写一份 与https://api.openai.com/v1/chat/completions 通讯的代码

下面是一个使用 Python 和 requests 库的示例代码，用于与 OpenAI 的 GPT-3 模型进行对话：

import requests

# 在 OpenAI API 中创建一个新的引擎，获取 API 密钥
# 在这里使用 YOUR_API_KEY 替换为你自己的 API 密钥
url = "https://api.openai.com/v1/engines/davinci-codex/completions"
headers = {"Content-Type": "application/json",
           "Authorization": f"Bearer {YOUR_API_KEY}"}

# 定义一个函数，用于向 OpenAI 发送请求并返回响应
def generate_text(prompt):
  # 设置请求数据，prompt 是对话的起点
  data = {
      "prompt": prompt,
      "max_tokens": 2048,
      "temperature": 0.5,
      "n": 1,
      "stop": "\n"
  }
  # 发送 POST 请求
  response = requests.post(url, headers=headers, json=data)
  # 处理响应数据
  if response.status_code == 200:
      return response.json()['choices'][0]['text']
  else:
      raise ValueError("Failed to generate text from AI model.")

# 使用 generate_text 函数进行对话
while True:
    prompt = input("You: ")
    response = generate_text(prompt)
    print("AI: " + response)

在这个示例代码中，我们使用了 OpenAI API 中的 `davinci-codex` 引擎，这是一个基于 GPT-3 的模型。我们定义了 `generate_text` 函数，该函数接受一个对话起点 prompt，然后向 OpenAI API 发送一个 POST 请求，请求的数据包括对话起点、生成的最大 token 数、温度等参数。在响应中，我们提取了模型生成的文本并返回给调用者。最后，我们使用 `while` 循环来不断与模型进行对话。