Как использовать API ChatGPT

С выпуском API OpenAI открыла возможность предоставить ChatGPT каждому. Теперь вы можете легко интегрировать функции ChatGPT в свое приложение.

Выполните следующие действия, чтобы начать работу, независимо от того, хотите ли вы интегрировать ChatGPT в существующее приложение или разработать с его помощью новые.

1. Получите ключ API OpenAI.

Чтобы начать использовать API ChatGPT, вам необходимо получить ключ API.

1. Зарегистрируйтесь или войдите на официальную платформу OpenAI.
2. После входа в систему перейдите на вкладку Ключи API слева.
3. Затем нажмите кнопку «Создать новый секретный ключ», чтобы сгенерировать ключ API.
4. Вы не сможете просмотреть ключ API, поэтому скопируйте его и сохраните в надежном месте.

Примечание. Код, используемый в этом проекте, доступен в репозитории GitHub и может использоваться бесплатно по лицензии MIT.

2. Настройте среду разработки

Вы можете использовать конечную точку API напрямую или использовать библиотеку openai Python/JavaScript, чтобы начать создавать приложения, поддерживающие API ChatGPT. В этом руководстве используется Python и библиотека openai-python.

Начать:

1. Создайте виртуальную среду Python
2. Установите библиотеки openai и python-dotenv с помощью pip:pip install openai python-dotenv
3. Создайте файл .env в корневом каталоге проекта, чтобы безопасно хранить ключ API.
4. Затем в том же файле установите переменную OPENAI_API_KEY со значением ключа, которое вы скопировали ранее: OPENAI_API_KEY=”YOUR_API_KEY”

Предупреждение. Убедитесь, что вы случайно не передали свой ключ API через систему контроля версий. Добавьте файл .gitignore в корневой каталог вашего проекта и добавьте к нему «.env», чтобы игнорировать файл dotenv.

3. Сделайте запрос API ChatGPT.

GPT-3.5 Turbo, GPT-4 и GPT-4 Turbo OpenAI API — это те же модели, которые использует ChatGPT. Эти мощные модели способны понимать и генерировать текст и код на естественном языке. GPT-4 Turbo может даже обрабатывать входные изображения, открывая двери для ряда применений, включая анализ изображений, анализ метрических документов и копирование текста из изображений.

Обратите внимание, что API ChatGPT — это общий термин для API OpenAI, которые используют модели на основе GPT, включая модели GPT-3.5 Turbo, GPT-4 и GPT-4 Turbo.

API ChatGPT в первую очередь оптимизирован для чата, но также хорошо работает для задач завершения текста. Хотите ли вы создавать код, переводить языки или создавать проекты документов, этот API справится со всем этим.

Примечание. Чтобы получить доступ к API GPT-4, требуется успешный платеж на сумму 1 доллар США или более. В противном случае вы можете получить сообщение об ошибке типа «Модель `gpt-4` не существует или у вас нет к ней доступа».

Используйте API для завершения разговора

Вам необходимо настроить модель чата так, чтобы она была готова к вызовам API. Вот пример:

из импорта openai OpenAI из импорта dotenv load_dotenv load_dotenv() client = OpenAI() response = client.chat.completions.create( model = “gpt-3.5-turbo-0125″, температура = 0,8, max_tokens = 3000, response_format={ ” type”: “json_object” }, messages = ( {“role”: “system”, “content”: “Вы весёлый комик, который рассказывает папе анекдоты. Выходные данные должны быть в формате JSON.”}, {“role” : “user”, “content”: “Напишите папину шутку, связанную с числами.”}, {“role”: “assistant”, “content”: “Q: Как сделать 7 четным? A: Уберите s .}, {“role”: “user”, “content”: “Напишите одно, связанное с программистами.”} ) )

API ChatGPT отправляет ответы в следующем формате:

Вы можете извлечь содержимое ответа в виде строки JSON, используя этот код:

print(response.choices(0).message.content)

Запуск этого кода приведет к следующему выводу:

Этот код иллюстрирует вызов API ChatGPT в Python. Обратите внимание, что модель понимает контекст («папина шутка») и тип ответа (формат вопросов и ответов), который мы ожидаем, на основе предоставленных ей подсказок.

Наиболее важной частью конфигурации является параметр messages, который принимает массив объектов сообщений. Каждый объект сообщения содержит роль и содержит. Вы можете использовать 3 типа ролей:

1. система задает контекст и поведение помощника.
2. Пользователь дает указания помощнику. Эту информацию обычно предоставляет конечный пользователь, но вы также можете заранее предоставить пользователю некоторые подсказки по умолчанию.
3. помощник может включить примеры ответов.

Вы можете дополнительно настроить параметры температуры модели и max_tokens, чтобы получить результат в соответствии с вашими требованиями.

Чем выше температура, тем выше случайность выходного сигнала и наоборот. Если вы хотите, чтобы ваш ответ был более целенаправленным и решительным, выберите более низкое значение температуры. А если вы хотите, чтобы оно было более креативным, используйте более высокое значение. Значения температуры варьируются от 0 до 2.

Как и ChatGPT, API также имеет ограничение на количество слов. Используйте параметр max_tokens, чтобы ограничить длину ответа. Обратите внимание, что установка меньшего значения max_tokens может вызвать проблемы, поскольку может прервать вывод в середине потока.

На момент написания у модели gpt-3.5-turbo лимит токенов составлял 4096, а у модели gpt-4 — 8192. Последние модели gpt-3.5-turbo-0125 и gpt-4-turbo-preview имеют ограничения в 16 385 и 128 000 соответственно.

После большого спроса со стороны разработчиков OpenAI представила режим JSON, который предписывает модели всегда возвращать объект JSON. Вы можете включить режим JSON, установив для параметра Answer_format значение { “type”: “json_object” }. В настоящее время эта функция доступна только в последних моделях: gpt-3.5-turbo-0125 и gpt-4-turbo-preview.

Вы можете дополнительно настроить модель, используя другие параметры, предоставляемые OpenAI.

Используйте ChatGPT API для завершения текста

Помимо задач многоходового диалога, API завершения чата (ChatGPT API) также отлично справляется с завершением текста. В следующем примере показано, как настроить ChatGPT API для завершения текста:

из импорта openai OpenAI из импорта dotenv load_dotenv load_dotenv() client = OpenAI() response = client.chat.completions.create( model = “gpt-3.5-turbo”, температура = 0,8, max_tokens = 3000, messages = ( {“role “: “system”, “content”: “Вы поэт, создающий стихи, вызывающие эмоции.”}, {“role”: “user”, “content”: “Напишите небольшое стихотворение для программистов.”} ) ) print(response.choices(0).message.content)

Вам даже не нужно предоставлять системную роль и ее содержимое. Предоставление только пользовательских подсказок сделает всю работу за вас.

messages = ( {“role”: “user”, “content”: “Напишите небольшое стихотворение для программистов.”} )

Запуск приведенного выше кода создаст стихотворение для программиста, например: