python调用OpenAI

要使用Python调＊＊＊申请API密钥。然后可以使用Python的requests库发送HTTP请求并获取API返回结果。以下是一个简单的调用示例：

import openai_secret_manager
import requests

# 获取 API 密钥
secrets = openai_secret_manager.get_secret("openai")
api_key = secrets["api_key"]

# 发送 API 请求
prompt = "Hello, OpenAI!"
response = requests.post("https://api.openai.com/v1/engines/davinci-codex/completions", headers={
    "Authorization": f"Bearer {api_key}",
}, json={
    "prompt": prompt,
    "max_tokens": 5,
}).json()

# 输出 API 响应
print(response["choices"][0]["text"])

上述代码使用了OpenAI的Davinci Codex模型对"Hello, OpenAI!"进行了文本补全，输出结果为一个长度为5的文本片段。

相关问题

python调用openai API接口

Python 调用 OpenAI API 接口通常需要通过 `requests` 库来发送 HTTP 请求，因为 OpenAI 的 API 并不是 Python 内置的一部分。以下是基本步骤：

1. **安装依赖**：首先确保已经安装了 `requests` 和可能需要的其他库（如 `python-dotenv` 来处理环境变量）。

   pip install requests python-dotenv

2. **设置API密钥**：你需要从 OpenAI 官网获取 API 密钥并将其保存在一个安全的地方，通常会使用 `.env` 文件来管理环境变量。

3. **编写代码**：在 Python 中，你可以使用下面的代码模板来调用 API：

import os
from dotenv import load_dotenv
import requests

# 加载环境变量
load_dotenv()  # 如果你有.env文件
OPENAI_API_KEY = os.environ['OPENAI_API_KEY']

# 示例：发送一个文本生成请求
def call_openai_api(prompt):
    url = "https://api.openai.com/v1/engines/davinci-codex/completions"
    headers = {
        'Content-Type': 'application/json',
        'Authorization': f"Bearer {OPENAI_API_KEY}",
    }
    data = {
        'prompt': prompt,
        'max_tokens': 50,  # 指定生成的字符数
        'temperature': 0.7,  # 温度值控制生成的随机性
        'n': 1,  # 只返回一个响应
    }
    response = requests.post(url, json=data, headers=headers)
    response.raise_for_status()  # 确保请求成功
    return response.json()

# 使用示例
prompt = "你好，我是来自"
response = call_openai_api(prompt)
print(response['choices'][0]['text'])

请确保替换 `OPENAI_API_KEY` 为你实际的 API 密钥，并根据 OpenAI 文档调整 API 路径和参数。

python调用openai接口怎么让它理解上下文

要让 OpenAI 能够理解上下文，您可以使用 OpenAI 的 GPT-3 API。GPT-3 是一种基于神经网络的自然语言处理模型，可以理解上下文并生成自然流畅的文本。

使用 GPT-3 API，您可以将上下文传递给模型，以帮助它理解对话的背景。例如，您可以将之前的对话历史记录传递给模型，让它知道当前对话的背景和主题。

以下是调用 OpenAI GPT-3 API 进行对话的示例 Python 代码：

import openai
import os

# 设置 OpenAI API 密钥
openai.api_key = os.environ["OPENAI_API_KEY"]

# 设置对话历史记录
history = "User: Hello! \nAI: Hi there! How can I help you today?"

# 调用 GPT-3 API 进行对话
response = openai.Completion.create(
    engine="davinci",
    prompt=history + "\nUser:",
    temperature=0.5,
    max_tokens=2048,
    n=1,
    stop=None,
)

# 输出 AI 的回复
print(response.choices[0].text.strip())

在上面的代码中，我们首先设置 OpenAI API 密钥，然后将之前的对话历史记录存储在 `history` 变量中。接下来，我们使用 `openai.Completion.create()` 方法调用 GPT-3 API，并将历史记录作为 prompt 传递给它。最后，我们从 API 响应中提取 AI 的回复并将其打印出来。

请注意，上述示例代码仅仅是一个简单的例子，您可以通过修改 prompt、temperature、max_tokens 等参数来控制 GPT-3 模型的行为，以实现您的具体需求。