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如何訪問OpenAi O1 API |分析Vidhya

Lisa Kudrow

Apr 13, 2025 am 10:14 AM

介紹

OpenAI的O1系列模型代表了大語言模型（ LLM ）功能的重大飛躍，尤其是對於復雜的推理任務。這些模型在響應之前從事深層內部思維過程，使其擅長解決科學，數學和編程中的複雜問題。本文將指導您介紹OpenAI O1 API的關鍵功能，介紹可用模型，並提供有關如何使用其先進的推理和代碼生成能力的實用示例。

介紹
O1型號的關鍵功能
Openai O1-Mini和O1-preiview的定價和模型規格
- Openai O1-Mini
- Openai O1-preiview
O1-Mini vs O1-preiview
如何訪問OpenAi O1 API？
- 步驟1：獲取API訪問
- 步驟2：安裝Openai Python SDK
- 步驟3：初始化OpenAI客戶端
將O1 API用於代碼生成
- 步驟1：提示提示
- 步驟2：提出API請求
Beta限制
用O1模型進行編碼和推理
- 創建提示
- 撥打API電話
- 輸出
更複雜的用例
- 創建提示
- 撥打API
- 輸出
科學推理及以後
- 創建提示
- 撥打API電話
- 輸出
結論
常見問題

O1型號的關鍵功能

O1模型在解決需要邏輯，科學和數學推理的問題方面表現出色。他們在競爭性編程（CodeForces）中排名第89個百分位，並超過了物理，生物學和化學基準（GPQA）的博士學位級別的準確性。他們甚至在美國數學奧林匹克運動會的AIME預選賽中排名前500名學生。

目前有兩種可用的型號：

O1-preiview：此模型使用廣泛的常識來解決複雜問題，從而提前審視了O1的全部功能。
O1-Mini： O1模型的更快，更高效的版本，針對編碼，數學和科學推理等任務進行了優化。

由於功能有限，O1型號現在正在Beta測試中。僅允許訪問第5層中的開發人員，並且速率上限（20 rpm）。

另請閱讀：如何訪問OpenAi O1？

Openai O1-Mini和O1-preiview的定價和模型規格

OpenAI發布了O1型號系列的兩個變體，每個變體都具有針對特定用例的不同定價和功能：

Openai O1-Mini

該模型針對編碼，數學和科學任務進行了優化，為開發人員和研究人員提供了一種具有成本效益的解決方案。它具有128K的背景，並利用2023年10月的知識截止。

如何訪問OpenAi O1 API |分析Vidhya

定價：每100萬個令牌$ 3.00。
產出令牌：每100萬個令牌$ 12.00。

Openai O1-preiview

O1-preview模型專為需要廣泛知識的更複雜的任務而設計，定位用於先進的推理和解決問題。它還具有128K上下文，並藉鑑了2023年10月的知識截止。

如何訪問OpenAi O1 API |分析Vidhya

定價：每100萬個令牌15.00美元。
產出令牌：每100萬個令牌$ 60.00。

O1-Mini vs O1-preiview

特徵	O1-Mini	O1-preiview
目標受眾	開發人員和研究人員	一般用戶，專業人士和組織
主要重點	在編碼和數學等特定領域的高推理能力	一般知識能力，在多個學科之間具有更深的推理
成本	更具成本效益	成本更高
用例	適合需要專業推理的任務，例如編碼或數學	處理需要廣泛和深刻知識的複雜的多學科任務的理想選擇
性能特徵	專注於特定領域的專業知識，以實現高精度和速度	強調針對各種複雜問題和查詢的全面理解和靈活性

另請閱讀：GPT-4O vs OpenAI O1：新的OpenAI模型值得炒作嗎？

如何訪問OpenAi O1 API？

這是有關如何訪問和使用OpenAI O1 API的分步指南：

步驟1：獲取API訪問

註冊API訪問：如果您尚未屬於OpenAI Beta程序，則需要訪問OpenAI的API頁面請求訪問。註冊後，您可能需要等待批准才能訪問O1型號。
生成一個API鍵：訪問後，登錄OpenAI API平台並生成API鍵。此密鑰對於提出API請求是必要的。
- 轉到API鍵，然後單擊“創建新的秘密鍵”。
- 複製鍵並將其安全保存，因為您需要在代碼示例中需要它。

