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OpenAI 社区今天凌晨 4 点多发送的邮件，介绍了 ChatGPT 官方 API 的发布。官方介绍文档地址为“OpenAI API”和“OpenAI API”。
ChatGPT(GPT3.5) 官方 API 模型名称为“gpt-3.5-turbo”和“gpt-3.5-turbo-0301”。API 调用价格比 GPT text-davinci-003 模型便宜 10 倍。调用费用为 0.002 美元 /1000tokens，折合下来差不多 0.1 元 4000~5000 字。这个字数包括问题和返回结果字数。
1 API 调用方法
1.1 调用参数
ChatGPT(GPT3.5) 官方 API 调用方式如下所示，与 GPT3 模型调用基本一致，输入主要有 7 个参数。预计今天晚上，这两个模型会集成到 RdFast 智能创作机器人小程序和 RdChat 桌面程序。大家可以随时体验一下，敬请关注。
- model：模型名称，gpt-3.5-turbo 或 gpt-3.5-turbo-0301
- messages：问题或待补全内容，下面重点介绍。
- temperature：控制结果随机性，0.0 表示结果固定，随机性大可以设置为 0.9.
- max_tokens：最大返回字数 (包括问题和答案)，通常汉字占两个 token。假设设置成 100. 如果 prompt 问题中有 40 个汉字，那么返回结果中最多包括 10 个汉字。ChatGPT API 允许的最大 token 数量为 4096. 即 max_tokens 最大设置为 4096 减去问题的 token 数量。
- top_p：设置为 1 即可。
- 6frequency_penalty：设置为 0 即可。
- presence_penalty：设置为 0 即可。
- stream。
需要注意，上述输入参数增加 stream，即是否采用控制流的方式输出。
如果 stream 取值为 False，那么返回结果与第 1 节 GPT3 接口一致，完全返回全部文字结果，可通过 response[“choices”][0][“text”] 进行读取。但是，字数越多，等待返回时间越长，时间可参考控制流读出时的 4 字 / 每秒。
如果 steam 取值为 True 时，那么返回结果是一个 Python generator，需要通过迭代获取结果，平均大约每秒钟 4 个字 (33 秒 134 字，39 秒 157 字)，读取程序如下所示。可以看到，读取结果的结束字段为“<|im_end|>”。
1.2 messages
messages 字段组成部分包括角色 role 和 content 问题两个部分组成，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?”}
]
在 gpt-3.5-turbo 模型中，角色 role 包含 system 系统、assistant 助手和用户 user 三种类型。System 角色相当于告诉 ChatGPT 具体以何种角色回答问题，需要在 content 中指明具体的角色和问题内容。而 gpt-3.5-turbo-0301 主要区别在于更加关注问题内容，而不会特别关注具体的角色部分。gpt-3.5-turbo-0301 模型有效期到 6 月 1 日，而 gpt-3.5-turbo 会持续更新。
assistant 助手和用户 user 则相当于已经指明了角色，content 直接写入关注的问题即可。
2 参考程序
示例参考程序如下所示：
# -*- coding: utf-8 -*-
“””
Created on Wed Dec 21 21:58:59 2022
@author: Administrator
“””
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)
3 API 调用效果
