생성 된 API 키 사용 준비 주요 개념 :
OpenAi API 액세스 : 액세스 얻기는 OpenAI 계정을 만들고, API 키를 생성하고, 안전하게 저장 (환경 변수를 사용하여 권장).
Python Integration : 우리는 Python 라이브러리를 사용하여 API와의 상호 작용을 단순화합니다.
ChatGpt API 호출 : 메소드를 사용하여 대화 응답을 생성하기위한 API 요청을 구조화하는 방법을 배우십시오.
오류 처리 :
직접 API 상호 작용을 위해 를 사용하여 자동화 탐색 및 대규모 API 요청을 처리하기위한 전략 (배치, 스로틀, 캐싱).
실제 응용 프로그램 :
파이썬 환경 설정 :
Python 설치 :openai
파일에 단단히 저장하십시오 : .
API 키를로드하십시오 : import openai from openai import OpenAI import os from dotenv import load_dotenv # Load the API key from the .env file load_dotenv() client = OpenAI(api_key=os.environ.get("CHAT_GPT_API_KEY")) chat_completion = client.chat.completions.create( model="gpt-4-turbo", # Use gpt-4-turbo for optimal performance and cost messages=[{"role": "user", "content": "What is the capital of France?"}] ) print(chat_completion.choices[0].message.content)
를 원하는 모델로 바꾸고 원래 자습서에 표시된대로 포괄적 인 오류 처리를 포함시켜야합니다.
고급 기술 및 실제 예제 : "gpt-4-turbo"
OpenAi API 제한 및 가격 : 데이터 보존 : OpenAi는 30 일 동안 데이터를 유지합니다 토큰 한계 :
모델은 토큰 제한이 있습니다. 그들을 초과하려면 신중한 텍스트 관리가 필요합니다 가격 : API는 무료가 아닙니다. 자세한 내용은 OpenAi의 가격 책정 페이지를 참조하십시오. GPT-4 터보는 GPT-4에 대한 비용 효율적인 대안을 제공합니다
requests
위 내용은 OpenAI API를 사용하여 파이썬으로 자신의 AI 도구를 구축하십시오.의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!