步驟2：安裝Openai Python SDK

要與O1 API進行交互，您需要安裝OpenAI Python SDK。您可以使用以下命令來執行此操作：

 PIP安裝Openai

此軟件包允許您從Python代碼向OpenAI提出API請求。

步驟3：初始化OpenAI客戶端

安裝SDK並獲得API密鑰後，您可以在Python中初始化客戶端，如下所示：

來自Openai Import Openai

＃使用您的API密鑰初始化OpenAI客戶端
客戶端= OpenAi（api_key =“ your-api-key”）

用您之前生成的實際API鍵替換“您的AP-KEY”。

將O1 API用於代碼生成

現在，您已經設置了OpenAi客戶端，讓我們看一個示例，在該示例中，我們使用O1-preiview模型來生成python函數，該功能轉換華氏度和攝氏之間的溫度。

步驟1：提示提示

在此示例中，我們將要求該模型編寫一個python函數，該功能將溫度從華氏度轉換為攝氏，反之亦然。

提示=“”
編寫一個python函數，該功能將溫度從華氏度轉換為攝氏，反之亦然。
該函數應採用輸入，確定類型（華氏度或攝氏），然後返迴轉換的溫度。
”“”

步驟2：提出API請求

我們將使用chat.completions.create（）方法將此提示傳遞給O1模型，指定我們要使用的模型（O1-Preview）和用戶消息。

響應= client.chat.completions.create（
    型號=“ O1-preview”，
    消息= [
        {
            “角色”：“用戶”， 
            “內容”：提示
        }
    這是給出的
）

＃輸出生成的Python代碼
打印（響應。選擇[0] .message.content）

在此示例中，O1瀏覽模型智能地處理了溫度轉換的邏輯，顯示了其在求解簡單編碼任務方面的熟練程度。根據複雜性，這些請求可能需要幾秒鐘或更長的時間。

輸出：

 ``python
def convert_temperature（temp_input）：
    ”“”
    將溫度從華氏度轉換為攝氏，反之亦然。

    參數：
    temp_input（str）：溫度輸入字符串，例如'100f'或'37c'。

    返回：
    STR：使用單元轉換的溫度。
    ”“”
    導入RE＃在功能中導入以保持範圍本地

    ＃刪除領先和尾隨的空格
    temp_input = temp_input.strip（）

    ＃正式表達式解析輸入字符串
    匹配= re.match（r'^（[ - ]？[0-9]*\。？[0-9]）\ s*（[ccff]）

Beta限制

在Beta階段，O1 API的某些功能尚未得到完全支持。關鍵限制包括：

模式：僅文本，沒有圖像支持。
消息類型：僅用戶和助手消息，沒有系統消息。
流：不支持。
工具和功能：尚未可用，包括響應格式參數和函數調用。
溫度和懲罰：溫度，TOP_P和懲罰的固定值。

用O1模型進行編碼和推理

O1模型在處理算法任務和推理方面表現出色。這是一個更新的示例，其中O1-MINI模型的任務是查找100以下的所有質量數的總和：

創建提示

寫一個清晰的提示，描述您希望該模型執行的任務。在這種情況下，任務是編寫一個python函數，該函數計算出100以下的所有素數的總和：

提示=“”
編寫一個python函數，該函數計算100以下的所有素數的總和。 
該函數應首先確定一個數字是否為素數，然後總和 
所有質數低於100。
”“”

撥打API電話

使用chat.completions.create方法將提示發送到O1-MINI型號。這是完整的代碼：

響應= client.chat.completions.create（
    型號=“ O1-Mini”，
    消息= [
        {
            “角色”：“用戶”，
            “內容”：提示
        }
    這是給出的
）

打印（響應。選擇[0] .message.content）

此示例顯示了O1-MINI模型如何能夠為諸如識別質數和執行基本數學操作之類的任務編寫有效的代碼。

輸出

當然！以下是一個python函數，該函數計算出100以下的所有素數的總和。該函數包括輔助函數`iS_prime'，以確定一個數字是否為prime。在確定了低於100以下的所有質數之後，它將它們總結並返回總數。

