ChatGPT-3是一個(gè)人(rén)工智能聊天機器(qì)人(rén)，它用的是OpenAI的GPT-3.5-turbo模型來(lái)實現自然語言處理(lǐ)（NLP）和(hé)語言生(shēng)成任務哦。新版的GPT-3.5-turbo模型是在GPT-3模型的基礎上(shàng)升級改進的，精度和(hé)表現力更高(gāo)，能自動識别文本的語義和(hé)上(shàng)下文，生(shēng)成更準确更自然的回複呢。
OpenAI團隊發布了最新的智能聊天機器(qì)人(rén)ChatGPT API和(hé)語音(yīn)轉文Whisper API。ChatGPT API為(wèi)開(kāi)發者提供了方便易用的方式，讓他們輕松駕馭這個(gè)強大(dà)的NLP模型。最新發布的ChatGPT API使用的是gpt-3.5-turbo模型家(jiā)族，也就是ChatGPT産品中使用的同一模型哦。
ChatGPT API
這次ChatGPT官方更新了gpt-3.5-turbo模型，接口上(shàng)會(huì)有(yǒu)一些(xiē)調整，提供了更多(duō)的API參數(shù)和(hé)選項，讓開(kāi)發者可(kě)以根據自己的需求定制(zhì)和(hé)優化API性能。
如果使用新模型的話(huà)，價格是每1000個(gè)tokens $0.002，比當前的GPT-3.5模型便宜了10倍呢。它具有(yǒu)高(gāo)可(kě)用性和(hé)可(kě)擴展性，還(hái)可(kě)以應對高(gāo)流量應用場(chǎng)景。官方測試工程師(shī)從text-davinci-003遷移到gpt-3.5-turbo，隻需要做(zuò)一些(xiē)調整就能完成開(kāi)發，還(hái)提供了非常友(yǒu)好的開(kāi)發文檔和(hé)示例代碼，幫助開(kāi)發者快速上(shàng)手。
用法
如果隻是想快速驗證 ChatGPT API是否可(kě)用，那(nà)我們可(kě)以嘗試使用curl發送請(qǐng)求。
curl https://api.openai.com/v1/chat/completions
-H "Authorization: Bearer $OPENAI_API_KEY"
-H "Content-Type: application/json"
-d'{
"model": "gpt-3.5-turbo",
"messages": [{"role": "user", "content": "OpenAI 的使命是什麽？"}]
}'
如果需要深入ChatGPT API的開(kāi)發，小(xiǎo)編将向你(nǐ)展示如何使用Python + ChatGPT API快速構建基于ChatGPT的用法。
這是基本用法的代碼示例：
# 注意檢查你(nǐ)的OpenAI版本必須是v0.27.0或以上(shàng)
import openai
# 首先，您需要設置您的 API 密鑰
openai.api_key = "你(nǐ)的API key"
# 然後，您可(kě)以調用“gpt-3.5-turbo”模型
model_engine = "gpt-3.5-turbo"
# 設置你(nǐ)的輸入文本
input_text = "問題XXXXXXXXX"
# 發送API請(qǐng)求并得(de)到響應，注意接口和(hé)參數(shù)相比舊(jiù)款有(yǒu)變化
response = openai.ChatCompletion.create(
model=model_engine,
messages=[{"role": "user", "content": input_text }]
)
#response 将得(de)到一個(gè)結構如下的 json 消息
# {
# 'id': 'chatcmpl-6p9XYPYSTTRi0xEviKjjilqrWU2Ve',
# 'object': 'chat.completion',
# 'created': 1677649420,
# 'model': 'gpt-3.5-turbo',
# 'usage': {'prompt_tokens': 56, 'completion_tokens': 31, 'total_tokens': 87},
# 'choices': [
# {
# 'message': {
# 'role': 'assistant',
# 'content': '問題XXXXXXXXX'},
# 'finish_reason': 'stop',
# 'index': 0
# }
# ]
# }
# 解析響應并輸出結果
output_text = response['choices'][0]['message']['content']
