1、進(jìn)入官網(wǎng)
打開(kāi)網(wǎng)址：https://openai.com/api/

2 讀文檔

點(diǎn)擊READ_DOCUMENTATION.

左側(cè)的列表，顯示：

這是GPT-3（Generative Pre-trained Transformer 3)）支持的功能，可以對(duì)話，編程，做圖等，注意，這里面沒(méi)有chatGPT，那是另外一個(gè)頁(yè)面，據(jù)說(shuō)是基于GPT-3.5模型的技術(shù)。

把左側(cè)列表繼續(xù)往下拉，可以看到：

這就是OpenAI官方提供的API接口介紹了。我們逐個(gè)看一下：

首先是**Introduction介紹**：

You can interact with the API through HTTP requests from any language, via our official Python bindings, our official Node.js library, or a community-maintained library.
翻譯：您可以通過(guò)來(lái)自任何語(yǔ)言的HTTP請(qǐng)求與API交互，通過(guò)我們的官方Python綁定、我們的官方Node.js庫(kù)或社區(qū)維護(hù)的庫(kù)。

現(xiàn)在流行使用Python，官方也貼心的提供了openai的庫(kù)，可以調(diào)用，但試下來(lái)發(fā)現(xiàn)，其實(shí)不用pip install openai也行的。

然后是**Authentication驗(yàn)證**

The OpenAI API uses API keys for authentication. Visit your API Keys page to retrieve the API key you ll use in your requests.

Remember that your API key is a secret! Do not share it with others or expose it in any client-side code (browsers, apps). Production requests must be routed through your own backend server where your API key can be securely loaded from an environment variable or key management service.
All API requests should include your API key in an Authorization HTTP header as follows:
OpenAI API使用API密鑰進(jìn)行身份驗(yàn)證。訪問(wèn)您的API密鑰頁(yè)面以檢索您將在請(qǐng)求中使用的API密鑰。
請(qǐng)記住，您的API密鑰是一個(gè)秘密！請(qǐng)勿與他人分享或在任何客戶端代碼(瀏覽器、應(yīng)用程序)中公開(kāi)。生產(chǎn)請(qǐng)求必須通過(guò)您自己的后端服務(wù)器進(jìn)行路由，您的API密鑰可以從環(huán)境變量或密鑰管理服務(wù)安全地加載。
所有API請(qǐng)求應(yīng)在授權(quán)HTTP標(biāo)頭中包含您的API密鑰，如下所示：

注意：API密鑰是很重要的，它相當(dāng)于是一把通向openai的鑰匙，在寫代碼時(shí)，要把這個(gè)密鑰寫入，否則屆不到后臺(tái)，也就不能和AI對(duì)話了。

這個(gè)密鑰獲取鏈接：https://platform.openai.com/account/api-keys

打開(kāi)頁(yè)面，看到：

Your secret API keys are listed below. Please note that we do not display your secret API keys again after you generate them.
Do not share your API key with others, or expose it in the browser or other client-side code. In order to protect the security of your account, OpenAI may also automatically rotate any API key that we ve found has leaked publicly
下面列出了您的秘密API密鑰。請(qǐng)注意，在您生成您的秘密API密鑰后，我們不會(huì)再次顯示它們。
不要與他人共享您的API密鑰，也不要在瀏覽器或其他客戶端代碼中公開(kāi)它。為了保護(hù)您的賬戶安全，OpenAI還會(huì)自動(dòng)輪換我們發(fā)現(xiàn)已公開(kāi)泄露的任何API密鑰

點(diǎn)擊Create new secret key，來(lái)獲取自己的密鑰：

注意，在這之前先要注冊(cè)openai的官方網(wǎng)站，有自己的賬號(hào)，這里才能生成密鑰。

關(guān)于如何注冊(cè)，網(wǎng)上有很多教程，我試下來(lái)，攏共分三步：

1. 搭個(gè)梯子；
2. 弄個(gè)古歌賬號(hào)，用于綁定openai賬號(hào)；
3. 弄個(gè)外面的手機(jī)號(hào)，用于收短信；

言歸正傳，繼續(xù)看文檔。

下面就是具體的代碼了，教我們?nèi)绾斡镁幊陶Z(yǔ)言來(lái)調(diào)用API了。

我比較關(guān)心AI如何生成代碼，頁(yè)面往下翻，看到：

所以，用python，先把openai這個(gè)庫(kù)pip下來(lái)的話，代碼其實(shí)很簡(jiǎn)單：

import os import openai openai.api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY") openai.Completion.create(   model="text-davinci-003",   prompt="Say this is a test",   max_tokens=7,   temperature=0 ) 

