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一、使用官网
1、地址
首先登录openai官网，可能需要科学上网
官网地址：(下面的地址都是通过官网点击的)OpenAIIntroducing GPT-4, OpenAI’s most advanced system
https://openai.com/
api地址：API reference
文档地址：Documentation
例子：
Examples
Playground
2、例子 – examples
这里是一些官方推荐的例子，一共是48个
点击每个例子，都会弹出一个调用，并且根据你的需求选择语言。
这个时候，可以看到有一个参数叫model，那如何获得有什么model呢，就需要进入api-reference自己查了。
3、api-reference
已进入，open就要你安装pythone和node，其实完全不用安装(这些包只是方便你调用，我是写Java的，安什么pythone！！！)
直接往下，看有什么接口。里面太多了，我还没来得及全部使用。目前就我使用过的，在这里整理了几个重要的接口
1、查询所有model的接口
curl https://api.openai.com/v1/models \
-H "Authorization: Bearer apiKey" \
-H "OpenAI-Organization: 你自己的组织"这个接口是可以查询有多少种model，上面的例子里面其实也是使用这些model。这些model是有各自的擅长的地方。header里的Authorization 参数一定要带上Bearer ，不然会报错！
2、创建聊天
curl https://api.openai.com/v1/chat/completions \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Authorization: Bearer apiKey" \
-d '{
"model": "gpt-3.5-turbo",
"messages": [{"role": "user", "content": "Say this is a test!"}],
"temperature": 0.7
}'用到最多的接口，其实也就是问答。不过这个是使用gpt-3.5-turbo model。
3、画图
curl https://api.openai.com/v1/images/generations \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Authorization: Bearer apiKey" \
-d '{
"prompt": "A cute baby sea otter",
"n": 2,
"size": "1024x1024"
}'
4、音频转文字
curl https://api.openai.com/v1/audio/transcriptions \
-H "Authorization: Bearer apiKey" \
-H "Content-Type: multipart/form-data" \
-F file="@/path/to/file/audio.mp3" \
-F model="whisper-1"
还有好多接口，其他的可以自行去找。
4、测试场地-playground
你所有的接口都可以在这里测试，包括选择model，选择语气等等。然后点击 view code按钮拿到请求格式。放到自己代码里。
二、介绍model
说完官网结构，介绍下模型。调用接口发现一共64中，这是我让GPT自己介绍的
babbage：通用语言模型，适用于各种文本生成任务；davinci：通用语言模型，适用于各种文本生成任务；text-davinci-edit-001：编辑器，可进行文本编辑、自动补全、语法检查等功能；babbage-code-search-code：用于代码搜索和推荐的语言模型；text-similarity-babbage-001：用于文本相似度计算的模型；gpt-3.5-turbo：基于GPT-3模型的加速版本，用于各种文本生成任务；code-davinci-edit-001：编辑器，可进行代码编辑、自动补全、语法检查等功能；text-davinci-001：通用语言模型，适用于各种文本生成任务；ada：通用语言模型，适用于各种文本生成任务；babbage-code-search-text：用于文本搜索和推荐的语言模型；babbage-similarity：用于文本相似度计算的模型；gpt-3.5-turbo-0301：基于GPT-3模型的加速版本，用于各种文本生成任务；code-search-babbage-text-001：用于代码搜索和推荐的语言模型；text-curie-001：通用语言模型，适用于各种文本生成任务；whisper-1：针对特定任务的文本生成模型，用于生成情感分析、人物描述等任务；code-search-babbage-code-001：用于代码搜索和推荐的语言模型；text-davinci-003：通用语言模型，适用于各种文本生成任务；text-ada-001：通用语言模型，适用于各种文本生成任务；text-embedding-ada-002：用于文本嵌入表示学习的模型；text-similarity-ada-001：用于文本相似度计算的模型；curie-instruct-beta：用于生成文本指令的模型；ada-code-search-code：用于代码搜索和推荐的语言模型；ada-similarity：用于文本相似度计算的模型；code-search-ada-text-001：用于代码搜索和推荐的语言模型；text-search-ada-query-001：用于文本搜索和推荐的语言模型；davinci-search-document：用于文本搜索和推荐的语言模型；ada-code-search-text：用于代码搜索和推荐的语言code-search-ada-text-001：该模型基于Ada模型，用于文本到代码的搜索。它可以通过输入文本来查找相关的代码段，是一种基于自然语言的代码搜索引擎。
