python使用API调用ChatGPT（附各模型token一览表）

大家好，我是小困难。最近在做的项目中有涉及到调用ChatGPT的API，于是想要在这里和大家分享一下我的经验，希望能够帮助到大家。

python实现调用

使用python调用ChatGPT的API，依赖于python中的

openai

库，如果没有安装该库，可以使用下面的命令安装：

pip install openai

安装完必须的库后，我们就可以使用

openai

库中的函数正式开始调用了。

import openai

openai.api_key ='your_api_key'

response = openai.ChatCompletion.create(
    model="gpt-3.5-turbo",  
    messages=prompt_text,
    max_tokens=2000,
    n=1,
    stop=None,
    temperature=0.5,)

response_content = response.choices[0].message.content

1. openai.api_key = 'your_api_key': 在这里我们需要设定自己在OpenAI平台上获取的API密钥，这个密钥是用于身份验证，确保你有权利访问OpenAI的服务。
2. response = openai.ChatCompletion.create(...): 从这里开始发起对ChatGPT API的请求。使用openai.ChatCompletion.create方法，我们向ChatGPT模型提交一个对话生成的请求。 - model="gpt-3.5-turbo": 指定要使用的模型。- messages=prompt_text: 提供对话的信息，其中prompt_text是一个包含对话角色和内容的列表。系统提示、用户输入和助手ChatGPT的回复都在这个列表中，等一下我们再具体讲解一下这一部分。- max_tokens=2000: 限制生成的文本长度。- n=1: 请求的响应数，这里设置为1，表示我们只需要一个ChatGPT的回复。- stop=None: 指定停止标志，如果想要在生成的文本中指定位置停止，可以在这里设置。- temperature=0.5: 控制生成文本的多样性，较低的值会产生更加确定性的输出，而较高的值则会产生更加多样化的输出。
3. response_content = response.choices[0].message.content: 从API的响应中提取ChatGPT生成的回复内容。API的响应是一个JSON格式的对象，其中response.choices包含了生成的文本，我们通过[0].message.content获取了其中的内容。

上面展示的版本是老版本的

openai

库的使用，新版本有了一些细节上的改变，如下：

response = openai.chat.completions.create(
    model="gpt-3.5-turbo",
    messages=prompt_text,
    max_tokens=2000,
    n=1,
    stop=None,
    temperature=0.5,)

接下来我重点讲解一下

messages

的设定，

messages

是一个包含对话角色和内容的列表，

openai

允许设定三种角色：

• system系统消息：可以理解为对GPT角色的设定，你希望它在本次会话中扮演什么角色。
• user用户消息：对话（你和GPT交流的内容），相当于你在网页端的输入框中输入并发送的消息。
• assistant助理消息：你希望GPT回复的内容，通常用于限定它的回复格式。

prompt_text =[{"role":"system","content":"You are an expert in Python."},{"role":"user","content":"Please tell me the basics of Python."},{"role":"assistant","content":"1. Installation:...2. Hello, World!:...3. ..."}]

完整的代码如下：

import openai

defget_chat_messages(prompt_text):
    openai.api_key ='your_api_key'
    response = openai.ChatCompletion.create(
        model="gpt-3.5-turbo",  
        messages=prompt_text,
        max_tokens=2000,
        n=1,
        stop=None,
        temperature=0.5,)return response.choices[0].message.content

# 定义对话信息
prompt_text =[{"role":"system","content":"You are an expert in Python."},{"role":"user","content":"Please tell me the basics of Python."},{"role":"assistant","content":"1. Installation:...2. Hello, World!:...3. ..."}]# 调用ChatGPT API生成回复
response_content = get_chat_messages(prompt_text)# 打印生成的回复print("ChatGPT回复：", response_content)

ChatGPT 各种模型token一览表

gpt-3.5

MODELDESCRIPTIONCONTEXT WINDOWTRAINING DATAgpt-3.5-turbo-1106New Updated GPT 3.5 Turbo The latest GPT-3.5 Turbo model with improved instruction following, JSON mode, reproducible outputs, parallel function calling, and more. Returns a maximum of 4,096 output tokens. Learn more.16,385 tokensUp to Sep 2021gpt-3.5-turboCurrently points to

gpt-3.5-turbo-0613

.4,096 tokensUp to Sep 2021gpt-3.5-turbo-16kCurrently points to

gpt-3.5-turbo-16k-0613

.16,385 tokensUp to Sep 2021gpt-3.5-turbo-instructSimilar capabilities as GPT-3 era models. Compatible with legacy Completions endpoint and not Chat Completions.4,096 tokensUp to Sep 2021gpt-3.5-turbo-0613Legacy Snapshot of

gpt-3.5-turbo

from June 13th 2023. Will be deprecated on June 13, 2024.4,096 tokensUp to Sep 2021gpt-3.5-turbo-16k-0613Legacy Snapshot of

gpt-3.5-16k-turbo

from June 13th 2023. Will be deprecated on June 13, 2024.16,385 tokensUp to Sep 2021gpt-3.5-turbo-0301Legacy Snapshot of

gpt-3.5-turbo

from March 1st 2023. Will be deprecated on June 13th 2024.4,096 tokensUp to Sep 2021

gpt-4

MODELDESCRIPTIONCONTEXT WINDOWTRAINING DATAgpt-4-0125-previewNew GPT-4 Turbo The latest GPT-4 model intended to reduce cases of “laziness” where the model doesn’t complete a task. Learn more.128,000 tokensUp to Apr 2023gpt-4-turbo-previewCurrently points to

gpt-4-0125-preview

.128,000 tokensUp to Apr 2023gpt-4-1106-previewGPT-4 Turbo model featuring improved instruction following, JSON mode, reproducible outputs, parallel function calling, and more. Returns a maximum of 4,096 output tokens. This preview model is not yet suited for production traffic. Learn more.128,000 tokensUp to Apr 2023gpt-4-vision-previewGPT-4 with the ability to understand images, in addition to all other GPT-4 Turbo capabilities. Returns a maximum of 4,096 output tokens. This is a preview model version and not suited yet for production traffic. Learn more.128,000 tokensUp to Apr 2023gpt-4Currently points to

gpt-4-0613

. See continuous model upgrades.8,192 tokensUp to Sep 2021gpt-4-0613Snapshot of

gpt-4

from June 13th 2023 with improved function calling support.8,192 tokensUp to Sep 2021gpt-4-32kCurrently points to

gpt-4-32k-0613

. See continuous model upgrades. This model was never rolled out widely in favor of GPT-4 Turbo.32,768 tokensUp to Sep 2021gpt-4-32k-0613Snapshot of

gpt-4-32k

from June 13th 2023 with improved function calling support. This model was never rolled out widely in favor of GPT-4 Turbo.32,768 tokensUp to Sep 2021
如果想要了解更多内容，大家也可以直接访问ChatGPT API 的官网 OpenAI API