這里的傳參就4個(gè)：

• model：所調(diào)用的AI模型，叫text-davinci-003；
• prompt：我們的問(wèn)題；
• max_tokens： 完成過(guò)程中要生成的最大令牌數(shù)，提示加上max_tokens的標(biāo)記計(jì)數(shù)不能超過(guò)模型的上下文長(zhǎng)度。大多數(shù)型號(hào)的上下文長(zhǎng)度為2048個(gè)令牌(除了支持4096的最新型號(hào))。

這個(gè)翻譯看不懂啊，bing一下看看：

The max_length or max_tokens parameter is a control for the maximum number of tokens that can be generated in a single call to the GPT-3(Generative Pre-trained Transformer 3) model. A token is a discrete unit of meaning in natural language processing.

看上去是自然語(yǔ)言的最小離散單元，是一個(gè)字節(jié)嗎？再查查看：

max_tokens是OpenAI GPT語(yǔ)言模型中的一個(gè)參數(shù)，用于指定生成文本時(shí)最多可以使用的標(biāo)記（tokens）數(shù)。標(biāo)記是將文本分割為單獨(dú)的單詞或符號(hào)的基本單位。因此，max_tokens參數(shù)限制了生成的文本長(zhǎng)度。
在使用OpenAI GPT模型生成文本時(shí)，可以設(shè)置max_tokens參數(shù)以控制生成的文本長(zhǎng)度。例如，如果將max_tokens設(shè)置為50，則生成的文本將不會(huì)超過(guò)50個(gè)標(biāo)記，即50個(gè)單詞或符號(hào)。如果生成的文本達(dá)到了max_tokens的限制，模型將停止生成更多的文本。

看到這里就清楚了，max_tokens就是AI回復(fù)的最大單詞數(shù)量。

temperature：

What sampling temperature to use, between 0 and 2. Higher values like 0.8 will make the output more random, while lower values like 0.2 will make it more focused and deterministic.
We generally recommend altering this or top_p but not both.
翻譯：要使用的采樣溫度，介于0和2之間。較高的值(如0.8)將使輸出更具隨機(jī)性，而較低的值(如0.2)將使輸出更具針對(duì)性和確定性。

如果是發(fā)散性的聊天，就可以把這個(gè)數(shù)值調(diào)大一些，如果想要更針對(duì)性的回答，則調(diào)低一些。

還有其他參數(shù)，沒(méi)有必要，就不看了。

當(dāng)發(fā)出問(wèn)題后，AI返回的數(shù)據(jù)包格式如下：

{   "id": "cmpl-uqkvlQyYK7bGYrRHQ0eXlWi7",   "object": "text_completion",   "created": 1589478378,   "model": "text-davinci-003",   "choices": [     {       "text": "\n\nThis is indeed a test",       "index": 0,       "logprobs": null,       "finish_reason": "length"     }   ],   "usage": {     "prompt_tokens": 5,     "completion_tokens": 7,     "total_tokens": 12   } } 

其中，texts才是我們關(guān)注的東西，這是AI的真正回復(fù)。

3 實(shí)際演練

打開(kāi)spyder編譯器，我的python3.7不行，總是報(bào)錯(cuò)，網(wǎng)上查下原因，需要升級(jí)一下python版本才行，用anacoda全家桶的話，就打開(kāi)anacoda prompt來(lái)升級(jí)一下就可以了。然后打開(kāi)spyder3.10

從網(wǎng)上找到一段代碼：

import openai openai.api_key = "這里填入自己的密鑰，一般以sk開(kāi)頭" def askChatGPT(question):     prompt = question     model_engine = "text-davinci-003"      completions = openai.Completion.create(         engine=model_engine,         prompt=prompt,         max_tokens=1024,         n=1,         stop=None,         temperature=0.5,     )      message = completions.choices[0].text     print(message) askChatGPT("請(qǐng)告訴我中國(guó)的國(guó)土面積有多大") 

啪的一下，很快啊，就得到回復(fù)：

牛批。

更開(kāi)心的是，有了密鑰后，就不需要梯子了。

不好的是，這個(gè)是基于GPT3的AI模型，比GPT3.5的chatGPT還是差點(diǎn)意思，特別是生成代碼方面。

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