OpenAI官方发布ChatGPTAPI接口gptturbo，python可直接调用

　　上期图文教程，我们介绍了ChatGPT的注册使用过程，并且介绍了GPT-3代API接口的开发代码实现过程，由于ChatGPT一直使用的是ChatGPT-3.5代接口，且我们在官网上面使用的也是ChatGPT-3.5代接口，大家对3.5代接口都十分认同，上期介绍的ChatGPT-3代API虽然可以实现问答对话，但是大家希望是否可以使用官方的接口来实现强大的ChatGPT功能。关于如何注册，如何获取API key，上期图文我们也进行了详细的分享。
　　本期，我们介绍一下openai刚刚公布的ChatGPT的API接口gpt-3.5-turbo。首先其gpt-3.5-turbo接口API是官方刚刚发布的gpt-3.5-turbo API接口，针对第三代接口进行了速度与精度方面的优化，其官方也是建议开发者使用gpt-3.5-turbo API接口，且价格是3代API 接口的十分之一的价格。我们首先介绍一下openai发布的gpt-3.5-turbo API如何使用requests库进行调用。
　　import requests # Your OpenAI API Key api_key = ＂YOUR KEYS＂ # The text prompt you want to generate a response  input_prompt = input(＂输入需要跟chat AI的聊天内容：＂) prompt = input_prompt # The URL for OpenAI＂s API url = ＂https://api.openai.com/v1/chat/completions＂ # The headers for the API request headers = {     ＂Content-Type＂: ＂application/json＂,     ＂Authorization＂: f＂Bearer {api_key}＂ } data = { ＂model＂:＂gpt-3.5-turbo＂, ＂messages＂:[{＂role＂:＂user＂,＂content＂:prompt}], ＂max_tokens＂:800, ＂temperature＂:0.5, ＂frequency_penalty＂:0, ＂presence_penalty＂:0} # Make the API request response = requests.post(url, headers=headers, json=data) # Check if the request was successful if response.status_code == 200:     # Extract the generated text from the response     generated_text = response.json()[＂choices＂][0][＂message＂][＂content＂]     print(generated_text) else:     # Handle the error     print(f＂Request failed with status code 额{response.status_code}＂)
　　首先，跟往期教程类似，我们需要使用requests库，并需要官方账号的api key。然后就可以输入需要的问题了。当然gpt-3.5-turbo的API接口地址如下：url = ＂https://api.openai.com/v1/chat/completions＂
　　我们可以使用往期的代码，把需要的问题post到上面的API接口接口。这里需要注意的是gpt-3.5-turbo的API接口使用的不再是prompt，而是messages参数，且参数格式如下： messages=[         {＂role＂: ＂system＂, ＂content＂: ＂You are a helpful assistant.＂},         {＂role＂: ＂user＂, ＂content＂: ＂Who won the world series in 2020?＂},         {＂role＂: ＂assistant＂, ＂content＂: ＂The Los Angeles Dodgers won the World Series in 2020.＂},         {＂role＂: ＂user＂, ＂content＂: ＂Where was it played?＂}     ]
　　在messages参数里面，我们需要指定role角色与content我们的问题，然后其他参数跟3代API接口一致。
　　{  ＂id＂: ＂chatcmpl-6p9XYPYSTTRi0xEviKjjilqrWU2Ve＂,  ＂object＂: ＂chat.completion＂,  ＂created＂: 1677649420,  ＂model＂: ＂gpt-3.5-turbo＂,  ＂usage＂: {＂prompt_tokens＂: 56, ＂completion_tokens＂: 31, ＂total_tokens＂: 87},  ＂choices＂: [    {     ＂message＂: {       ＂role＂: ＂assistant＂,       ＂content＂: ＂The 2020 World Series was played in Arlington, Texas at the Globe Life Field, which was the new home stadium for the Texas Rangers.＂},     ＂finish_reason＂: ＂stop＂,     ＂index＂: 0    }   ] }
　　当然，最后的返回参数也有稍微的区别，我们需要使用如下代码获取返回的参数。response.json()[＂choices＂][0][＂message＂][＂content＂]
　　当然，除了以上直接调用API接口外，openAI也开发了自己的第三方库import openai openai.api_key = ＂sk-keys＂ while True:   prompt = input(＂Q:＂)   if prompt == ＂quit＂:     break   else:     res = openai.ChatCompletion.create(         model = ＂gpt-3.5-turbo＂,         messages= [{＂role＂:＂user＂,＂content＂:prompt}],         temperature = 0.5,         max_tokens = 500,         frequency_penalty=0,         presence_penalty=0     )     print(＂***********GPT-3.5 Open AI**************＂)     print(res[＂choices＂][0][＂message＂][＂content＂])
　　首先需要我们安装openai 的第三方库，这里最好自己的python版本大于3.9,安装完成后，我们便可以使用openai库进行chatGPT的调用工作了。
　　第二行代码，我们需要提供上一个步骤的api key
　　然后，我们直接使用openai.ChatCompletion.create函数就可以调用chatGPT了。
　　同样的道理，我们需要修改一下里面的参数，一个是model参数，另外一个是messages参数。        model = ＂gpt-3.5-turbo＂,         messages= [{＂role＂:＂user＂,＂content＂:prompt}],
　　以上，便是我们介绍的ChatGPT 官方API接口gpt-3.5-turbo，当然openAI除了ChatGPT这样的NLP领域任务外，还有类似DALL-E的AI绘画模型，且官方开源的whisper，可以识别99种语音的识别系统，不仅可以语音转文字，还可以自动翻译等。