OpenAI官方釋出ChatGPT API接口gpt-3.5-turbo，python可直接調用

上期圖文教程，我們介紹了ChatGPT的注冊使用過程，并且介紹了GPT-3代API接口的開發代碼實作過程，由于ChatGPT一直使用的是ChatGPT-3.5代接口，且我們在官網上面使用的也是ChatGPT-3.5代接口，大家對3.5代接口都十分認同，上期介紹的ChatGPT-3代API雖然可以實作問答對話，但是大家希望是否可以使用官方的接口來實作強大的ChatGPT功能。關于如何注冊，如何擷取API key，上期圖文我們也進行了詳細的分享。

本期，我們介紹一下openai剛剛公布的ChatGPT的API接口gpt-3.5-turbo。首先其gpt-3.5-turbo接口API是官方剛剛釋出的gpt-3.5-turbo API接口，針對第三代接口進行了速度與精度方面的優化，其官方也是建議開發者使用gpt-3.5-turbo API接口，且價格是3代API 接口的十分之一的價格。我們首先介紹一下openai釋出的gpt-3.5-turbo API如何使用requests庫進行調用。

import requests
# Your OpenAI API Key
api_key = "YOUR KEYS"
# The text prompt you want to generate a response 
input_prompt = input("輸入需要跟chat AI的聊天内容：")
prompt = input_prompt
# The URL for OpenAI's API
url = "https://api.openai.com/v1/chat/completions"
# The headers for the API request
headers = {
    "Content-Type": "application/json",
    "Authorization": f"Bearer {api_key}"
}
data = {
"model":"gpt-3.5-turbo",
"messages":[{"role":"user","content":prompt}],
"max_tokens":800,
"temperature":0.5,
"frequency_penalty":0,
"presence_penalty":0}
# Make the API request
response = requests.post(url, headers=headers, json=data)
# Check if the request was successful
if response.status_code == 200:
    # Extract the generated text from the response
    generated_text = response.json()['choices'][0]['message']['content']
    print(generated_text)
else:
    # Handle the error
    print(f"Request failed with status code 額{response.status_code}")           

首先，跟往期教程類似，我們需要使用requests庫，并需要官方賬号的api key。然後就可以輸入需要的問題了。當然gpt-3.5-turbo的API接口位址如下：

url = "https://api.openai.com/v1/chat/completions"           

我們可以使用往期的代碼，把需要的問題post到上面的API接口接口。這裡需要注意的是gpt-3.5-turbo的API接口使用的不再是prompt，而是messages參數，且參數格式如下：

messages=[
        {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
        {"role": "user", "content": "Who won the world series in 2020?"},
        {"role": "assistant", "content": "The Los Angeles Dodgers won the World Series in 2020."},
        {"role": "user", "content": "Where was it played?"}
    ]           

在messages參數裡面，我們需要指定role角色與content我們的問題，然後其他參數跟3代API接口一緻。

{
 'id': 'chatcmpl-6p9XYPYSTTRi0xEviKjjilqrWU2Ve',
 'object': 'chat.completion',
 'created': 1677649420,
 'model': 'gpt-3.5-turbo',
 'usage': {'prompt_tokens': 56, 'completion_tokens': 31, 'total_tokens': 87},
 'choices': [
   {
    'message': {
      'role': 'assistant',
      'content': 'The 2020 World Series was played in Arlington, Texas at the Globe Life Field, which was the new home stadium for the Texas Rangers.'},
    'finish_reason': 'stop',
    'index': 0
   }
  ]
}           

當然，最後的傳回參數也有稍微的差別，我們需要使用如下代碼擷取傳回的參數。

response.json()['choices'][0]['message']['content']           

當然，除了以上直接調用API接口外，openAI也開發了自己的第三方庫

import openai
openai.api_key = 'sk-keys'
while True:
  prompt = input('Q:')
  if prompt == 'quit':
    break
  else:
    res = openai.ChatCompletion.create(
        model = 'gpt-3.5-turbo',
        messages= [{"role":"user","content":prompt}],
        temperature = 0.5,
        max_tokens = 500,
        frequency_penalty=0,
        presence_penalty=0
    )
    print('***********GPT-3.5 Open AI**************')
    print(res['choices'][0]['message']['content'])           

首先需要我們安裝openai 的第三方庫，這裡最好自己的python版本大于3.9,安裝完成後，我們便可以使用openai庫進行chatGPT的調用工作了。

第二行代碼，我們需要提供上一個步驟的api key

然後，我們直接使用openai.ChatCompletion.create函數就可以調用chatGPT了。

同樣的道理，我們需要修改一下裡面的參數，一個是model參數，另外一個是messages參數。

model = 'gpt-3.5-turbo',
        messages= [{"role":"user","content":prompt}],           

以上，便是我們介紹的ChatGPT 官方API接口gpt-3.5-turbo，當然openAI除了ChatGPT這樣的NLP領域任務外，還有類似DALL-E的AI繪畫模型，且官方開源的whisper，可以識别99種語音的識别系統，不僅可以語音轉文字，還可以自動翻譯等。