Python怎么调用GPT3.5接口

这篇“python怎么调用GPT3.5接口”文章的知识点大部分人都不太理解，所以小编给大家总结了以下内容，内容详细，步骤清晰，具有一定的借鉴价值，希望大家阅读完这篇文章能有所收获，下面我们一起来看看这篇“Python怎么调用GPT3.5接口”文章吧。

        GPT3.5接口调用方法主要包括openai安装、api_requestor.py替换、接口调用、示例程序说明四个部分。

1 openai安装

        Python openai库可直接通过pip install openai安装。如果已经安装openai，但是后续提示找不到ChatCompletion，那么请使用命令“pip install -U openai”来升级openai。

2 api_requestor.py替换

        Python openai安装完成之后，会产生api_requestor.py文件，文件位于python环境库文件目录下“site-packages\openai\api_requestor.py”，如下所示。将该文件进行替换，在公众号乐乐感知学堂中回复api35即可获得用来替换的文件。

windows：
C:\ProgramData\Anaconda3\Lib\site-packages\openai\api_requestor.py
或
C:\ProgramData\Anaconda3\envs\xxx\lib\site-packages\openai\api_requestor.py
linux：
/root/miniconda3/lib/pythonxx/site-packages/openaiapi_requestor.py
或
/root/miniconda3/envs/xxx/lib/pythonxx/site-packages/openaiapi_requestor.py
将该文件进行替换，在公众号乐乐感知学堂中回复api35即可获得用来替换的文件。

3 接口调用说明

        接口调用方式不变，与openai自身调用方式一致。输入主要有7个参数。

        （1）model：模型名称，gpt-3.5-turbo或gpt-3.5-turbo-0301

        （2）messages：问题或待补全内容，下面重点介绍。

        （3）temperature：控制结果随机性，0.0表示结果固定，随机性大可以设置为0.9。

        （4）max_tokens：最大返回字数（包括问题和答案），通常汉字占两个token。假设设置成100，如果prompt问题中有40个汉字，那么返回结果中最多包括10个汉字。ChatGPT API允许的最大token数量为4096，即max_tokens最大设置为4096减去问题的token数量。

        （5）top_p：设置为1即可。

        （6）frequency_penalty：设置为0即可。

        （7）presence_penalty：设置为0即可。

        （8）stream：控制连续输出或完整输出。

        需要注意，上述输入参数增加stream，即是否采用控制流的方式输出。

        如果stream取值为False，那么完全返回全部文字结果，可通过response.choices[0].delta['content']进行读取。但是，字数越多，等待返回时间越长，时间可参考控制流读出时的4字/每秒。如果steam取值为True时，那么返回结果是一个Python generator，需要通过迭代获取结果，平均大约每秒钟4个字（33秒134字，39秒157字）。读取程序如下所示.

4 message

        messages字段组成部分包括角色role和content问题两个部分组成，如下所示：

  model="gpt-3.5-turbo",  messages=[        {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},        {"role": "user", "content": "Who won the world series in 2020?"},        {"role": "assistant", "content": "The Los Angeles Dodgers won the World Series in 2020."},        {"role": "user", "content": "Where was it played?"}    ]

        在gpt-3.5-turbo模型中，角色role包含system系统、assistant助手和用户user三种类型。System角色相当于告诉ChatGPT具体以何种角色回答问题，需要在content中指明具体的角色和问题内容。而gpt-3.5-turbo-0301主要区别在于更加关注问题内容，而不会特别关注具体的角色部分。gpt-3.5-turbo-0301模型有效期到6月1日，而gpt-3.5-turbo会持续更新。

        assistant助手和用户user则相当于已经指明了角色，content直接写入关注的问题即可。

5 示例程序

          （1）stream = False

import openai def openai_reply(content, apikey):    openai.api_key = apikey    response = openai.ChatCompletion.create(    model="gpt-3.5-turbo-0301",#gpt-3.5-turbo-0301    messages=[    {"role": "user", "content": content}    ],    temperature=0.5,    max_tokens=1000,    top_p=1,    frequency_penalty=0,    presence_penalty=0,    )    # print(response)    return response.choices[0].message.content  if __name__ == '__main__':    content = '你是谁？'    ans = openai_reply(content, '你的APIKEY')    print(ans)

          （2）stream = True

import timeimport openai openai.api_key = "你的APIKEY"response = openai.ChatCompletion.create(  model="gpt-3.5-turbo",  messages=[    {"role": "user", "content": 'how are you'}    ],  temperature=0,  max_tokens=1000,  stream=True,  top_p=1,  frequency_penalty=0,  presence_penalty=0,  user='RdFast智能创作机器人小程序') print(response)print('response["choices"][0]["text"]结果如下所示：')ans = ''for r in response:    if 'content' in r.choices[0].delta:      ans += r.choices[0].delta['content']      print(ans) print(ans)

 3 API调用效果

以上就是关于“Python怎么调用GPT3.5接口”这篇文章的内容，相信大家都有了一定的了解，希望小编分享的内容对大家有帮助，若想了解更多相关的知识内容，请关注编程网Python频道。