``python
def is_prime（n）：
    ”“”
    檢查一個數字是否是素數。

    參數：
    n（int）：檢查原始性的數字。

    返回：
    bool：是的，如果n是素數，則否則為錯誤。
    ”“”
    如果n <h2 id="更複雜的用例">更複雜的用例</h2><p>O1瀏覽模型可以處理重量的任務，例如概述開發庫存管理系統的計劃。下面是一個示例，該模型為項目提供了高級結構：</p><h3 id="創建提示">創建提示</h3><pre class="brush:php;toolbar:false">提示=“”
我想開發一個庫存管理系統，該系統跟踪產品，數量， 
和位置。當庫存較低時，它應通知用戶。為 
目錄結構並為關鍵組件提供代碼段。
”“”

撥打API

響應= client.chat.completions.create（
    型號=“ O1-preview”，
    消息= [
        {
            “角色”：“用戶”，
            “內容”：提示
        }
    這是給出的
）

打印（響應。選擇[0] .message.content）

在此示例中，O1瀏覽模型智能地計劃了系統的結構並提供相關的代碼片段，展示了其解決問題的能力。

輸出

當然！開發庫存管理系統涉及多個組件，包括數據庫模型，
 用戶界面和業務邏輯，用於跟踪庫存級別並在庫存較低時通知用戶。 
 以下是項目目錄結構的計劃，以及密鑰組件的代碼片段 
 使用Python和Flask Web框架。

---

##目錄結構

這是基於燒瓶的庫存管理系統的建議目錄結構：

````````
inventory_management/
├ -  app.py
├ - ─txt
├─Config.py
├─prun.py
├─實例/
││└─-config.py
├ - 型/
│├├前__init__.py
││ -  product.py
├ - 路線/
│├├前__init__.py
││└─PRODUCT_ROUTES.PY
├ - 服務/
│├├前__init__.py
│││─7notification_service.py
├ - 模板/
│├│前
│││─Index.html
││└─PRODUCT_DETAIL.HTML
├─..-靜態/
CSS/
││└站/ JS/
└─— DB/
    └ - 庫存.db
````````

 -  ** app.py **：初始化燒瓶應用程序和數據庫。
 -  ** config.py **：包含配置變量。
 -  ** run.py **：運行應用程序的入口點。
 -  **模型/**：包含數據庫模型。
 -  **路由/**：包含用於URL端點的路由處理程序。
 -  **服務/**：包含諸如通知服務之類的服務層。
 -  **模板/**：包含用於渲染網頁的HTML模板。
 -  **靜態/**：包含靜態文件，例如CSS和JavaScript。
 -  ** db/**：包含SQLite數據庫文件。

---

##密鑰組件代碼段

### 1。 `app.py`：初始化燒瓶應用程序和數據庫

``python
＃app.py
從燒瓶進口燒瓶
來自blask_sqlalchemy import sqlalchemy
來自Config Import Config

db = sqlalchemy（）

def create_app（）：
    app =燒瓶（__名稱__）
    app.config.from_object（config）

    db.init_app（app）

    使用app.app_context（）：
        從型號導入產品
        db.create_all（）

        從routes.product_routes導入product_bp
        app.register_blueprint（product_bp）

    返回應用程序
````````

### 2。 `config.py`：配置設置

``python
＃config.py
導入操作系統

類配置：
    secret_key = os.environ.get（'secret_key'，'your_secret_key_here'）
    sqlalchemy_database_uri ='sqlite：///db/inventory.db'
    sqlalchemy_track_modifications = false
    LOW_STOCK_THRESHOLD = 10＃低庫存通知的數量
````````

