OpenAI API指南：带你从密钥获取到高级应用，突破网络限制

用少量指令，软件就能获得卓越的交互功能，输入特定短语即可撰写宣传内容，提供照片后人工智能能进行细致解读，这就是接口展现的非凡之处。接下来将详细解析接口的用途。

API无限潜力

API的语言理解功能非常出色，可以用于很多不同的地方。对于程序员来说，它能为他们的工作带来智能化的帮助。在制作对话系统时，借助这个接口，机器人就能和人类自然地交流。在创作文本方面，它能迅速生产出水平不错的文字材料。这种工具的价值巨大，正等着人们去探索利用。

获取API密钥

申请API密钥有正规途径。需要依次完成申请流程，申请成功后要准确执行次API访问。也可以通过API云服务供应商平台获取API Key。调用相关库时，将网址调整为指定网址。各种方法都有各自的优势，选择合适的方式是开始API探索的关键环。

多样模型功能

这个接口内置了多种不同的工具，它们各自具备专门的作用和特定的应用环境。有些工具专门用于处理对话、制造文本等内容，能够应对普通情况下的基本要求；另一些工具则针对难度较高的工作、需要多次交流的情境而设计，它们在要求严格的场合下才能发挥出应有的价值。还有一些工具能够接收图像作为输入，利用图像进行解读和判断。这些不同的工具所需要付出的代价各不相同，需要根据具体的情况来挑选使用。

import openai
# 使用 UIUIAPI
openai.api_key = "你的UIUIAPI_API_KEY"
openai.base_url = "https://sg.uiuiapi.com/v1"
# 其余代码与使用官方 API 相同
response = openai.chat.completions.create(
  model="gpt-3.5-turbo",
  messages=[
        {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
        {"role": "user", "content": "Hello!"}
    ]
)
print(response.choices[0].message.content)

pip install openai

进阶技巧运用

流式传输可以逐步得到长文本的生成结果，这样能够省时间。函数调用可以用来定义一些专门的功能，让模型根据需要去使用它们，同时还能跟外部的工具连接在一起。比如在规模比较大的项目中，利用函数调用把系统和其他部分结合起来，可以完成更加复杂的工作，从而让整个项目变得更加灵活。

提示工程要点

提示工程是控制模型输出内容的方法，好的提示能让模型表现更佳，得到更符合要求的结果，例如在内容创作时，运用恰当的提示，就能让模型生成更贴切的文案，掌握提示工程需要不断尝试和改进，多借鉴资料才能更熟练。

import openai
# 使用 UIUIAPI
openai.api_key = "你的UIUIAPI_API_KEY"
openai.base_url = "https://sg.uiuiapi.com/v1"
response = openai.chat.completions.create(
  model="gpt-3.5-turbo",
  messages=[

        {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
        {"role": "user", "content": "你好！"}
    ]
)
print(response.choices[0].message.content)

国内优化方案

为国内客户，有专门改进措施。可协助客户克服网络障碍，平稳方便地调用API。不再需要繁琐指南，迅速掌握关键功能；归纳普遍疑问，给出应对办法；演练实际操作，增强工作效能和创新能力。国内客户可利用专为本人改进的连接途径。

response = openai.chat.completions.create(
  model="gpt-4o",
  messages=[
        {"role": "system", "content": "You are a creative assistant."},
        {"role": "user", "content": "写一首关于秋天的诗。"}
    ],
  max_tokens=50,
  temperature=0.7,
  top_p=0.9,
  n=3,
  stop=["nn", "。"],
  presence_penalty=0.5,
  frequency_penalty=0.5
)
for i, choice in enumerate(response.choices):
    print(f"回复 {i+1}: {choice.message.content}")

你打算在哪些实际用途中使用这个接口呢？欢迎在留言区说出你的见解，同时记得给这篇文章点赞和转发。

response = openai.chat.completions.create(
  model="gpt-4o",
  messages=[
        {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
        {"role": "user", "content": "请写一篇关于人工智能的文章，不少于500字。"}
    ],
  stream=True
)
for chunk in response:
    if chunk.choices[0].delta.content is not None:
        print(chunk.choices[0].delta.content, end="", flush=True)