一、使用官网
1、地址
首先登录openai官网,可能需要科学上网
官网地址:(下面的地址都是通过官网点击的)OpenAIIntroducing GPT-4, OpenAI’s most advanced systemhttps://openai.com/
api地址:API referencehttps://platform.openai.com/docs/api-reference
文档地址:Documentationhttps://platform.openai.com/docs
例子:
Exampleshttps://platform.openai.com/examples测试:
Playgroundhttps://platform.openai.com/playground
2、例子 - examples
这里是一些官方推荐的例子,一共是48个
点击每个例子,都会弹出一个调用,并且根据你的需求选择语言。
这个时候,可以看到有一个参数叫model,那如何获得有什么model呢,就需要进入api-reference自己查了。
3、api-reference
已进入,open就要你安装pythone和node,其实完全不用安装(这些包只是方便你调用,我是写Java的,安什么pythone!!!)
直接往下,看有什么接口。里面太多了,我还没来得及全部使用。目前就我使用过的,在这里整理了几个重要的接口
1、查询所有model的接口
curl https://api.openai.com/v1/models \
-H "Authorization: Bearer apiKey" \
-H "OpenAI-Organization: 你自己的组织"
这个接口是可以查询有多少种model,上面的例子里面其实也是使用这些model。这些model是有各自的擅长的地方。header里的Authorization 参数一定要带上Bearer ,不然会报错!
2、创建聊天
curl https://api.openai.com/v1/chat/completions \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Authorization: Bearer apiKey" \
-d '{
"model": "gpt-3.5-turbo",
"messages": [{"role": "user", "content": "Say this is a test!"}],
"temperature": 0.7
}'
用到最多的接口,其实也就是问答。不过这个是使用gpt-3.5-turbo model。
3、画图
curl https://api.openai.com/v1/images/generations \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Authorization: Bearer apiKey" \
-d '{
"prompt": "A cute baby sea otter",
"n": 2,
"size": "1024x1024"
}'
4、音频转文字
curl https://api.openai.com/v1/audio/transcriptions \
-H "Authorization: Bearer apiKey" \
-H "Content-Type: multipart/form-data" \
-F file="@/path/to/file/audio.mp3" \
-F model="whisper-1"
还有好多接口,其他的可以自行去找。
4、测试场地-playground
你所有的接口都可以在这里测试,包括选择model,选择语气等等。然后点击 view code按钮拿到请求格式。放到自己代码里。
二、介绍model
说完官网结构,介绍下模型。调用接口发现一共64中,这是我让GPT自己介绍的
babbage
:通用语言模型,适用于各种文本生成任务;davinci
:通用语言模型,适用于各种文本生成任务;text-davinci-edit-001
:编辑器,可进行文本编辑、自动补全、语法检查等功能;babbage-code-search-code
:用于代码搜索和推荐的语言模型;text-similarity-babbage-001
:用于文本相似度计算的模型;gpt-3.5-turbo
:基于GPT-3模型的加速版本,用于各种文本生成任务;code-davinci-edit-001
:编辑器,可进行代码编辑、自动补全、语法检查等功能;text-davinci-001
:通用语言模型,适用于各种文本生成任务;ada
:通用语言模型,适用于各种文本生成任务;babbage-code-search-text
:用于文本搜索和推荐的语言模型;babbage-similarity
:用于文本相似度计算的模型;gpt-3.5-turbo-0301
:基于GPT-3模型的加速版本,用于各种文本生成任务;code-search-babbage-text-001
:用于代码搜索和推荐的语言模型;text-curie-001
:通用语言模型,适用于各种文本生成任务;whisper-1
:针对特定任务的文本生成模型,用于生成情感分析、人物描述等任务;code-search-babbage-code-001
:用于代码搜索和推荐的语言模型;text-davinci-003
:通用语言模型,适用于各种文本生成任务;text-ada-001
:通用语言模型,适用于各种文本生成任务;text-embedding-ada-002
:用于文本嵌入表示学习的模型;text-similarity-ada-001
:用于文本相似度计算的模型;curie-instruct-beta
:用于生成文本指令的模型;ada-code-search-code
:用于代码搜索和推荐的语言模型;ada-similarity
:用于文本相似度计算的模型;code-search-ada-text-001
:用于代码搜索和推荐的语言模型;text-search-ada-query-001
:用于文本搜索和推荐的语言模型;davinci-search-document
:用于文本搜索和推荐的语言模型;ada-code-search-text
:用于代码搜索和推荐的语言- code-search-ada-text-001:该模型基于Ada模型,用于文本到代码的搜索。它可以通过输入文本来查找相关的代码段,是一种基于自然语言的代码搜索引擎。
