Gemini と OpenAI ライブラリの使用
この記事に基づいて、OpenAI ライブラリで Gemini を使用できるようになりました。そこで、この記事ではそれを試してみることにしました
現在、チャット完了 API と埋め込み API のみが利用可能です。
この記事では、Python と JavaScript の両方を使用してみました。
パイソン
まず、環境を設定しましょう。
pip install openai python-dotenv
次に、次のコードを実行してみましょう。
import os from dotenv import load_dotenv from openai import OpenAI load_dotenv() GOOGLE_API_KEY = os.getenv("GOOGLE_API_KEY") client = OpenAI( api_key=GOOGLE_API_KEY, base_url="https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/" ) response = client.chat.completions.create( model="gemini-1.5-flash", n=1, messages=[ {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."}, { "role": "user", "content": "Explain briefly(less than 30 words) to me how AI works." } ] ) print(response.choices[0].message.content)
次の応答が返されました。
AI mimics human intelligence by learning patterns from data, using algorithms to solve problems and make decisions.
コンテンツフィールドでは、文字列または「type」:「text」のいずれかを指定できます。
import os from dotenv import load_dotenv from openai import OpenAI load_dotenv() GOOGLE_API_KEY = os.getenv("GOOGLE_API_KEY") client = OpenAI( api_key=GOOGLE_API_KEY, base_url="https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/" ) response = client.chat.completions.create( model="gemini-1.5-flash", n=1, messages=[ {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."}, { "role": "user", "content": [ { "type": "text", "text": "Explain briefly(less than 30 words) to me how AI works.", }, ] } ] ) print(response.choices[0].message.content)
ただし、画像と音声の入力でエラーが発生しました。
画像入力のサンプルコード
import os from dotenv import load_dotenv from openai import OpenAI load_dotenv() GOOGLE_API_KEY = os.getenv("GOOGLE_API_KEY") client = OpenAI( api_key=GOOGLE_API_KEY, base_url="https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/" ) # png to base64 text import base64 with open("test.png", "rb") as image: b64str = base64.b64encode(image.read()).decode("utf-8") response = client.chat.completions.create( model="gemini-1.5-flash", # model="gpt-4o", n=1, messages=[ {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."}, { "role": "user", "content": [ { "type": "text", "text": "Describe the image in the image below.", }, { "type": "image_url", "image_url": { "url": f"data:image/png;base64,{b64str}" } } ] } ] ) print(response.choices[0].message.content)
音声入力のサンプルコード
import os from dotenv import load_dotenv from openai import OpenAI load_dotenv() GOOGLE_API_KEY = os.getenv("GOOGLE_API_KEY") client = OpenAI( api_key=GOOGLE_API_KEY, base_url="https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/" ) # png to base64 text import base64 with open("test.wav", "rb") as audio: b64str = base64.b64encode(audio.read()).decode("utf-8") response = client.chat.completions.create( model="gemini-1.5-flash", # model="gpt-4o-audio-preview", n=1, modalities=["text"], messages=[ {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."}, { "role": "user", "content": [ { "type": "text", "text": "What does he say?", }, { "type": "input_audio", "input_audio": { "data": b64str, "format": "wav", } } ] } ] ) print(response.choices[0].message.content)
次のエラー応答が返されました。
openai.BadRequestError: Error code: 400 - [{'error': {'code': 400, 'message': 'Request contains an invalid argument.', 'status': 'INVALID_ARGUMENT'}}]
現在はテキスト入力のみ対応していますが、将来的には画像や音声の入力も可能になるようです。
JavaScript
JavaScript のサンプル コードを見てみましょう。
まずは環境を整えましょう。
npm init -y npm install openai npm pkg set type=module
次に、次のコードを実行してみましょう。
import OpenAI from "openai"; const GOOGLE_API_KEY = process.env.GOOGLE_API_KEY; const openai = new OpenAI({ apiKey: GOOGLE_API_KEY, baseURL: "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/" }); const response = await openai.chat.completions.create({ model: "gemini-1.5-flash", messages: [ { role: "system", content: "You are a helpful assistant." }, { role: "user", content: "Explain briefly(less than 30 words) to me how AI works", }, ], }); console.log(response.choices[0].message.content);
コードを実行するときは、.env ファイルに API キーを必ず含めてください。 .env ファイルは実行時にロードされます。
node --env-file=.env run.js
次の応答が返されました。
AI systems learn from data, identify patterns, and make predictions or decisions based on those patterns.
同じライブラリ内で他のモデルを使用できるのは素晴らしいことです。
OpenAI を使用すると会話履歴の編集が簡単になるので、個人的にはこれが嬉しいです
以上がGemini と OpenAI ライブラリの使用の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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Pythonは、データサイエンス、Web開発、自動化タスクに適していますが、Cはシステムプログラミング、ゲーム開発、組み込みシステムに適しています。 Pythonは、そのシンプルさと強力なエコシステムで知られていますが、Cは高性能および基礎となる制御機能で知られています。

PythonはゲームとGUI開発に優れています。 1)ゲーム開発は、2Dゲームの作成に適した図面、オーディオ、その他の機能を提供し、Pygameを使用します。 2)GUI開発は、TKINTERまたはPYQTを選択できます。 TKINTERはシンプルで使いやすく、PYQTは豊富な機能を備えており、専門能力開発に適しています。

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2時間以内にPythonの基本を学ぶことができます。 1。変数とデータ型を学習します。2。ステートメントやループの場合などのマスター制御構造、3。関数の定義と使用を理解します。これらは、簡単なPythonプログラムの作成を開始するのに役立ちます。

Pythonは学習と使用が簡単ですが、Cはより強力ですが複雑です。 1。Python構文は簡潔で初心者に適しています。動的なタイピングと自動メモリ管理により、使いやすくなりますが、ランタイムエラーを引き起こす可能性があります。 2.Cは、高性能アプリケーションに適した低レベルの制御と高度な機能を提供しますが、学習しきい値が高く、手動メモリとタイプの安全管理が必要です。

限られた時間でPythonの学習効率を最大化するには、PythonのDateTime、時間、およびスケジュールモジュールを使用できます。 1. DateTimeモジュールは、学習時間を記録および計画するために使用されます。 2。時間モジュールは、勉強と休息の時間を設定するのに役立ちます。 3.スケジュールモジュールは、毎週の学習タスクを自動的に配置します。

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Pythonは、自動化、スクリプト、およびタスク管理に優れています。 1)自動化:OSやShutilなどの標準ライブラリを介してファイルバックアップが実現されます。 2)スクリプトの書き込み:Psutilライブラリを使用してシステムリソースを監視します。 3)タスク管理:スケジュールライブラリを使用してタスクをスケジュールします。 Pythonの使いやすさと豊富なライブラリサポートにより、これらの分野で優先ツールになります。
