OpenAI API 简介
OpenAI API 是一种开放的应用程序编程接口，开发者可以通过它访问 OpenAI 开发的 ChatGPT 模型。ChatGPT API 是 OpenAI API 的一个具体实现，基于 ChatGPT 模型提供人工智能服务接口。通过 ChatGPT API，开发者可以构建各种对话应用程序，如聊天机器人、虚拟助手等，从而提升应用程序的自然语言处理能力。
OpenAI 提供了两种相似的 API：ChatCompletion 和 Completion。ChatCompletion 的底层模型是 GPT-3.5 和 GPT-4.0，而 Completion 的底层模型是 text-davinci-003。那么在实际开发中，应该选择哪个接口呢？
OpenAI 官方建议使用 GPT-4 或 GPT-3.5-turbo，具体选择取决于任务的复杂程度。GPT-4 在各种评估中表现更优，尤其是在遵循复杂指令方面。相比之下，GPT-3.5-turbo 可能只执行复杂指令的一部分。此外，GPT-4 更不容易产生“幻觉”行为，且上下文窗口更大（最多 8192 个标记），而 GPT-3.5-turbo 的上下文窗口为 4096 个标记。然而，GPT-3.5-turbo 的输出延迟更低，且每个标记的成本更低。因此，在开发中，ChatCompletion 通常是首选接口。本文将基于 ChatCompletion 接口进行介绍。
OpenAI 接口的基本收费标准
OpenAI 的接口收费标准分为两种情况：一种是针对网页版会话的普通用户，另一种是通过 API 调用模型的开发者。对于开发者，API 调用费用的核心计算方式基于“token”的数量。这里的“token”指的是分解单元，中文大致等同于一个词。需要注意的是，OpenAI 会根据用户存储的信息和使用量进行收费。例如，ChatGPT 提供了一定数量的 API 调用额度，如果超出套餐额度，则需按照每 100 万个 API 调用收费 2 美元的标准计费。因此，在调用时需注意 token 的使用量。
下图是 OpenAI 官方给出的 GPT-3.5 Turbo 和 GPT-4 的 API 调用收费标准（数据获取时间为 2023 年 11 月 1 日）：
ChatGPT API 接口使用
要调用 ChatGPT API 接口，您需要完成以下步骤：
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注册 OpenAI 账号并获取 API 密钥：API 密钥可以在 OpenAI 官网的 API Keys 处获取。请注意，API 密钥只能在官网上显示一次，之后无法再查询和复制。同时，记得在 Billing 中设置好银行卡以确定付款方式，否则无法成功调用 API。
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选择编程语言：根据您的需求和应用场景，选择合适的编程语言（如 Python、JavaScript、Java 等）进行 API 调用。
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安装必要的库或模块：根据所选编程语言，安装必要的库或模块，以便在代码中发起 HTTP 请求。
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编写代码：根据官方文档配置 API 请求参数，如输入文本、生成文本长度等。在代码中加入您的 API 密钥，以进行身份验证。
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发起 API 请求：运行编写好的代码，发起 API 请求。成功调用后，ChatGPT 将返回相应的结果，如生成的文本或情感分析结果等。
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处理 API 响应：对 API 返回的结果进行处理，并将其集成到您的应用、网站或服务中。
以下是一个使用 Python 调用 ChatGPT API 接口的简单示例：
python
import openai
Basic chatting
messages = [
{“role”: “system”, “content”: “You give very short answers”},
{“role”: “user”, “content”: “How are you today today?”},
]
openai.api_key = OPENAI_API_KEY
response = openai.ChatCompletion.create(
model=GPT_MODEL,
messages=messages
)
print(response)
简单说明一下，messages 主要包含用户对 GPT 的指示以及提出的问题。其中，role: system 指的是给 GPT 的系统提示，包含用户对 GPT 回复的总体要求。在这个例子中，要求 GPT 以尽可能短的方式回答问题（主要是为了减少 token 的使用量，节省成本）。而 role: user 则代表我们向 GPT 提出的问题或目标，这里简单地向 GPT 问好。
将模型和 messages 定义好后，使用 ChatCompletion 生成回复。返回结果如下：
json
{
“id”: “chatcmpl-84cWIIkggMl6kl48XeZQJBNv4wLar”,
“object”: “chat.completion”,
“created”: 1696112074,
“model”: “gpt-3.5-turbo-0613”,
“choices”: [
{
“index”: 0,
“message”: {
“role”: “assistant”,
“content”: “I am fine.”
},
“finish_reason”: “stop”
}
],
“usage”: {
“prompt_tokens”: 22,
“completion_tokens”: 4,
“total_tokens”: 26
}
}
GPT 会返回一个 JSON 格式的对象，其中包含调用的基本信息（如 ID、模型、API 类型），以及回复信息和 token 使用情况。GPT 的回复在 choices 的 messages 中，可以使用 response["choices"][0]["message"]["content"] 提取信息。
注意事项
在使用 ChatGPT API 接口时，需要注意以下几点：
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优化输入：为了获得最佳效果，需要根据您的需求精心设计输入提示。明确指示您希望获得的回答或建议，以提高生成的文本质量。
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处理输出：在处理 API 的响应时，注意检查输出文本的质量和可用性。您可以通过预处理和后处理步骤优化输出，例如过滤敏感内容、删除无关信息等。
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限制使用：由于 API 访问权限可能受到限制，需要密切关注您的 API 使用情况，以确保不超出配额。您可以通过 API 控制台查看调用次数、使用量、错误率等统计数据，并根据这些数据优化应用程序的性能和 API 的使用效率。
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错误处理：在开发过程中，务必确保妥善处理 API 可能返回的错误，例如请求超时、无效的 API 密钥等。为应对这些错误，您可以设计相应的异常处理机制，提高程序的稳定性。
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保持更新：由于 ChatGPT 可能会进行更新和优化，建议您定期关注官方发布的更新信息，以便及时了解新功能和性能改进。同时，也需注意 API 版本变更可能带来的兼容性问题。
ChatGPT API 接口的应用场景
ChatGPT API 可用于各种应用场景，包括但不限于：
- 聊天机器人：通过 ChatGPT API，开发者可以构建智能的聊天机器人，实现自然、流畅、智能的对话。
- 虚拟助手：将 ChatGPT API 集成到虚拟助手应用中，可以帮助用户解答问题、提供建议等。
- 智能客服：利用 ChatGPT API 提供高效的客服支持，回答用户的问题并解决问题。