### 3。 `型/product.py`：產品模型

``python
＃型號/product.py
從應用程序導入數據庫

類產品（db.model）：
    id = db.column（db.integer，primary_key = true）
    name = db.column（db.String（100），nullable = false）
    數量= db.column（db.integer，nullable = false，默認= 0）
    位置= db.column（db.String（100），nullable = false）

    def __repr __（自我）：
        返回f'<product>'
````````

### 4。

``python
＃路由/product_routes.py
從燒瓶導入藍圖，render_template，請求，重定向，url_for，flash
從應用程序導入數據庫
從模型。產品進口產品
來自services.notification_service導入check_and_notify_low_stock

product_bp = blueprint（'product_bp'，__name__）

@product_bp.route（'/'）
def index（）：
    產品= product.query.all（）
    返回render_template（'index.html'，products = products）

@product_bp.route（'/product/<int>'）
def product_detail（product_id）：
    product = product.query.get_or_404（product_id）
    返回render_template（'product_detail.html'，product = product）

@product_bp.route（'/add_product'，方法= ['get'，'post']）
def add_product（）：
    如果request.method =='post'：
        name = request.form ['name']
        數量= int（request.form ['ventity']）
        位置= request.form ['位置']

        new_product = product（名稱=名稱，數量=數量，位置=位置）
        DB.Session.Add（new_product）
        db.session.commit（）

        check_and_notify_low_stock（new_product）
        flash（“成功添加！”，“成功”）
        返回redirect（url_for（'product_bp.index'））

    返回render_template（'add_product.html'）

@product_bp.route（'/update_product/<int>'，methods = ['get'，'post']）
def Update_product（product_id）：
    product = product.query.get_or_404（product_id）
    如果request.method =='post'：
        product.name = request.form ['name']
        product.quantity = int（request.form ['ventity']）
        product.location = request.form ['location']

        db.session.commit（）

        check_and_notify_low_stock（產品）
        Flash（“產品成功更新！”，“成功”）
        返回redirect（url_for（'product_bp.product_detail'，product_id = product.id））

    返回render_template（'update_product.html'，product = product）
````````

### 5。

``python
＃服務/notification_service.py
從燒瓶導入電流_App，flash

def check_and_notify_low_stock（產品）：
    如果product.quantity 
{％擴展'base.html'％}

{％塊內容％}
<h1 id="庫存管理">庫存管理</h1>
<a href="%E2%80%9C">添加新產品</a>

    <tr>
        <th>名稱</th>
        <th>數量</th>
        <th>位置</th>
        <th>動作</th>
    </tr>
    {產品％的產品}％}
    <tr>
        <td> {{product.name}} </td>
        <td> {{product.quantity}} </td>
        <td> {{product.location}} </td>
        <td>
            態
            態
        </td>
    </tr>
    {％endfor％}

{％endBlock％}
````````

### 7。 `run.py`：運行應用程序

``python
＃run.py
從應用程序導入create_app

app = create_app（）

如果__name__ =='__ -main __'：
    app.run（debug = true）
````````

---

##關鍵組件的說明

 -  **產品模型**：代表具有字段的產品實體
 `name'，`ventity'和``位置''。它使用SQLalchemy與數據庫進行交互。
 -  **路由**：定義用於查看，添加和更新產品的端點。 
他們處理HTTP請求和渲染模板。
 -  **通知服務**： 
包含邏輯以檢查產品的數量是否低於配置中定義的閾值。 
目前，它使用燒瓶的“閃存系統進行通知，
 但是您可以將其擴展到發送電子郵件或推送通知。
 -  **模板**：構建演示層的HTML文件。 
`index.html`模板以表格式顯示產品列表。
 -  **配置**：諸如數據庫URI和低庫存閾值之類的全局設置在``config.py''中定義。

---

##下一步

 -  **數據庫遷移**：隨著模型的發展，請考慮使用燒瓶遷移來處理數據庫遷移。
 -  **用戶身份驗證**：如果需要，請實現用戶登錄功能。
 -  **增強通知**：集成電子郵件服務器或消息API，以發送低庫存警報。
 -  **錯誤處理**：添加適當的錯誤處理以實現魯棒性。
 -  **前端增強功能**：改善用CSS框架（如Bootstrap或物質化）的用戶界面。

