GPT3.5介面呼叫方法主要包括openai安裝、api_requestor.py替換、介面呼叫、範例程式說明四個部分。
1 openai安裝
Python openai函式庫可直接透過pip install openai安裝。如果已經安裝openai，但是後續提示找不到ChatCompletion，那麼請使用指令「pip install -U openai」來升級openai。
2 api_requestor.py替換
Python openai安裝完成後，會產生api_requestor.py文件，檔案位於python環境庫檔案目錄下“site-packages\openai\api_requestor.py”，如下圖所示。將該文件進行替換，在公眾號樂樂感知學堂中回覆api35即可取得用來替換的文件。
Windows：
C:\ProgramData\Anaconda3\Lib\site-packages\openai\api_requestor.py
或
C:\ProgramData\Anaconda3\envs\xxx\ lib\site-packages\openai\api_requestor.py
Linux：
/root/miniconda3/lib/pythonxx/site-packages/openaiapi_requestor.py
或
/root/miniconda3/envs/xxx /lib/pythonxx/site-packages/openaiapi_requestor.py
將該文件進行替換，在公眾號樂樂感知學堂中回复api35即可獲得用來替換的文件。
3 介面呼叫說明
介面呼叫方式不變，與openai自身呼叫方式一致。輸入主要有7個參數。
（1）model：模型名稱，gpt-3.5-turbo或gpt-3.5-turbo-0301
（2）messages：問題或補充全部內容，以下重點介紹。
（3）temperature：控制結果隨機性，0.0表示結果固定，隨機性大可設定為0.9。
（4）max_tokens：最大回傳字數（包括問題和答案），通常漢字佔兩個token。假設設定成100，如果prompt問題中有40個漢字，那麼回傳結果最多包含10個漢字。 ChatGPT API允許的最大token數量為4096，即max_tokens最大設定為4096減去問題的token數量。
（5）top_p：設定為1即可。
（6）frequency_penalty：設定為0即可。
（7）presence_penalty：設定為0即可。
（8）stream：控制連續輸出或完整輸出。
則需要注意，而上述輸入參數增加stream，即是否以控制流程的方式輸出。
如果stream取值為False，那麼完全傳回全部文字結果，可透過response.choices[0].delta['content']讀取。但是，字數越多，等待返回時間越長，時間可參考控制流讀出時的4字/每秒。如果steam取值為True時，那麼回傳結果就是一個Python generator，需要透過迭代來取得結果，平均大約每秒鐘4個字（33秒134字，39秒157字）。讀取程序如下所示.
4 message
messages字段組成部分包括角色role和content問題兩個部分組成，如下所示：
model="gpt-3.5-turbo",
messages=[
{"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
{"role": "user", "content": "Who won the world series in 2020?"},
{"role": "assistant", "content": "The Los Angeles Dodgers won the World Series in 2020."},
{"role": "user", "content": "Where was it played?"}
]登入後複製
gpt 3.5-turbo模型中，角色role包含system系統、assistant助手、使用者user三種類型。 System角色相當於告訴ChatGPT具體以何種角色回答問題，需要在content中指明具體的角色和問題內容。而gpt-3.5-turbo-0301主要區別在於更關注問題內容，而不會特別關注具體的角色部分。 gpt-3.5-turbo-0301模型有效期到6月1日，而gpt-3.5-turbo會持續更新。
assistant助理和使用者user則相當於已經指明了角色，content直接寫入關注的問題即可。
5 範例程式
（1）stream = False
import openai
def openai_reply(content, apikey):
openai.api_key = apikey
response = openai.ChatCompletion.create(
model="gpt-3.5-turbo-0301",#gpt-3.5-turbo-0301
messages=[
{"role": "user", "content": content}
],
temperature=0.5,
max_tokens=1000,
top_p=1,
frequency_penalty=0,
presence_penalty=0,
)
# print(response)
return response.choices[0].message.content
if __name__ == '__main__':
content = '你是谁？'
ans = openai_reply(content, '你的APIKEY')
print(ans)登入後複製
（2）stream = True
import time
import openai
openai.api_key = "你的APIKEY"
response = openai.ChatCompletion.create(
model="gpt-3.5-turbo",
messages=[
{"role": "user", "content": 'how are you'}
],
temperature=0,
max_tokens=1000,
stream=True,
top_p=1,
frequency_penalty=0,
presence_penalty=0,
user='RdFast智能创作机器人小程序'
)
print(response)
print('response["choices"][0]["text"]结果如下所示：')
ans = ''
for r in response:
if 'content' in r.choices[0].delta:
ans += r.choices[0].delta['content']
print(ans)
print(ans)登入後複製
ee
#
以上是Python怎麼呼叫GPT3.5接口的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
