”,
messages=[{“role”: “user”, “content”: prompt}]
)
answer = response.choices[0].message.content
return answer

def embedding():
content = ‘苹果手机’
response = openai.Embedding.create(
model=”text-embedding-ada-002″,
input=content
)
answer = response.data[0].embedding
return answer

def api_test():
# 测试chat
response = chat(“人口最多的国家?”)
print(response)

# 测试generate_image
response = generate_image(“a delicious dessert”)
print(response)

# 测试correct
response = correct()
print(response)

# 测试keyword
response = keyword()
print(response)

# 测试embedding
result = embedding()
print(len(result))
print(result)

if __name__ == ‘__main__’:
api_test()
“`

5. Flask实现chat效果的示例

如果想要实现ChatGPT的chat功能，并通过Flask展现在网页上，可以参考openai官方提供的示例代码。首先，可以下载示例代码：

“`bash
git clone https://github.com/openai/openai-quickstart-python.git
“`

然落后入示例代码目录，并创建并激活虚拟环境：

“`bash
cd openai-quickstart-python
python -m venv venv
. venv/bin/activate
“`

接下来，安装依赖库：

“`bash
pip install -r requirements.txt
“`

最后，运行Flask利用程序：

“`bash
flask run
“`

通过以上步骤，便可在网页上实现ChatGPT的chat功能。

总结

通过本文的介绍，我们了解了怎样使用Python调用ChatGPT API接口，并进行chat、生成图片、辨认关键词和改正等操作。同时，还学习了如何通过Flask实现ChatGPT的chat功能的网页展现。希望本文对有兴趣的开发者有所帮助，欢迎多多支持脚本之家！

chatgpt python接口的常见问答Q&A

import requests

# 设置API密钥
API_KEY = 'your_api_key'

# 设置API要求的URL
url = 'https://api.openai.com/v1/engines/davinci-codex/completions'

# 设置API要求的参数，包括输入文本和最大令牌数
payload = {
    'prompt': '你好，我是ChatGPT！',
    'max_tokens': 100
}

# 发送API要求
response = requests.post(url, headers={'Authorization': f'Bearer {API_KEY}'}, json=payload)

# 处理API响应
output = response.json()['choices'][0]['text']

# 打印API返回的文本
print(output)