print("ChatGPT API reply:", output_text)
在上(shàng)面的代碼中，我們首先設置我們的 API 密鑰，然後指定要使用的 GPT-3.5-turbo 模型，設置輸入文本并發送 API 請(qǐng)求，最後解析響應并輸出 ChatGPT 回複。 有(yǒu)一些(xiē)注意事項
新接口：原來(lái)使用text-davinci-002模型，我們使用openai.Completion.create接口，現在新的gpt-3.5-turbo應該使用openai.ChatCompletion.create接口。
新增參數(shù)：第一個(gè)參數(shù)設置model模型名稱，第二個(gè)參數(shù)為(wèi)會(huì)話(huà)列表
為(wèi)什麽要提供對話(huà)列表？ 因為(wèi)API調用是單接口請(qǐng)求，不會(huì)自動記錄之前的聊天信息，沒有(yǒu)上(shàng)下文。 為(wèi)了讓 ChatGPT 在一次請(qǐng)求中了解你(nǐ)的上(shàng)下文，你(nǐ)需要提供這樣一個(gè)完整的對話(huà)列表，比如這個(gè)對話(huà)
import openai
openai.ChatCompletion.create(
model="gpt-3.5-turbo",
messages=[
{"role": "system", "content": "你(nǐ)是個(gè)好幫手嗎？"},
{"role": "user", "content": "誰赢得(de)了 2020 年的世界大(dà)賽冠軍？"},
{"role": "assistant", "content": "洛杉矶道(dào)奇隊赢得(de)了 2020 年世界大(dà)賽冠軍。"},
{"role": "user", "content": "在哪裏播放？"}
]
)
每個(gè)對話(huà)消息都需要提供角色和(hé)內(nèi)容。 共有(yǒu)三種角色：系統、用戶或助手。
system：系統消息相當于管理(lǐ)員，可(kě)以設置助手的行(xíng)為(wèi)和(hé)特征。 在上(shàng)面的示例中： 你(nǐ)是個(gè)好幫手嗎？。
user: 用戶消息就是我們自己，可(kě)以由用戶來(lái)詢問，也可(kě)以直接讓開(kāi)發者提前搭建一些(xiē)提示。 一些(xiē)參考 ChatGPT 提示
assistant：助手消息是之前ChatGPT API提供的回複，存放在這裏。 你(nǐ)也可(kě)以修改這個(gè)回複或者自己編一段對話(huà)，讓整個(gè)對話(huà)更流暢。
如果您不需要對話(huà)框，隻需提供一條用戶消息，如之前的 Python 代碼所示。
語音(yīn)轉文本 API
OpenAI 還(hái)發布了支持語音(yīn)轉文本的 Whisper API。 它提供了一個(gè)large-v2模型，易于使用，價格為(wèi)0.006美元/分鍾，可(kě)以按需訪問，高(gāo)度優化的服務堆棧可(kě)以确保更快的性能。
Whisper API 可(kě)通(tōng)過轉錄（以源語言轉錄）或翻譯（轉錄成英語）端點使用，并接受多(duō)種格式（m4a、mp3、mp4、mpeg、mpga、wav、webm）：
一個(gè)簡單的示例
curl https://api.openai.com/v1/audio/transcriptions \
-H "Authorization: Bearer $OPENAI_API_KEY" \
-H "Content-Type: multipart/form-data" \
-F model="whisper-1" \
-F file="static/file/openai"
Interface response format //接口響應格式
{
"text": "想象一下你(nǐ)曾經有(yǒu)過的最瘋狂的想法……"
}
Use in Python
import openai
file = open("static/file/openai", "rb")
transcription = openai.Audio.transcribe("whisper-1", f)
print(transcription)
以上(shàng)隻是一個(gè)簡單的例子，展示了如何使用 Python 通(tōng)過 ChatGPT API 發送請(qǐng)求，您可(kě)以根據需要使用 ChatGPT API 來(lái)完成更複雜的任務。
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