自从2022年11月推出以来，ChatGPT就吸引了全球的关注。这款开创性的AI聊天机器人擅长解释自然语言指令，并能在各种主题上产生与人类对话非常相似的回应。
大型语言模型如GPT-4的出现为自然语言处理领域带来了新的可能性。通过OpenAI发布的ChatGPT API，我们现在可以轻松地将对话式人工智能功能集成到我们的应用程序中。在这个初学者指南中，我们将探索ChatGPT API提供的功能以及如何使用Python客户端开始使用它。
什么是GPT？
GPT是Generative Pre-trained Transformer的缩写，是由OpenAI开发的一系列语言模型。这些模型从GPT-1发展到GPT-4，经过大量文本数据的训练，并可以进一步优化以适应特定的语言任务。它们擅长通过预测后续单词来生成连贯的文本。ChatGPT是基于这些模型的对话型人工智能，以自然语言进行交互，并经过训练以确保安全、可靠和信息丰富，其知识更新至2023年3月。
ChatGPT API是什么？
API（应用程序编程接口）允许两个软件程序相互通信。API公开了应用程序中的某些功能和数据，供其他应用程序使用。例如，Twitter API允许开发人员访问用户配置文件、推文、趋势等，并使用这些数据构建自己的应用程序。
ChatGPT API提供了访问OpenAI的对话式AI模型，如GPT-4、GPT-4 turbo、GPT-3等。它允许我们通过API在我们的应用程序中利用这些语言模型。使用这些API，您可以在应用程序中创建有趣的功能和特性，对您的用户非常有用。这可能包括：
- 构建聊天机器人和虚拟助手
- 自动化客户支持工作流程
- 生成电子邮件、报告等内容
- 回答特定领域的问题
ChatGPT API的主要特点
让我们来看看为什么您可能选择使用ChatGPT API来进行您的项目：
自然语言理解
ChatGPT在理解自然语言方面展现出了卓越的能力。它基于GPT-3架构构建，使其能够解释和处理各种自然语言输入，包括问题、命令和陈述。
这种理解是通过对大量文本数据的训练来实现的，使其能够熟练识别各种语言细微差别，并生成准确且与上下文相关的回答。
上下文响应生成
该API在生成文本方面表现出色，不仅连贯而且与上下文相关。这意味着ChatGPT可以提供与对话流程无缝对齐的响应，与先前提供的上下文保持相关性。
它处理长文本序列的能力使其能够理解对话中的依赖关系，从而确保回答不仅准确，而且在给定的上下文中也有意义。
API提供的一些关键功能包括：
- 自然语言理解
- 上下文响应生成
- 能够回答后续问题
- 支持对话式工作流程
如何使用ChatGPT API
OpenAI Python API库提供了一种简单高效的方式，可以从任何Python 3.7+应用程序与OpenAI的REST API进行交互。本详细指南旨在帮助您有效地使用该库。
安装
要开始使用这个库，请使用pip进行安装：
!pip install openai使用方法
要使用这个库，你需要导入它并创建一个OpenAI客户端：
from openai import OpenAI
client = OpenAI(api_key="...")
您可以通过登录 platform.openai.com 生成一个密钥。
这段文字的中文翻译如下：
一旦你获得了密钥，你就可以进行API调用，比如创建聊天完成：
chat_completion = client.chat.completions.create(
messages=[
{
"role": "user",
"content": "什么是机器学习？",
}
],
model="gpt-4-1106-preview",
)
该库还支持使用服务器端事件（SSE）进行流式响应。以下是如何进行流式响应的示例：
from openai import OpenAI
client = OpenAI(api_key="...")
