全文共4000余字，预计阅读时间约17~30分钟 | 满满干货(附代码)，建议收藏！

本文目标：明确获取OpenAI API密钥的流程，理解如何调用OpenAI的各类大模型，并了解其对应的相关参数

代码下载点这里

一、获取OpenAI的API keys

前提：拥有OpenAI账户，并可以魔法上网，如果涉及账户或魔法上网问题，可参考本文末尾的内容，自行配置！

参考 OpenAI 官网，获取OpenAI的API keys具体的流程如下

Step 1：登录OpenAI 账户

使用电子邮件地址和密码登录到 OpenAI 账户

Step 2：创建 API Key

选择左侧菜单栏的“API Keys”，然后单击“+ Create new API key”按钮.

Step 3：自定义名称

在弹出的窗口中，为该 API Key 创建一个名称

然后复制保存完成的key编码，注意：要保留好，这个key只在创建的时候可以复制。

二、设置环境变量存储秘钥

将API密钥存储在环境变量中，而不是直接写在代码中，这样做的根本目的是降低泄露密钥的风险。这样，即使有人不小心看到了你的代码，他们也无法获得你的API密钥。毕竟这东西是花钱的，让别人盗用肯定是有风险的！

同时，如果在测试开发中，这样做也易于管理，如果有多个项目都使用了OpenAI API，只需修改环境变量，所有项目都能自动使用新的密钥，省时省力！

在Windows开发环境下的配置方法如下：

Step 1：进入环境变量

Step 2：新建系统变量

设置变量名为OPENAI_API_KEY，变量值为OpenAI API秘钥(即上一步复制的那个key)，注意：配置完后，要重启电脑才会生效

三、连通性测试

OpenAI官网文档

Step 1: 安装openai库

!pip install openai

Step 2：获取系统变量中的秘钥

import openai
import os

openai.api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")

# 如果你不想通过环境变量的方式读取OpenAI API Keys，直接这样写代码
openai.api_key= "API Key"

Step 3：测试连通性

# 创建一个 GPT-3 请求
completion = openai.ChatCompletion.create(
  model="gpt-3.5-turbo-16k",
  messages=[
    {"role": "user", "content": "Hello, Nice to meet you"}
  ]
)

print(completion.choices[0].message)

测试成功！

四、OpenAI API的基本参数

4.1 GPT3.5 系列接口

GPT-3.5系列是一系列在2021年第四季度之前的文本和代码混合训练的模型。

以下是GPT-3.5系列中的几个模型

code-davinci-oo2是一个基础模型，适用于纯代码补全任务。
text-davinci-002是基于code-davinci-002的lnstructGPT模型。
text-davinci-003是text-davinci-002的改进版。
gpt-3.5-turbo-0301是在text-davinci-003的基础上进行了改进，针对聊天应用进行了优化。

4.2 GPT 4接口

2023年7月7日，OpenAI在官网宣布，gpt-4 api全面开放使用。所有付费api用户都可直接访问8k上下文的gpt-4，无需任何等待。再也不用等申请了！

GPT-4是一个大型多模态模型（目前接受文本输入并生成文本输出，未来将支持图像输入），与gpt-3.5-turbo类似，GPT-4在聊天方面进行了优化，但在传统的完成任务中也能表现出色，都可以使用Chat Completions API。

以下是GPT-4系列中的几个模型

gpt-4 比任何GPT-3.5模型更强大，能够执行更复杂的任务，并且针对聊天进行了优化。
gpt-4-32k 与基础gpt-4模型具有相同的功能，但上下文长度增加了4倍。将随最新模型迭代进行更新。

五、API使用方法

5.1 Completions基本调用方法

当调用Completions api时，如果给定一个提示，该模型将返回一个或多个预测的结果，并且还可以返回每个位置上备选标记的概率。

OpenAI官网给出的调用方式是：

 openai.ChatCompletion.create()

其重要及常用参数如下：

代码调用方法如下：

completions_reponse = openai.Completion.create(
  model="text-davinci-003",
  prompt="test Completions api",
)

看一下返回结果：

5.2 Chat Completions基本调用方法

Chat Completions是一种专门用于聊天补全的语言模型，可以接受消息列表作为输入，并返回模型生成的消息作为输出。类似于使用的ChatGPT对话，可以进行角色扮演，回答一系列问题，其参数如下：

