首先需要安装一个包,直接 pip install openai 即可。 然后登录http://platform.openai.com/api-keys,创建一个 API-KEY,如果要通过接口访问,它是不可或缺的。 下面就可以通过 Python 来访问了,我们举例说明。 生成文本 我们可以给 GPT 一段话,让它以文本的形式生成回复内容。 from openai import OpenAI import ...
client.api_key = os.environ.get("OPENAI_API_KEY") def stream_and_play(text): response = client.audio.speech.create( model="tts-1", voice="alloy", input=text, ) # 将二进制响应内容转换为字节流。 byte_stream = io.BytesIO(response.content) # 从字节流中读取音频数据。 audio = AudioSegm...
stream:控制是否为流式输出。当参数设置为 True 时,API 的返回结果会以流的方式不断推送给客户端,无需等待全部结果生成完成。当参数设置为 False 时,则需要等待所有结果生成才能一次性返回给客户端。 messages字段需要重点解释一下:我们可以在代码中指定角色类型,在gpt-3.5-turbo模型中。主要包含三种角色,分别是系统...
由Apifox 生成的 API 文档内还预置了数十种主流开发语言的示例代码,开发者可以非常方便的将 API 代码集成至自己熟悉的开发环境中。 以Python Flask 应用为例,你可以很轻松地将 API 调试命令融入至项目代码中: fromflaskimportFlask, render_template, requestimporthttp.clientimportjson app = Flask(__name__)@app...
stream:控制是否为流式输出。当参数设置为 True 时,API 的返回结果会以流的方式不断推送给客户端,无需等待全部结果生成完成。当参数设置为 False 时,则需要等待所有结果生成才能一次性返回给客户端。 messages字段需要重点解释一下:我们可以在代码中指定角色类型,在gpt-3.5-turbo模型中。主要包含三种角色,分别是系统...
善于观察的朋友一定会敏锐地发现ChatGPT网页端是逐句给出问题答案的,同样,ChatGPT后台Api接口请求中,如果将Stream参数设置为True后,Api接口也可以实现和ChatGPT网页端一样的流式返回,进而更快地给到前端用户反馈,同时也可以缓解连接超时的问题。 Server-sent events(SSE)是一种用于实现服务器到客户端的单向通信的协议...
逐句回答,流式返回,ChatGPT采用的Server-sent events后端实时推送协议Python3.10实现,基于Tornado6.1 善于观察的朋友一定会敏锐地发现ChatGPT网页端是逐句给出问题答案的,同样,ChatGPT后台Api接口请求中,如果将Stream参数设置为True后,Api接口也可以实现和ChatGPT网页端一样的流式返回,进而更快地给到前端用户反馈,同时也...
逐句回答,流式返回,ChatGPT采用的Server-sent events后端实时推送协议Python3.10实现,基于Tornado6.1 善于观察的朋友一定会敏锐地发现ChatGPT网页端是逐句给出问题答案的,同样,ChatGPT后台Api接口请求中,如果将Stream参数设置为True后,Api接口也可以实现和ChatGPT网页端一样的流式返回,进而更快地给到前端用户反馈,同时也...
第四步:设置GPT-3 API凭证 在安装完依赖库之后,您需要将您的GPT-3 API凭证设置到chatgpt的配置文件...
代码语言:python 代码运行次数:18 复制 Cloud Studio代码运行 model="text-davinci-003"defopenai_sdk_stream_http_api(prompt):response=openai.Completion.create(model=model,prompt=prompt,stream=True)formessageinresponse:print(message.choices[0].text.strip(),end='',flush=True) ...