stream = client.chat.completions.create(
model="gpt-4",
messages=[{"role": "user", "content": "什么是机器学习？"}],
stream=True,
)
for part in stream:
print(part.choices[0].delta.content or "")
OpenAI模型和定价
OpenAI提供了一系列不同的AI模型，用户可以通过其API利用这些模型。这些模型在功能、定价和预期使用案例上有所不同。
旗舰型号GPT-4是最强大和最昂贵的，起价为每1,000个输入标记0.03美元，每1,000个输出标记0.06美元。GPT-4代表了自然语言处理的最新技术，具有理解和生成类似人类文本的能力。它支持最多128,000个上下文标记。GPT-4系列包括基础的GPT-4模型和使用32,000个上下文标记的GPT-4-32k模型。
全新发布的GPT-4 Turbo模型具有128k的上下文长度，支持视觉，并且比GPT-4更强大。最好的部分是定价。输入每1,000个标记仅需$0.01，输出每1,000个标记仅需$0.03。
为了更具成本效益的自然语言处理，OpenAI提供了GPT-3.5系列模型。GPT-3.5 Turbo针对对话应用进行了优化，具有16,000个上下文标记，价格为每1,000个输入标记0.0010美元，每1,000个输出标记0.0020美元。GPT-3.5 Turbo Instruct是一个带有4,000个上下文标记的指导模型，价格略高，每1,000个输入标记0.0015美元，每1,000个输出标记0.0020美元。除了核心语言模型外，OpenAI还通过其API提供其他功能。 Assistants API通过提供检索和代码解释等工具，使构建AI助手变得简单。图像模型可以生成和编辑图像。嵌入模型可以将文本表示为数值向量。还有针对特定应用程序进行模型微调的选项。OpenAI提供一系列强大的AI模型，开发者可以通过简单的按需付费API来利用这些模型。选择模型取决于特定的应用需求和预算。GPT-4以高端价格提供尖端功能，而像GPT-3.5这样的模型在许多应用中平衡了性能和成本。
您可以查看官方文档，了解更多关于所有可用的模型及其API定价的信息。
灵活性和定制化
API提供了许多参数，可以根据您的应用程序的需求来定制模型的行为：
认证
- api_key (str): 用于认证请求的API密钥。必填项。
模型
- model (str): 要使用的模型的ID。指定要用于生成完成的模型。
输入
- prompt (str): 要为其生成完成的提示文本。通常为文本。
- suffix (str): 生成的文本完成后的后缀。
输出
- max_tokens (int): 生成完成中要生成的最大标记数。介于1和4096之间。
- stop (str): API将停止生成进一步标记的最多4个序列。
- temperature (float): 控制随机性。值范围从0.0到2.0。较高的值意味着模型将冒更大的风险。
- top_p (float): 与温度采样相对应的替代方法，称为核心采样。值范围从0.0到1.0。较高的值意味着模型将冒更大的风险。
- n (int): 每个提示要生成的完成数量。
- stream (bool): 是否将部分进度流式传输回。如果设置，令牌将作为仅数据的服务器发送的事件发送，一旦可用。
塑造ChatGPT API行为
塑造聊天机器人行为的三种主要消息类型是“system”、“user”和“assistant”消息。系统消息代表聊天机器人的内部过程，用户消息是来自人类的输入，助手消息是聊天机器人的响应。
‘
系统消息允许聊天机器人跟踪对话状态，理解上下文，并确定适当的回应。例如，系统消息可以记录当前讨论的主题、用户的情绪或与该用户的过去对话。这些元数据影响聊天机器人如何解释用户消息并生成助手消息。
用户消息提供了聊天机器人必须分析和反应的原始对话输入。聊天机器人使用自然语言处理从这些消息中提取含义并确定意图。不同的用户消息措辞、长度、标点和内容将引发聊天机器人不同的回应。
最后，assistant消息代表了聊天机器人对系统状态和用户消息输入进行分析后形成的回应。助手消息的语调、个性和信息内容最终决定了用户体验。对生成助手消息的聊天机器人规则和人工智能进行精心设计是创造引人入胜、有帮助的对话的关键。
结论
ChatGPT API在对话式人工智能领域迈出了重要的一步，为开发者和创新者提供了一个多功能且强大的工具。它能够理解和生成自然语言，并具有灵活性，可以集成到各种应用中，为创建复杂的基于人工智能的解决方案提供了宝贵的资产。
无论是用于构建高级聊天机器人、自动化客户支持、生成创意内容还是回答特定领域的问题，ChatGPT API提供了必要的工具和能力，将这些想法变为现实。
OpenAI提供的各种模型，每个模型都针对不同的用例和预算考虑进行了定制，确保开发者可以选择最适合他们需求的工具。从最先进的GPT-4到更具成本效益的GPT-3.5变体，模型的选择可以根据应用程序的特定要求进行精细调整。
这里提供的综合指南是任何想要利用这一尖端技术的人的绝佳起点。
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抱歉，我无法翻译视频和图片标签，也无法保留代码块。以下是我对文本的翻译：
“你是一个翻译员。”