Chat模型中，通过给messages中的role参数设置不同的角色关键字，可以给当前输入赋予不同的能力，如以下代码：

completion = openai.ChatCompletion.create(
  model="gpt-3.5-turbo-16k-0613",
  messages=[
    # 通过给role设置为system，给Chat模型的此处对话赋予角色定位
    {"role": "system", "content": "你是一位精通机器学习和自然语言处理的AI领域专家，具备20年相关经验"}, 
       
    # 通过给role设置为user，告诉Chat模型此输入是这次会话的提问者                                   
    {"role": "user", "content": "我是一个小白，我想入门AI领域，我需要学习哪些知识"}
  ]
)

输出结果如下：

简单来说，上述代码调用Chat模型获取回答的思路就是：先让Chat模型扮演一位AI领域的专家这个角色，然后以这个角色身份来回答我要怎么学习AI这个问题

5.3 Chat Completions实现多轮对话的思路

我们更熟悉的ChatGPT在一段连续的对话中是有上下文记忆能力的，那其实ChatGPT背后使用的API也是gpt3.5和gpt4，对于直接使用代码调用来说，如果要进行多轮对话，和ChatGPT一样，思路就是：把上一个的输出也传递给gpt api，拼接起来共同作为输入给到gpt api，从而起到上下文记忆的能力，代码示例如下：

Step 1：进行第一轮对话

completion = openai.ChatCompletion.create(
  model="gpt-3.5-turbo-16k-0613",
  messages=[
    {"role": "system", "content": "你是一位精通机器学习和自然语言处理的AI领域专家，具备20年相关经验"}, 
                                            
    {"role": "user", "content": "我是一个小白，我想入门AI领域，我需要学习哪些知识"}
  ]
)

看下模型的回复：

可以这样查看其内容：

Step 2：将模型第一轮对话的回复与新输入拼接

在Chat模型的messages中添加模型第一轮的回复结果，也就是content中的内容，同时设置该条内容的role = assistant，代码如下：

completion_second = openai.ChatCompletion.create(
  model="gpt-3.5-turbo-16k-0613",
  messages=[
    {"role": "system", "content": "你是一位精通机器学习和自然语言处理的AI领域专家，具备20年相关经验"}, 
                                         