- text-search-ada-query-001:该模型基于Ada模型,用于查询自然语言中的关键词。它可以根据输入的查询语句,找到最相关的文本段落或答案。
- davinci-search-document:该模型是Davinci模型的一种变体,用于在大型文档集合中进行文本搜索。它可以根据查询语句和文档内容,找到最相关的文档。
- ada-code-search-text:该模型基于Ada模型,用于在代码库中搜索与输入文本相关的代码。它可以通过输入自然语言的问题或描述,找到最相关的代码段。
- text-search-ada-doc-001:该模型基于Ada模型,用于在文档库中搜索与输入文本相关的文档。它可以根据查询语句和文档内容,找到最相关的文档。
- davinci-instruct-beta:该模型是Davinci模型的一种变体,用于根据自然语言指令生成代码。它可以根据输入的自然语言指令,生成相应的代码实现。
- text-similarity-curie-001:该模型基于Curie模型,用于计算文本之间的相似度。它可以通过比较两个文本之间的相似性得出一个相似度得分。
- code-search-ada-code-001:该模型基于Ada模型,用于在代码库中搜索与输入代码相关的代码。它可以根据代码的语法结构和函数调用关系,找到最相关的代码段。
- ada-similarity:该模型基于Ada模型,用于计算文本之间的相似度。它可以通过比较两个文本之间的相似性得出一个相似度得分。
- code-search-ada-text-001:该模型基于Ada模型,用于在代码库中搜索与输入文本相关的代码。它可以通过输入自然语言的问题或描述,找到最相关的代码段。
- text-search-ada-query-001:该模型基于Ada模型,用于查询自然语言中的关键词。它可以根据输入的查询语句,找到最相关的文本段落或答案。
- davinci-search-query:该模型是Davinci模型的一种变体,用于在互联网搜索引擎中进行查询。它可以根据查询语句和搜索结果,找到最相关的答案。
- babbage-search-document:该模型是Babbage模型的一种变体,用于在大型文档集合中进行文本搜索。它可以根据查询语
- text-search-davinci-query-001:这是一个用于文本搜索的模型,基于Davinci架构,可以在大量文本中快速找到匹配查询的文本。
- curie-search-query:基于Curie架构,用于搜索查询的模型,可以在大量数据中快速找到匹配查询的文本。
- davinci-search-query:这是一个基于Davinci架构的搜索查询模型,可以在大量数据中快速找到匹配查询的文本。
- babbage-search-document:这是一个基于Babbage架构的文档搜索模型,可以在大量文档中快速找到匹配查询的文本。
- ada-search-document:基于Ada架构,用于文档搜索的模型,可以在大量文档中快速找到匹配查询的文本。
- text-search-curie-query-001:这是一个用于文本搜索的模型,基于Curie架构,可以在大量文本中快速找到匹配查询的文本。
- text-search-babbage-doc-001:这是一个用于文本搜索的模型,基于Babbage架构,可以在大量文本中快速找到匹配查询的文本。
- curie-search-document:这是一个基于Curie架构的文档搜索模型,可以在大量文档中快速找到匹配查询的文本。
- text-search-curie-doc-001:这是一个用于文本搜索的模型,基于Curie架构,可以在大量文本中快速找到匹配查询的文本。
- babbage-search-query:这是一个基于Babbage架构的搜索查询模型,可以在大量数据中快速找到匹配查询的文本。
- text-babbage-001:这是一个基于Babbage架构的通用文本生成模型,适用于各种文本生成任务。
- text-search-davinci-doc-001:这是一个用于文本搜索的模型,基于Davinci架构,可以在大量文本中快速找到匹配查询的文本。
- text-search-babbage-query-001:这是一个用于文本搜索的模型,基于Babbage架构,可以在大量文本中快速找到匹配查询的文本。
- curie-similarity:基于Curie架构的相似度计算模型,可以计算两个文本之间的相似度。
- curie:基于Curie架构的通用文本生成模型,适用于各种文本生成任务。
- text-similarity-davinci-001:基于Davinci架构的相似度计算模型,可以计算两个文本之间的相似度。
- text-davinci-002:这是一个基于Davinci架构的通用
- text-davinci-002: 这个模型是OpenAI发布的基于GPT-3.5架构的最强大的自然语言生成模型之一,可以生成高质量的文本,包括文章、散文、小说、新闻等等。
- davinci-similarity: 这个模型基于GPT-3的Davinci架构,用于计算两个文本之间的相似度。
- cushman:2020-05-03: 这个模型是一个基于GPT-2架构的模型,它被用于生成与语言相关的内容,例如对话、故事、新闻、小说等。
- ada:2020-05-03: 这个模型基于GPT-2架构,用于生成与语言相关的内容,例如对话、故事、新闻、小说等。
- babbage:2020-05-03: 这个模型基于GPT-2架构,用于生成与语言相关的内容,例如对话、故事、新闻、小说等。
- curie:2020-05-03: 这个模型基于GPT-2架构,用于生成与语言相关的内容,例如对话、故事、新闻、小说等。
- davinci:2020-05-03: 这个模型基于GPT-2架构,用于生成与语言相关的内容,例如对话、故事、新闻、小说等。
如何发请求就看各自的了。大家可以根据自己的需求,在playground中调出想要的接口模型,放到自己代码里。如果需要用什么jar包或者依赖,完全可以问GPT自己。
最后,小心自己的流量哦!!GPT默认除了在页面和他聊天外,使用playground 和api接口发送的请求都是要收费的。免费的5¥ 用完就GG了。
收费标准在官网也有https://platform.openai.com/account/billing/overview
版权归原作者 woyouyitouchenfeijv 所有, 如有侵权,请联系我们删除。