API Reference - OpenAI API data={"model":'gpt-4',"messages":[{"role":"user","content":original_text}]} 然后开始使用response请求: response=requests.post(api_url,data=json.dumps(data),headers=headers)ifresponse.status_code==200:result=response.json()print(result)else:print(f"Error: {resp...
编写调用代码:使用您的API密钥调用GPT-4o API。以下是一个示例代码,展示了如何调用GPT-4o API: import openai # 设置您的API密钥 openai.api_key = 'YOUR_API_KEY' # 调用GPT-4o API response = openai.Completion.create( model="gpt-4o", # 确保使用的是GPT-4o模型 prompt="请生成一段关于AI在教育...
以调用 gpt-3.5-turbo 为例,使用 net/http 发送请求: 复制 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request...
@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"...
@Liu YifanWelcome to Microsoft Q&A Forum, Thank you for posting your query here!
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...
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...
API Key:我们刚刚创建的 GitHub Token。 模型名称:gpt-4o(其他可选的还有gpt-4o-mini等模型。) 有了这 “三要素”,我们就可以开始验证 API 是否可用了。我们可以参考上面这篇文章,通过 Postman、Python 脚本、NextChat 网页版、Dify 智能体搭建平台、浏览器插件等方式,调用这个 API,看看是否能够正常返回结果。
获取API密钥:首先,您需要在OpenAI官网注册一个账户并获取API密钥。如果您已经有账户并且API密钥有效,请跳过此步骤。 安装OpenAI库:在您的Python环境中安装openai库。这可以通过以下命令完成: pip install openai 编写调用代码:使用您的API密钥调用GPT-4o API。以下是一个示例代码,展示了如何调用GPT-4o API: ...
当GPT-4的精准需要支付0.03美元/千token,GPT-3.5却只要0.0015美元时,用户选择困难症背后是真实的成本焦虑。「自动模式」的构想值得深究:是让AI自主判断问题复杂度?还是基于用户使用场景动态切换?这需要突破当前API调用模式的限制,在响应速度与模型性能间找到新平衡点。更值得思考的是:当模型选择权完全交给AI,用户是否...