在调用ChatGPT API之前,您需要安装一些必要的库。首先,确保您的Python环境已经安装了requests库,用于发送HTTP请求。如果尚未安装,可以使用以下命令进行安装: pip install requests 三、编写代码 接下来,我们将编写Python代码来调用ChatGPT API。首先,您需要获取API的访问密钥(API key),这通常可以在ChatGPT官方网站上找到。
api接口 如果使用api接口,下面一段可用的,代理情况下使用的代码: importopenaiimportos# 只需要在python里设置代理即可os.environ["HTTP_PROXY"] ="http://127.0.0.1:7890"os.environ["HTTPS_PROXY"] ="http://127.0.0.1:7890"openai.api_key ='sk-YOUR-API'defChatGPT_test(problem_message): model_engine...
以下是 Python 调用 ChatGPT API 的示例代码: importrequests url="https://api.openai.com/v1/engines/davinci-codex/completions"payload={"prompt":"Hello, how are you?","temperature": 0.7,"max_tokens": 100} headers={"Content-Type":"application/json","Authorization":"Bearer YOUR_API_SECRET_KE...
1. 导入必要的库:```pythonimport requestsimport json```2. 设置API密钥和模型ID:```pythonapi_key = "YOUR_API_KEY"model_id = "gpt-3.5-turbo"```请确保将`YOUR_API_KEY`替换为您的实际API密钥。3. 定义一个函数来发送API请求:```pythondef call_chat_api(prompt): url = f"https://api.open...
使用Python 和 ChatGPT API 总结论文的步骤很简单: 用于PDF 处理的 PyPDF2 和用于与 GPT-3.5-turbo 接口的 OpenAI。 使用PyPDF2 打开并阅读 PDF 文件。 遍历PDF 文档中的每一页,提取文本。 使用GPT-3.5-turbo 为每个页面的文本生成摘要。 合并摘要并将最终摘要文本保存到文件中。
二、ChatGPT的API 1、获取接口和密钥 2、测试Python调用ChatGPT 三、后记 1、用while改造程序 2、观点 〇、致谢 感谢 @弈心 王哥的介绍和分享,让我逐渐入门NetDevOps,王哥是中文圈内,最早系统介绍NetDevOps知识的前辈,他在知乎专栏《网路行者》无私地分享着NetDevOps知识。帮助包括我在内的很多同行朋友们用Pyt...
在chatGPT入门01-学习官方文档 - 知乎 (zhihu.com)中,已经学了官方文档,了解API的调用方法和参数定义,这里将用过的脚本汇总一下,方便回顾。 2 脚本汇总 2.1 文字回复 从网上找到一个python脚本,实测无误,根据自己提的问题,来回复: import openai openai.api_key = "这里填入自己的密钥" def askChatGPT(questi...
最顶上的 “API_KEY = open('./CodeMsg/OpenAI_APIKEY', 'r').read()” 这一行,用open方法来打开一个文件,获取一个文件里的文本信息,也可以改成txt格式的,文本就是你的API密钥。(记得API密钥要写全,包括前面的“sk-”)非常不建议直接将你的API密钥直接暴露在代码中,原因就不说了。
使用Python 的 ChatGPT API 入门 首先,我们将使用下面我从官方文档中获得的代码片段。 import os import openai openai.api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY") completion = openai.ChatCompletion.create( model="gpt-3.5-turbo", messages=[ {"role": "user", "content": "Tell the world about the Ch...
使用Python 和 ChatGPT API 总结论文的步骤很简单: 用于PDF 处理的 PyPDF2 和用于与 GPT-3.5-turbo 接口的 OpenAI。 使用PyPDF2 打开并阅读 PDF 文件。 遍历PDF 文档中的每一页,提取文本。 使用GPT-3.5-turbo 为每个页面的文本生成摘要。 合并摘要并将最终摘要文本保存到文件中。