替换为对应的api网址,官方chatgpt的api网址是https://api.openai.com/v1, 第三方分享的chatgpt的api网址会有所不同。国内deepseek的api网址是https://api.deepseek.com 3. {模型} 这里填入调用的模型,如果用的chatgpt,通常填入gpt-4o-mini即可,根据自己的情况也可以填写别的模型。 如果用的国内deepseek的api...
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 http...
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 在 OpenAI API 中，stream 参数是一个可选参数，用于控制 API 返回值的格式，它只在 Completion 类的实例上可用。当 stream 参数设置为 True 时，API 将以流式响应的形式返回多个 Completion 实例，每个实例都是一个包含生成的文本和相关元数据的 JSON 对象。这个参数通常用于处理大量的生成文本或在后台运行...
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...
普通模型-API流式调用 代码语言:python 代码运行次数:18 复制Cloud Studio 代码运行 model = "text-davinci-003" def openai_sdk_stream_http_api(prompt): response = openai.Completion.create( model=model, prompt=prompt, stream=True ) for message in response: print(message.choices[0].text.strip(),...
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...
user_query=st.text_input("在这里输入问题,回车查询","Python是什么?")ifuser_query!=":q"or user_query!="":# 将问题提交给ChatGPT,返回结果 response=ChatGPT(user_query)st.write(f"{response}") AI绘画机器人 而在“AI绘画”的模块中,代码逻辑也是相类似的,这边需要调用与绘画相关的API,代码如下 ...
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...
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...