python调用OpenAI
时间: 2023-11-09 10:00:12 浏览: 59
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:
```python
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:
```python
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。
python里如何调用openai
为了调用OpenAI,您需要先安装OpenAI API的Python客户端库。您可以使用pip命令安装:
```
pip install openai
```
然后,您需要设置OpenAI的API密钥。您可以在OpenAI的API控制台中获取API密钥。在Python中,您可以将API密钥设置为环境变量或使用以下代码将其设置为变量:
```
import openai_secret_manager
assert "openai" in openai_secret_manager.get_services()
secrets = openai_secret_manager.get_secret("openai")
openai.api_key = secrets["api_key"]
```
现在,您可以通过调用OpenAI API来执行各种操作。例如,以下代码使用OpenAI的GPT-3模型生成文本:
```
import openai
prompt = "Once upon a time"
model = "text-davinci-002"
response = openai.Completion.create(engine=model, prompt=prompt, max_tokens=60)
generated_text = response.choices[0].text
print(generated_text)
```