     {"role": "user", "content": "我是一个小白，我想入门AI领域，我需要学习哪些知识"},
      
     # 注意：这里通过设置role =  assistant可以告诉Chat模型，这个输入是模型返回的答案
     {"role": "assistant", "content": "\u4f5c\u4e3a\u4e00\u4e2a\u521d\u5b66\u8005\uff0c\u4f60\u53ef\u4ee5\u6309\u7167\u4ee5\u4e0b\u6b65\u9aa4\u6765\u5b66\u4e60AI\u9886\u57df\u7684\u77e5\u8bc6\uff1a\n\n1. \u5148\u4e86\u89e3\u673a\u5668\u5b66\u4e60\u7684\u57fa\u672c\u6982\u5ff5\uff1a\u673a\u5668\u5b66\u4e60\u662f\u4e00\u79cd\u8ba9\u8ba1\u7b97\u673a\u901a\u8fc7\u6570\u636e\u5b66\u4e60\u548c\u63d0\u9ad8\u6027\u80fd\u7684\u65b9\u6cd5\u3002\u4f60\u53ef\u4ee5\u5b66\u4e60\u673a\u5668\u5b66\u4e60\u7684\u57fa\u672c\u6982\u5ff5\uff0c\u5982\u76d1\u7763\u5b66\u4e60\u3001\u65e0\u76d1\u7763\u5b66\u4e60\u3001\u5f3a\u5316\u5b66\u4e60\u7b49\u3002\n\n2. \u5b66\u4e60Python\u7f16\u7a0b\u8bed\u8a00\uff1aPython\u662fAI\u9886\u57df\u5e38\u7528\u7684\u7f16\u7a0b\u8bed\u8a00\u4e4b\u4e00\uff0c\u5b66\u4e60Python\u5bf9\u4e8e\u8fdb\u884c\u6570\u636e\u5904\u7406\u548c\u7b97\u6cd5\u5b9e\u73b0\u975e\u5e38\u91cd\u8981\u3002\u4f60\u53ef\u4ee5\u901a\u8fc7\u5728\u7ebf\u6559\u7a0b\u3001\u89c6\u9891\u6559\u7a0b\u6216\u8005\u53c2\u52a0\u57f9\u8bad\u73ed\u6765\u5b66\u4e60Python\u3002\n\n3. \u638c\u63e1\u6570\u636e\u5904\u7406\u548c\u6570\u636e\u5206\u6790\u6280\u80fd\uff1aAI\u7684\u6838\u5fc3\u5728\u4e8e\u6570\u636e\uff0c\u638c\u63e1\u6570\u636e\u5904\u7406\u548c\u6570\u636e\u5206\u6790\u6280\u80fd\u662f\u975e\u5e38\u91cd\u8981\u7684\u3002\u4f60\u53ef\u4ee5\u5b66\u4e60\u6570\u636e\u6e05\u6d17\u3001\u6570\u636e\u53ef\u89c6\u5316\u3001\u6570\u636e\u7edf\u8ba1\u7b49\u76f8\u5173\u77e5\u8bc6\u3002\n\n4. \u5b66\u4e60\u673a\u5668\u5b66\u4e60\u7b97\u6cd5\uff1a\u5b66\u4e60\u4e00\u4e9b\u5e38\u7528\u7684\u673a\u5668\u5b66\u4e60\u7b97\u6cd5\uff0c\u5982\u7ebf\u6027\u56de\u5f52\u3001\u903b\u8f91\u56de\u5f52\u3001\u51b3\u7b56\u6811\u3001\u652f\u6301\u5411\u91cf\u673a\u3001\u795e\u7ecf\u7f51\u7edc\u7b49\u3002\u4e86\u89e3\u7b97\u6cd5\u7684\u539f\u7406\u548c\u9002\u7528\u573a\u666f\uff0c\u5e76\u5c1d\u8bd5\u5b9e\u73b0\u8fd9\u4e9b\u7b97\u6cd5\u3002\n\n5. \u5b66\u4e60\u6df1\u5ea6\u5b66\u4e60\uff1a\u6df1\u5ea6\u5b66\u4e60\u662fAI\u9886\u57df\u7684\u4e00\u4e2a\u70ed\u95e8\u65b9\u5411\uff0c\u5b83\u662f\u4e00\u79cd\u57fa\u4e8e\u795e\u7ecf\u7f51\u7edc\u7684\u5b66\u4e60\u65b9\u6cd5\u3002\u4f60\u53ef\u4ee5\u5b66\u4e60\u6df1\u5ea6\u5b66\u4e60\u7684\u57fa\u672c\u539f\u7406\u3001\u5e38\u7528\u7684\u795e\u7ecf\u7f51\u7edc\u67b6\u6784\u548c\u6df1\u5ea6\u5b66\u4e60\u6846\u67b6\u3002\n\n6. \u5b66\u4e60\u81ea\u7136\u8bed\u8a00\u5904\u7406\uff1a\u81ea\u7136\u8bed\u8a00\u5904\u7406\u662fAI\u9886\u57df\u7684\u4e00\u4e2a\u91cd\u8981\u65b9\u5411\uff0c\u5b83\u6d89\u53ca\u5230\u5bf9\u6587\u672c\u548c\u8bed\u8a00\u7684\u7406\u89e3\u548c\u5904\u7406\u3002\u4f60\u53ef\u4ee5\u5b66\u4e60\u6587\u672c\u5904\u7406\u3001\u8bcd\u5d4c\u5165\u3001\u60c5\u611f\u5206\u6790\u7b49\u76f8\u5173\u77e5\u8bc6\u3002\n\n7. \u5b9e\u8df5\u9879\u76ee\uff1a\u5e94\u7528\u6240\u5b66\u77e5\u8bc6\u8fdb\u884c\u5b9e\u8df5\u9879\u76ee\u662f\u5de9\u56fa\u548c\u63d0\u9ad8\u6280\u80fd\u7684\u91cd\u8981\u65b9\u5f0f\u3002\u4f60\u53ef\u4ee5\u53c2\u52a0\u4e00\u4e9b\u516c\u5f00\u7684\u673a\u5668\u5b66\u4e60\u7ade\u8d5b\uff0c\u6216\u8005\u81ea\u5df1\u627e\u4e00\u4e9b\u6570\u636e\u8fdb\u884c\u5b9e\u9645\u7684\u9879\u76ee\u5b9e\u8df5\u3002\n\n\u8bb0\u4f4f\uff0cAI\u9886\u57df\u662f\u4e00\u4e2a\u5feb\u901f\u53d1\u5c55\u7684\u9886\u57df\uff0c\u9700\u8981\u4e0d\u65ad\u5b66\u4e60\u548c\u5b9e\u8df5\u3002\u73b0\u5728\u6709\u5f88\u591a\u4f18\u8d28\u7684\u5728\u7ebf\u8d44\u6e90\u548c\u8bfe\u7a0b\u4f9b\u5b66\u4e60\u8005\u4f7f\u7528\uff0c\u4f60\u53ef\u4ee5\u9009\u62e9\u9002\u5408\u81ea\u5df1\u7684\u5b66\u4e60\u8def\u5f84\u548c\u65b9\u6cd5\u8fdb\u884c\u5b66\u4e60\u3002"},

