用python写一段调用chatgpt的脚本

这是一段示例代码：

from chatgpt import ChatGPT

chatgpt = ChatGPT()

while True:
query = input('你：')
response = chatgpt.chat(query)
print('ChatGPT：', response)

相关问题

请帮我用python编写一个可以在本地使用chatGPT的api去使用chatGPT的应用

### 回答1：
非常感谢您的提问。我可以回答这个问题。您可以使用Python编写一个本地的API，通过该API调用ChatGPT应用程序。首先，您需要安装Python和相关的库，例如Flask和Transformers。然后，您可以编写一个Flask应用程序，该应用程序将接收来自客户端的请求，并使用Transformers库调用ChatGPT模型。最后，您可以将该应用程序部署到本地服务器上，并使用API调用来与ChatGPT进行交互。希望这可以帮助您。

### 回答2：
需要使用Python编写一个可以在本地使用ChatGPT的API来使用ChatGPT的应用。

首先，你需要安装OpenAI的Python库，可以通过运行以下命令来进行安装：

pip install openai

接下来，你需要导入所需的模块和设置OpenAI的API密钥：

import openai
import json

openai.api_key = 'YOUR_API_KEY'

确保将`YOUR_API_KEY`替换为你的实际API密钥。

然后，你可以编写一个函数来调用ChatGPT的API：

def call_chatgpt(prompt):
    response = openai.Completion.create(
        engine='text-davinci-002',
        prompt=prompt,
        max_tokens=100,
        temperature=0.8,
        top_p=1.0,
        n=1,
        stop=None,
        echo=False,
        presence_penalty=0,
        frequency_penalty=0
    )
    return response.choices[0].text.strip()

在这个函数中，我们使用了`openai.Completion.create`方法来生成ChatGPT的响应。你可以根据需求自定义参数，比如`engine`（模型类型）、`max_tokens`（生成的文本长度）、`temperature`（生成文本的多样性）等。

最后，你可以编写一个简单的交互循环，使用户能够与ChatGPT进行对话：

while True:
    user_input = input('User: ')
    response = call_chatgpt('User: ' + user_input + '\nAI:')
    print('AI:', response)

在这个交互循环中，我们首先接收用户输入，然后将其作为ChatGPT的输入，并将生成的响应打印到控制台。

这样，你就可以通过执行这段代码来在本地使用ChatGPT的API进行对话了。请记住，确保你的API密钥正确并且遵循OpenAI的使用政策。

### 回答3：
使用Python编写一个可以在本地使用ChatGPT API的应用，需要遵循以下步骤：

1. 安装依赖：首先，确保Python已经安装在您的计算机上。然后使用以下命令安装必要的依赖库：

pip install openai openai-cli

2. 导入所需库：在Python脚本的开头导入所需的库：

import openai

3. 配置API秘钥：登录到OpenAI并获取您的API密钥。将其设置为环境变量或在脚本中进行配置：

openai.api_key = 'YOUR_API_KEY'

4. 编写应用程序代码：编写一个函数来与ChatGPT进行交互。以下是一个简单的示例：

def chat_with_gpt(prompt):
    response = openai.Completion.create(
        engine='text-davinci-002',
        prompt=prompt,
        max_tokens=50,
        temperature=0.7
    )
    reply = response.choices[0].text.strip()
    return reply

在此示例中，您可以通过将`chat_with_gpt`函数中的引导文本（prompt）作为参数传递来与ChatGPT进行对话，并返回其响应。

5. 使用ChatGPT进行对话：可以在应用程序中调用`chat_with_gpt`函数，以与ChatGPT进行对话。以下是一个示例：

def main():
    while True:
        user_input = input('你: ')
        response = chat_with_gpt(user_input)
        print('ChatGPT:', response)

if __name__ == '__main__':
    main()

此示例中，用户可以在命令行输入对话和ChatGPT会话的数据，然后ChatGPT会返回响应。

6. 运行应用程序：在命令行中运行Python脚本：

python your_script.py

现在，您可以在本地使用ChatGPT API来进行对话了。请记得仅将此应用程序用于个人目的，严禁将其用于违反OpenAI使用政策的行为。

如何在Python中使用chatgpt

### 回答1：
你好！

要在 Python 中使用 chatgpt，你需要安装并导入 OpenAI 的 `openai` 库。然后，你可以使用 `openai.Completion.create()` 函数来创建一个 chatgpt 模型，并使用 `model.complete()` 方法来生成文本。

