因为openai官网给出的api调用方式都是openai库集成的调用方式: openai.createChatCompletion({ model: 'gpt-4', messages: [{ role: 'user', content: message }], }) 这样类似的格式 但是如果想要把api.openai.com换成别的url,就不太好用这种方式,可以用reponse,只需要把url换掉,其他请求体的格式和官方文档...
国内直连通过中转平台快速获取GPT-4 API KEY 密钥,以 uiuiapi.com 平台为例,申请并使用GPT-4 API密钥比较友好,可以快速主力开发者更好的节省折腾申请GPT-4 API KEY 密钥的时间。 第4步:获取API Key 审核通过后,您将收到一封电子邮件,通知您API Key已经准备好。登录您的OpenAI账号,复制您的API Key。请妥善保...
package mainimport("bytes""encoding/json""fmt""io/ioutil""net/http""os")const OPENAI_API_URL="https://api.openai.com/v1/chat/completions"func main(){// OpenAI API KeyapiKey :=os.Getenv("OPENAI_API_KEY")// 请求的载荷requestBody,err :=json.Marshal(map[string]interface{}{"model":"...
@app.route('/gpt4qa',methods=['GET'])defgpt4qa():user_input=request.args.get('msg')dbcat=request.args.get('db')print(f'用户输入:{user_input}, {dbcat}')# Import Azure OpenAI# 初始化配置os.environ["OPENAI_API_TYPE"]="azure"os.environ["OPENAI_API_VERSION"]="2023-07-01-preview"...
第2步:用GPT- 4o实现函数调用 不妨从导入OpenAI库并初始化它入手。 复制 from openai import OpenAI client = OpenAI() 这一行创建了OpenAI类的一个实例。这个实例(客户端)将用于与OpenAI API交互。 我们将定义一个名为tools的列表,含有一个字典,该字典指定了函数get_flight_status。该函数旨在用作OpenAI API上...
接下来让我们部署模型。点击资源管理中的模型部署→管理部署。 页面会跳转到Azure AI Studio中,点击[create new deployment](这里我选择 gpt-35-turbo),输入[Deployment name],点击[Create]。 创建完成后,你可以点击[Chat],在窗口进行交流了。 调用API 的 Endpoint 点击View Code查看代码,可直接API调用。
@Liu YifanWelcome to Microsoft Q&A Forum, Thank you for posting your query here!
API文档 1.打开官网 ChatGPT: Optimizing Language Models for Dialogue 2.找到API 3.查看文档 4.找到sdk库 OpenAI API 5.主流语言 6.PHP SDK链接 这两个都可以用,这里只做了第二个的使用讲解。 本地调用 Tectalic是一个sdk,所有API的使用方法都已经封装好,具体业务逻辑需要我们去另外实现调用。
演示如何使用 4 行代码调用 ChatGPT 的官方API。要求 Python 版本 > 3.6 。 1. 安装依赖 pip3 install openai 2. 执行demo python3 bot.py 3. 修改对话内容 修改第 4 行代码里的content参数即可。例如: completion=openai.ChatCompletion.create(model="gpt-3.5-turbo", \messages=[{"role":"user","conte...
1.编写代码调用 API:使用支持的编程语言(如 Python、C# 等),编写代码通过 API 进行数据请求。 以下是使用 Python 调用 Azure GPT-3.5 API 的示例代码: import openaiopenai.api_key = "你的API密钥"response = openai.ChatCompletion.create( model="gpt-3.5-turbo", messages=[{"role": "user", "content...