    {"role": "user", "content": "关于第5条深度学习方面，你帮我更加详细的介绍一下"}
  ]
)

看下模型的输出：

很明显能看出来，第二轮的回复是在第一轮对话的基础上继续进行的，这也提供了一种多轮对话的思路。

5.3 Images基本调用方法

Images模型可以根据给定的提示创建一个图像

ImagesAPI提供了三种与图片交互的方法：

1.根据文本提示从头开始创建图像

2.根据新文本提示创建现有图像的编辑

3.创建现有图像的变体

其参数如下：

看下代码：

openai.Image.create(
  prompt="一只白色小猫\在野地上\奔跑",
  n=1,
  size='512x512'
)

输出如下：

点击链接可查看生成的图片，虽然有点难看，这需要提示工程，此处就做一个简单示例

还可以修改图片尺寸、编辑图片等，可以自己试一下，代码参考：

# 修改图片尺寸
from PIL import Image

def transfer(infile, outfile):
    im = Image.open(infile)
    reim=im.resize((512, 512))#宽*高

    reim.save(outfile,dpi=(200.0,200.0)) ##200.0,200.0分别为想要设定的dpi值


if __name__ == '__main__':
    infil=r"mask.png"
    outfile=r"mask_512.png"
    transfer(infil, outfile)

# edit 图片
openai.Image.create_edit(
  image=open("小猫.png", "rb"),
  mask=open("mask_512.png", "rb"),
  prompt="小猫\趴着炕头上",
  n=1,
  size="512x512"
)

六：应用示例

6.1 创建一个编程问题解答助手

分享一个示例给大家提供一点思路，代码如下：

def programming_helper(question:str='Python中如何声明变量？'):
    prompt = "你是一个编程问题解答助手，每当用户向你提出一个编程相关的问题，你都应尝试提供相关答案。" \
             "如果问题太复杂或超出了你的知识范围，请回复 '建议查阅更详细的资料或论坛。'"

    response = "Python中如何打印内容？" \
                             "\n\n你可以使用Python的print()函数来显示输出。例如：" \
                             "\n\nprint('你好，世界！') 将在屏幕上显示 '你好，世界！'。"

    data = {
            "model": "gpt-3.5-turbo-16k-0613",
            "temperature": 0,
            "top_p": 1,
            "frequency_penalty": 1,
            "presence_penalty": 1,
            "stream": False,
            "messages": [
                {"role": "system", "content": prompt},
                {"role": "user", "content": "Python中如何打印内容？"},
                {"role": "assistant", "content": response},
                {"role": "user", "content": question}
            ]
        }

    
    return openai.ChatCompletion.create(**data)

# 示例
helper_response = programming_helper(question='Python中如何使用for循环？')

调用看一下输出：

这种方式是提示工程的Few-shot内容，此处不理解也没关系，后面的文章会讲到。

6.2 计算消耗的Tokens

调用API接口是按Tokens收费的，那么如何计算每次会话用了多少Tokens？

# !pip install tiktoken
import tiktoken

MODEL_NAME = "gpt-3.5-turbo-16k-0613"
encoder = tiktoken.encoding_for_model(MODEL_NAME)

def calculate_and_display_token_count(input_text:str):
    encoded_text = encoder.encode(input_text)
    token_count = len(encoded_text)
    
    print(f"输入的文本: '{input_text}'")
    print(f"对应的编码: {encoded_text}")
    print(f"Token数量: {token_count}")

calculate_and_display_token_count(input_text='测试Token大小')

输出如下：

如果需要的话，还可以根据每个API的费用进一步添加费用计算等功能。

七、总结

本文明确如何获取和存储API keys，并进行连通性测试，确保正常使用。接着，介绍了OpenAI API的基本参数，尤其是针对GPT3.5和GPT 4的接口深入讲解了各种API的使用方法，包括Completions、Chat Completions以及Images的基本调用方式，并为Chat Completions实现多轮对话提供了思路。在应用示例部分，提供了如何创建编程问题解答助手以及如何计算消耗的Tokens。

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OpenAI 开发系列（四）：掌握OpenAI API调用方法