例如：

import openai

# Create the chatgpt model
model = openai.Completion.create(engine="text-davinci-002")

# Use the model to generate text
text = model.complete("The weather is really nice today. Do you want to go for a walk?")

print(text)

这将生成一段文本，作为对输入文本的回复。

请注意，你需要在使用此功能之前获得 OpenAI API 密钥并配置你的环境。有关详细信息，请参阅 OpenAI 的文档：https://beta.openai.com/docs/quickstart/text-completion

### 回答2：
在Python中使用chatGPT，可以按照以下步骤进行：

1.安装OpenAI的Python库：首先，需要安装OpenAI的Python库，可以使用pip命令在终端或命令提示符中运行以下命令：`pip install openai`

2.获取API密钥：在OpenAI网站上创建一个账户，并获取API密钥。将API密钥保存到一个安全的位置，以备后用。

3.导入所需库：在Python脚本中，导入openai库：`import openai`

4.设置API密钥：在代码的开始部分，使用导入的openai库的`openai.api_key = 'YOUR_API_KEY'`语句来设置API密钥。

5.调用chatGPT：使用openai库的`openai.Completion.create()`方法来调用chatGPT。该方法接受一个包含用户输入和系统回复的字典作为参数。例如：

response = openai.Completion.create(
  engine="text-davinci-003",
  prompt="What is the capital city of France?",
  max_tokens=100,
  temperature=0.7,
  n=1,
  stop=None,
  echo=False,
  user='user',
  system='assistant',
  log_level='info',
)

- engine参数指定要使用的GPT模型。
- prompt参数是用户的输入。
- max_tokens参数指定要生成的回复的最大长度。
- temperature参数控制回复的随机性，较大的值会生成更随机的回复。
- n参数指定要生成的回复的数量。
- stop参数用于指定生成回复的终止条件。
- echo参数设置为True时，返回的回复中包含用户输入和系统回复之间的对话历史。
- user参数和system参数指定用户和系统的名称。
- log_level参数用于设置日志级别。

6.处理回复结果：可以使用`response.choices[0].text`来获取生成的回复文本。

以上是在Python中使用chatGPT的基本步骤。根据具体应用的需求，还可以对参数进行调整和优化，并进行更复杂的对话处理逻辑。

### 回答3：
要在Python中使用ChatGPT，首先需要安装OpenAI的Python包。可以通过以下命令在终端或命令提示符下进行安装：

pip install openai

安装完成后，需要导入OpenAI的包和你的API密钥。你可以在OpenAI的网站上创建一个账户并生成API密钥。在Python代码中，使用以下代码导入包和设置你的密钥：

import openai

openai.api_key = '你的API密钥'

现在，你可以使用`openai.Completion.create()`方法来调用ChatGPT模型并获取回答。以下是一个简单的例子来实现这一点：

response = openai.Completion.create(
    engine='text-davinci-002',  # 这里选择了一个ChatGPT模型，可以根据自己的需要选择恰当的模型
    prompt='提问：如何使用ChatGPT？\n回答：',  # 输入问题的提示
    temperature=0.7,  # 控制输出的创造性，默认值为0.7
    max_tokens=100,  # 控制生成回答的长度，默认值为100
    n=1,  # 生成的回答数量，默认为1
    stop=None,  # 停止生成回答的条件，默认为None
)

answer = response.choices[0].text.strip()
print(answer)

在上面的代码中，我们使用了一个简单的问题和空白的回答模板。生成的回答将存储在`response.choices[0].text`中，并通过`.strip()`方法去除多余的空格。最后，我们打印出回答。

需要注意的是，ChatGPT模型是基于GPT-3开发的，但GPT-3的计算资源很宝贵，因此它的费用比较高。开发者有限制条件来控制使用ChatGPT的成本，可以查看OpenAI的文档以了解更多信息。