text-search-ada-query-001：该模型基于Ada模型，用于查询自然语言中的关键词。它可以根据输入的查询语句，找到最相关的文本段落或答案。
davinci-search-document：该模型是Davinci模型的一种变体，用于在大型文档集合中进行文本搜索。它可以根据查询语句和文档内容，找到最相关的文档。
ada-code-search-text：该模型基于Ada模型，用于在代码库中搜索与输入文本相关的代码。它可以通过输入自然语言的问题或描述，找到最相关的代码段。
text-search-ada-doc-001：该模型基于Ada模型，用于在文档库中搜索与输入文本相关的文档。它可以根据查询语句和文档内容，找到最相关的文档。
davinci-instruct-beta：该模型是Davinci模型的一种变体，用于根据自然语言指令生成代码。它可以根据输入的自然语言指令，生成相应的代码实现。
text-similarity-curie-001：该模型基于Curie模型，用于计算文本之间的相似度。它可以通过比较两个文本之间的相似性得出一个相似度得分。
code-search-ada-code-001：该模型基于Ada模型，用于在代码库中搜索与输入代码相关的代码。它可以根据代码的语法结构和函数调用关系，找到最相关的代码段。
ada-similarity：该模型基于Ada模型，用于计算文本之间的相似度。它可以通过比较两个文本之间的相似性得出一个相似度得分。
code-search-ada-text-001：该模型基于Ada模型，用于在代码库中搜索与输入文本相关的代码。它可以通过输入自然语言的问题或描述，找到最相关的代码段。
text-search-ada-query-001：该模型基于Ada模型，用于查询自然语言中的关键词。它可以根据输入的查询语句，找到最相关的文本段落或答案。
davinci-search-query：该模型是Davinci模型的一种变体，用于在互联网搜索引擎中进行查询。它可以根据查询语句和搜索结果，找到最相关的答案。
babbage-search-document：该模型是Babbage模型的一种变体，用于在大型文档集合中进行文本搜索。它可以根据查询语
text-search-davinci-query-001：这是一个用于文本搜索的模型，基于Davinci架构，可以在大量文本中快速找到匹配查询的文本。
curie-search-query：基于Curie架构，用于搜索查询的模型，可以在大量数据中快速找到匹配查询的文本。
davinci-search-query：这是一个基于Davinci架构的搜索查询模型，可以在大量数据中快速找到匹配查询的文本。
babbage-search-document：这是一个基于Babbage架构的文档搜索模型，可以在大量文档中快速找到匹配查询的文本。
ada-search-document：基于Ada架构，用于文档搜索的模型，可以在大量文档中快速找到匹配查询的文本。
text-search-curie-query-001：这是一个用于文本搜索的模型，基于Curie架构，可以在大量文本中快速找到匹配查询的文本。
text-search-babbage-doc-001：这是一个用于文本搜索的模型，基于Babbage架构，可以在大量文本中快速找到匹配查询的文本。
curie-search-document：这是一个基于Curie架构的文档搜索模型，可以在大量文档中快速找到匹配查询的文本。
text-search-curie-doc-001：这是一个用于文本搜索的模型，基于Curie架构，可以在大量文本中快速找到匹配查询的文本。
babbage-search-query：这是一个基于Babbage架构的搜索查询模型，可以在大量数据中快速找到匹配查询的文本。
text-babbage-001：这是一个基于Babbage架构的通用文本生成模型，适用于各种文本生成任务。
text-search-davinci-doc-001：这是一个用于文本搜索的模型，基于Davinci架构，可以在大量文本中快速找到匹配查询的文本。
text-search-babbage-query-001：这是一个用于文本搜索的模型，基于Babbage架构，可以在大量文本中快速找到匹配查询的文本。
curie-similarity：基于Curie架构的相似度计算模型，可以计算两个文本之间的相似度。
curie：基于Curie架构的通用文本生成模型，适用于各种文本生成任务。
text-similarity-davinci-001：基于Davinci架构的相似度计算模型，可以计算两个文本之间的相似度。
text-davinci-002：这是一个基于Davinci架构的通用
text-davinci-002: 这个模型是OpenAI发布的基于GPT-3.5架构的最强大的自然语言生成模型之一，可以生成高质量的文本，包括文章、散文、小说、新闻等等。
davinci-similarity: 这个模型基于GPT-3的Davinci架构，用于计算两个文本之间的相似度。
cushman:2020-05-03: 这个模型是一个基于GPT-2架构的模型，它被用于生成与语言相关的内容，例如对话、故事、新闻、小说等。
ada:2020-05-03: 这个模型基于GPT-2架构，用于生成与语言相关的内容，例如对话、故事、新闻、小说等。
babbage:2020-05-03: 这个模型基于GPT-2架构，用于生成与语言相关的内容，例如对话、故事、新闻、小说等。
curie:2020-05-03: 这个模型基于GPT-2架构，用于生成与语言相关的内容，例如对话、故事、新闻、小说等。
davinci:2020-05-03: 这个模型基于GPT-2架构，用于生成与语言相关的内容，例如对话、故事、新闻、小说等。
如何发请求就看各自的了。大家可以根据自己的需求，在playground中调出想要的接口模型，放到自己代码里。如果需要用什么jar包或者依赖，完全可以问GPT自己。
最后，小心自己的流量哦！！GPT默认除了在页面和他聊天外，使用playground 和api接口发送的请求都是要收费的。免费的5¥ 用完就GG了。
收费标准在官网也有https://platform.openai.com/account/billing/overview
文章出处登录后可见！