---

##要求安裝

要設置項目，請創建虛擬環境並安裝所需的軟件包：

``bash
Python3 -M Venv Venv
來源VENV/bin/activate
PIP安裝燒瓶燒瓶_sqlalchemy
````````

將這些依賴項添加到您的“ unignts.txt”中：

````````
燒瓶
Blask_sqlalchemy
````````

---

##運行應用程序

設置後，您可以使用：

``bash
python run.py
````````

導航到Web瀏覽器中的http：// localhost：5000`以與庫存管理系統進行交互。

---

通過遵循此結構並將這些代碼段作為起點， 
您可以開發一個功能性庫存管理系統，該系統跟踪產品，其數量和位置， 
並在庫存水平較低時通知用戶。</int></int></product>

科學推理及以後

O1概覽模型對於需要先進推理的科學研究也非常有用。這是一個示例，要求該模型探索CRISPR技術治療遺傳疾病的潛力：

創建提示

提示=“”
說明如何使用CRISPR技術來治療遺傳疾病。什麼是 
主要的挑戰以及未來可能需要的進步才能使其廣泛廣泛 
可用的？
”“”

撥打API電話

響應= client.chat.completions.create（
    型號=“ O1-preview”，
    消息= [
        {
            “角色”：“用戶”， 
            “內容”：提示
        }
    這是給出的
）

打印（響應。選擇[0] .message.content）

這個示例強調了O1概述模型如何通過複雜的科學挑戰來推理，這是研究人員和科學家的絕佳工具。

輸出

** CRISPR技術簡介**

CRISPR（群集定期間隔短的短粒子重複序列）技術是一種開創性的基因編輯工具，可讓科學家 
改變DNA序列並以前所未有的精度和效率來改變基因功能。 
CRISPR-CAS系統源自細菌和古細菌中發現的自然防禦機制，可保護這些微生物免受病毒感染的影響。 
基因編輯中最常用的系統是CRISPR-CAS9，其中Cas9酶充當分子剪刀，可在特定位置切割DNA 
在可自定義的RNA序列的指導下。

**使用CRISPR治療遺傳疾病**

遺傳疾病通常是由破壞正常基因功能的個體DNA突變或改變引起的。 CRISPR技術可以 
可能在遺傳水平上糾正這些突變，提供治癒疾病的前景，而不僅僅是治療症狀。 
使用CRISPR治療遺傳疾病的一般步驟包括：

1。 **鑑定靶基因：**確定負責該疾病的確切遺傳突變。
   
2。 **設計引導RNA（GRNA）：**制定與突變位點DNA序列相匹配的RNA序列。

3。 **輸送到靶細胞中：**將CRISPR-CAS9成分引入患者的細胞，即體內（體內）或體內（體內）。

4。 **基因編輯過程：**在細胞內，Cas9酶在GRNA的引導下結合到靶DNA序列並引入切割。 
然後，細胞的自然修復機制接管了切割，理想情況下糾正了突變。

5。 **正常功能的恢復：**如果成功，則糾正基因，並且恢復正常蛋白質和細胞功能， 
減輕或消除疾病症狀。

**使用CRISPR治療遺傳疾病的主要挑戰**

儘管CRISPR具有巨大的潛力，但在成為遺傳疾病的常規治療方法之前，需要面臨一些重大挑戰：

1。 **傳遞到靶細胞和組織：**

    -  **有效的輸送方法：**將CRISPR組件進入體內正確的細胞是一個主要障礙。交付方法必須是有效的， 
   特定於目標細胞，安全。
    -  **病毒載體的局限性：**常見遞送方法使用病毒載體（例如腺病毒或腺相關病毒）， 
   這可以引起免疫反應或具有遺傳有效載荷的尺寸限制。
    -  **非病毒輸送系統：**正在探索諸如脂質納米顆粒之類的替代方案，但是優化其效率和特異性仍然具有挑戰性。

2。 **脫靶效應和意外突變：**

    -  **精確問題：** CAS9可能會在基因組中的意外部位切割，從而導致脫靶作用，從而導致有害突變或破壞其他基因。
    -  **基因組完整性：**確保基因編輯不會無意中增加患癌症或其他遺傳疾病的風險至關重要。

