이 튜토리얼은 API를 통해 OpenAi의 GPT-4.5 언어 모델을 사용하여 파이썬 기반 챗봇 구축에 중점을 둡니다. 이는 월간 chatgpt 구독에 대한 비용 효율적인 대안을 제공합니다.
GPT-4.5 이해
OpenAi의 최신 모델 인 GPT-4.5는 대화 유창성, 맥락 적 이해 및 사실 정확도를 탁월합니다. 더 자연스럽게 반응하고 톤을 효과적으로 적응시켜 챗봇 및 콘텐츠 생성에 이상적입니다. 그러나 OpenAI의 O- 시리즈 모델과 달리 단계별 추론 기능이 없으므로 복잡한 문제 해결 작업에 적합하지 않습니다.
OpenAI API에 연결
여기에는 API 키를 얻고 파이썬 환경을 설정하는 것이 포함됩니다.
1. API 키 얻기 :
.env
파일 (Python 스크립트와 동일한 디렉토리에)에 단단히 저장하십시오 : OPENAI_API_KEY=<your_api_key></your_api_key>
2. API 가격 :
OpenAi의 API는 사용시 유료이며 토큰에 의해 충전됩니다 (약 3 분의 1). 이것은 종종 정기적으로 사용하기위한 구독보다 저렴합니다. 이 튜토리얼에 사용 된 모델 인 GPT-4.5는 OpenAI의 가장 진보 된 일반 목적 모델입니다.
3. 파이썬 환경 설정 :
Anaconda를 사용하여 깨끗한 파이썬 환경을 만듭니다.
콘다 생성 -n gpt45 -y python = 3.9 Conda는 GPT45를 활성화합니다 PIP Openai Python-Dotenv를 설치하십시오
4. 첫 번째 API 요청 작성 :
script.py
라는 파일을 만들고 다음 코드를 추가하십시오.
OpenAi import OpenAi에서 dotenv import load_dotenv에서 OS 가져 오기 load_dotenv () api_key = os.getenv ( "openai_api_key") 클라이언트 = OpenAi (API_KEY = API_KEY) 완료 = client.chat.completions.create ( model = "gpt-4.5-preview", message = [{ "역할": "사용자", "내용": "hello"}], )) print (wompletion.choices [0] .message.content)
python script.py
사용하여 이것을 실행하십시오.
GPT-4.5 챗봇 구축 :
대화 형 챗봇을 만들기 위해 스크립트를 향상시킵니다.
OpenAi import OpenAi에서 dotenv import load_dotenv에서 OS 가져 오기 load_dotenv () api_key = os.getenv ( "openai_api_key") 클라이언트 = OpenAi (API_KEY = API_KEY) chat_history = [] 사실이지만 : 프롬프트 = 입력 ( ">") 프롬프트 인 경우 "종료": 부서지다 chat_history.append ({ "역할": "사용자", "컨텐츠": prompt}) 완료 = client.chat.completions.create ( model = "gpt-4.5-preview", message = chat_history )) 답 = 완료 .Choices [0] .message.content 인쇄 (답변) chat_history.append ({ "역할": "Assistant", "Content": Answer})
이 챗봇은 대화 기록을 유지하여 더 많은 상황에 맞는 응답을 허용합니다.
결론:
이 튜토리얼은 OpenAI API 및 GPT-4.5를 활용하여 Python을 사용하여 기능적 챗봇을 구축하는 방법을 보여주었습니다. API 키를 안전하게 처리하고 API 사용 비용을 염두에 두어야합니다.
위 내용은 GPT-4.5 API 튜토리얼 : OpenAI ' s API로 시작하는 것의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!