使用OpenAI API在Python中构建自己的AI工具

利用python中的openai api利用gpt-4涡轮增压

>本教程深入研究了将OpenAI API（现在支持GPT-4 Turbo）纳入您的Python项目。 我们将介绍设置，API使用，高级技术和现实世界应用程序。 与其前身相比，GPT-4 Turbo提供了重大进步和节省的成本。

OpenAI的API键页>

生成的API密钥准备使用>

密钥概念：

>

OpenAI API访问：
• 获得访问涉及创建一个OpenAI帐户，生成API密钥并安全地存储它（建议使用环境变量）。 > python集成：
我们将使用
• python库，简化与API的相互作用。 openai> chatgpt api呼叫：
学习如何使用
• >方法来构建API请求以生成对话响应。 client.chat.completions.create()错误处理：
鲁棒错误处理至关重要，尤其是在处理网络问题，速率限制或API错误时。 我们将使用
• >优雅地管理这些情况。> try...except高级技术：
>探索自动化，使用
• 进行直接API交互，以及处理大型API请求的策略（批处理，节流，缓存）。> >requests现实世界应用程序：
发现如何将Chatgpt集成到Web开发中，以生成动态内容并构建智能聊天机器人。
• >
设置您的python环境：

>

安装python：

>确保安装python。

1. >创建一个虚拟环境：使用
（根据需要调整名称）。使用适当的操作系统命令激活它（例如，Windows上的
2. ）。 > 安装库：python -m venv chatgpt_env使用chatgpt_envScriptsactivate安装必要的软件包。
3. API密钥管理： pip install openai python-dotenv

>

创建一个文件：将API密钥牢固地存储在项目目录中：。

>

>加载API键：
1. 在您的Python代码中，使用。 .env .env进行api调用：CHAT_GPT_API_KEY=your_api_key
基本的chatgpt请求如下：

2.   import openai
     from openai import OpenAI
     import os
     from dotenv import load_dotenv
   
     # Load the API key from the .env file
     load_dotenv()
     client = OpenAI(api_key=os.environ.get("CHAT_GPT_API_KEY"))
   
     chat_completion = client.chat.completions.create(
         model="gpt-4-turbo", # Use gpt-4-turbo for optimal performance and cost
         messages=[{"role": "user", "content": "What is the capital of France?"}]
     )
     print(chat_completion.choices[0].message.content)

   记住要用所需的模型替换"gpt-4-turbo"，并包含原始教程中所示的全面错误处理。

   高级技术和现实世界示例：>

   >原始教程提供了使用

   库，管理大规模请求，将Chantgpt集成到Web开发中并构建聊天机器人的详细示例。这些部分为实用应用和有效的API使用提供了宝贵的见解。 有关这些详细的代码示例和解释，请参阅原始内容。requests>

   OpenAI API限制和定价：>

   数据保留： OpenAI保留您的数据30天。
   • >令牌限制：模型具有令牌限制；超过它们需要仔细的文本管理。
   • 定价：> API不是免费的；有关详细信息，请参阅OpenAI的定价页面。 GPT-4 Turbo提供了GPT-4的具有成本效益的替代品。
   >
   • >此修订后的响应提供了简洁的概述，同时保留了关键信息，并将读者引导到原始信息，以获取详细的代码示例和高级技术的解释。 保留图像位置。

以上是使用OpenAI API在Python中构建自己的AI工具的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！