3。 **免疫反應：**

    -  ** CRISPR成分的免疫原性：** CAS9蛋白具有細菌來源，可以被人類免疫系統識別為外來，
    導致免疫反應可降低治療療效或引起不良反應。

4。 **道德和監管問題：**

    -  **種系編輯問題：**在生殖細胞中編輯基因（精子，卵或胚胎）提出了道德問題
    因為變化是可遺傳的，並且會影響子孫後代。
    -  **監管批准：**需要強大的監管框架來監督臨床應用，確保患者安全並解決生物倫理方面的考慮。

5。 **長期效果和安全：**

    -  **基因校正的耐用性：**有必要了解最後的基因編輯效果以及是否需要重複治療的效果。
    -  **監測不良結果：**需要長期研究以監測延遲的不良反應，例如腫瘤發育。

6。 **技術限制：**

    -  **基因遞送大小約束：**一些基因太大，無法使用當前向量進行有效傳遞。
    -  **控制基因修復機制：**細胞的天然DNA修復途徑可能並不總是導致
    Cas9誘導的切割後所需的基因校正。

**廣泛可用性所需的未來進步**

為了克服這些挑戰並使基於CRISPR的療法廣泛可用，需要進行一些進步和發展：

1。 **增強的交付系統：**

    -  **有針對性的交付機制：**開發安全，高效和精確的方法來交付CRISPR 
   組件專門針對受影響的細胞或組織。
    -  **非病毒載體：**推進非病毒遞送方法，例如納米顆粒，工程外泌體， 
   或物理方法（例如，電穿孔）以降低免疫原性並增加有效載荷能力。

2。 **提高特異性並減少脫靶效應：**

    -  **高保真CAS9變體：**具有更高特異性的工程CAS9酶，以最大程度地減少意外切割。
    -  **替代核酸酶：**探索其他酶（例如，CAS12A）或基本編輯器 
   精確的更改，而無需引入雙鏈斷裂。

3。 **安全增強：**

    -  **瞬態表達系統：**設計CRISPR組件僅臨時活躍 
   減少脫離目標活動的窗口。
    -  **免疫調節策略：**開發方法來減輕針對CRISPR組件的免疫反應。

4。 **道德準則和監管框架：**

    -  **國際共識：**建立允許的全球道德標準和法規 
   基因編輯的使用，尤其是有關生殖線修飾的使用。
    -  **公眾參與：**教育公眾和利益相關者建立有關基因編輯療法的信任並知情同意。

5。 **臨床試驗和長期研究：**

    -  **強大的臨床數據：**進行廣泛的臨床試驗以證明安全性和功效 
   跨不同人群和遺傳疾病。
    -  **監視和報告系統：**對患者實施長期監控 
   接受基於CRISPR的治療方法，以跟踪結果和副作用。

6。 **可伸縮性和成本降低：**

    -  **製造業進步：**改善CRISPR組件的生產過程，使療法更實惠。
    -  **醫療保健基礎設施：**增強醫療保健系統，以支持基因編輯治療所需的提供和隨訪護理。

7。 **個性化醫學整合：**

    -  **遺傳篩查和診斷：**整合綜合遺傳 
   測試以識別可以從CRISPR療法中受益的患者。
    -  **定制治療方法：**開發針對單個遺傳特徵來調整CRISPR療法的方案。

8。 **監管批准途徑：**

    -  **簡化過程：**與監管機構一起建立清晰的途徑 
   在確保患者安全的同時，批准基因編輯療法。
    -  **合作努力：**鼓勵學術界合作， 
   行業和監管機構加速發展和批准。

**結論**

CRISPR技術具有通過提供一種來治療遺傳疾病的變革潛力 
用於糾正其來源的致病突變。 
但是，必鬚麵臨重大科學，技術，道德和監管挑戰 
被解決以充分意識到這一潛力。交付方法，特異性，安全性的進步 
道德準則和監管框架至關重要。 
通過持續的研究，協作和負責任的創新，基於CRISPR的療法可能 
成為廣泛可用的現實，為受遺傳疾病影響的個人提供希望。

另請閱讀：您需要查看的Openai O1的3個動手實驗