このチュートリアルは、Pythonベースのチャットボットの構築に焦点を当てたAPIを介して、OpenaiのGPT-4.5言語モデルを使用することをガイドします。これは、毎月のChatGPTサブスクリプションの費用対効果の高い代替品を提供します。
GPT-4.5の理解
Openaiの最新モデルであるGPT-4.5は、会話の流encyさ、文脈的理解、および事実の正確さに優れています。より自然な応答を生み出し、トーンを効果的に適応させるため、チャットボットやコンテンツの作成に最適です。ただし、OpenaiのOシリーズモデルとは異なり、段階的な推論機能が欠けているため、複雑な問題解決タスクにはそれほど適していません。
Openai APIへの接続
これには、APIキーを取得してPython環境をセットアップすることが含まれます。
1。APIキーの取得:
OPENAI_API_KEY=<your_api_key></your_api_key>
を使用して、キーを.env
ファイル(pythonスクリプトと同じディレクトリ)に安全に保存します。 OPENAI_API_KEY=<your_api_key></your_api_key>
2。API価格設定:
OpenaiのAPIはペイパーデューであり、トークンによる充電(単語の約4/3)です。これは、定期的に使用するためのサブスクリプションよりも安いことがよくあります。このチュートリアルで使用されているモデルであるGPT-4.5は、OpenAIの最も高度な汎用モデルです。
3. Python環境のセットアップ:
アナコンダを使用して、きれいなPython環境を作成します。
conda create -n gpt45 -y python = 3.9 CondaはGPT45をアクティブにします PIPインストールOpenai Python-Dotenv
4.最初のAPIリクエストを作成します:
script.py
という名前のファイルを作成し、次のコードを追加します。
Openai Import Openaiから dotenvインポートload_dotenvから OSをインポートします load_dotenv() api_key = os.getenv( "openai_api_key") client = openai(api_key = api_key) client = client.chat.completions.create( Model = "GPT-4.5-PREVIEW"、 messages = [{"role": "user"、 "content": "hello"}]、 )) print(complete.choices [0] .message.content)
python script.py
を使用してこれを実行します。
GPT-4.5チャットボットの構築:
スクリプトを強化して、インタラクティブなチャットボットを作成します。
Openai Import Openaiから dotenvインポートload_dotenvから OSをインポートします load_dotenv() api_key = os.getenv( "openai_api_key") client = openai(api_key = api_key) chat_history = [] 本当です: prompt = input( ">") prompt == "exit"の場合: 壊す chat_history.append({"role": "user"、 "content":prompt}) client = client.chat.completions.create( Model = "gpt-4.5-preview"、messages = chat_history )) 回答= complete.choices [0] .message.content 印刷(回答) chat_history.append({"role": "assistant"、 "content":answer})
このチャットボットは会話の履歴を維持し、より文脈的に認識している応答を可能にします。
結論:
このチュートリアルは、Pythonを使用して機能的なチャットボットを構築するためにOpenai APIとGPT-4.5を活用する方法を示しました。 APIキーを安全に処理し、APIの使用コストに注意してください。
以上がGPT-4.5 APIチュートリアル:Openai&#x27; s APIを始めますの詳細内容です。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。