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ChatGPT-3.5-turbo 模型 API 体验

AIGC 迷途小书童 1年前 (2023-03-08) 867次浏览 0个评论

最近,OpenAI 发布了 ChatGPT 新的模型。据 OpenAI 的官方消息,本次开放了 ChatGPTWhisper 的模型 API,可以供用户使用并集成到他们的应用程序中。本次发布的 ChatGPT 的模型为 GPT-3.5-turbo,从 OpenAI 的官方网站上查询,已经可以查到这个模型的使用示例。本次发布的模型,能力上比之前开放的模型能力要强很多,同时在价格上还要更低,价格为 0.002 美元/每1000 tokens,比之前的模型整整便宜了 10 倍!

废话少说,本文就简单的讲讲如何使用最新的 GPT-3.5-turbo 模型吧。从 OpenAI 官方文档里查阅了一下示例代码,官方提供了 Python 的示例代码,我们可以从中提取到所需要发送的报文内容。

# Note: you need to be using OpenAI Python v0.27.0 for the code below to work
import openai

openai.ChatCompletion.create(
  model="gpt-3.5-turbo",
  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?"}
    ]

可以发现,GPT-3.5-turboAPI 需要发送的报文主体有 modelmessages 两个部分,其中 messages 可以发送多条记录。在 message 的示例文本里,有三种角色,通过实测,这三种角色分别代表:

  • system: 可以理解为 AI 的人设
  • user: 用户发送的信息
  • assistant: 模型返回给你的信息

这样,我们就知道通过上述信息,知道 http 需要发送的报文格式了,它是一个 JSON 的数据格式

{
    "model":"gpt-3.5-turbo",
    "messages":[
        {"role": "system", "content": "你是一个编程助手,能够帮我编写C#代码,并且给我提示"},
        {"role": "user", "content": "你好,你叫什么名字"},
        {"role": "assistant", "content": "你好,我是一个语言模型AI,没有实体名字,你可以随意称呼我。"}
    ]
}

访问的接口是

https://api.openai.com/v1/chat/completions

其中,Header 部分信息:

  • ContentType:application/json
  • Authorization:Bearer 你的 apikey

使用 API 调试助手 postman 实测一下,在 Header 里写入你的 api keyraw 信息选择 json,根据你的需要发送 JSON 报文,OpenAI 返回的数据格式如下所示

{
    "id": "chatcmpl-6pWU3qzNuTBLU7U0tUw6NqaQhWbHF",
    "object": "chat.completion",
    "created": 1677737615,
    "model": "gpt-3.5-turbo-0301",
    "usage": {
        "prompt_tokens": 39,
        "completion_tokens": 35,
        "total_tokens": 74
    },
    "choices": [
        {
            "message": {
                "role": "assistant",
                "content": "您好,我是个AI助手,没有具体的名字。您需要我帮助您处理json文件格式吗?"
            },
            "finish_reason": "stop",
            "index": 0
        }
    ]
}

拿到接口返回的 JSON 数据,可以根据自己的需要解析就可以了,这里 content 里的文本就是接口返回给你的回答。

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