python调用chatgpt
简单写了一下关于文本生成接口的调用,其余更多的调用方法可在官网查看
import os
from dotenv import load_dotenv, find_dotenv
from openai import OpenAI
import httpxdef gpt_config():# 为了安全起见,将key写到当前项目根目录下的.env文件中# find_dotenv() 寻找并定位 .env 文件的路径# load_dotenv() 读取该 .env 文件,并将其中的环境变量加载到当前的运行环境中_ = load_dotenv(find_dotenv())api_key = os.environ.get("OPENAI_API_KEY")# 使用httpx设置代理proxy = ''proxies = {'http://': proxy, 'https://': proxy}http_client = httpx.Client(proxies=proxies, verify=True)openai_client = OpenAI(api_key=api_key, http_client=http_client)return openai_clientdef gpt_response(client, prompt, user_input, temperature, max_tokens):""":param client:gpt客户端:param prompt:system的prompt:param user_input:用户输入问题:param temperature:回答的随机性,取值范围0-1:param max_tokens:模型输出的最大token 数。prompt和模型回复结果的总token 数:return:"""response = client.chat.completions.create(model="gpt-4o", # 模型名称messages=[{"role": "system", "content": prompt},{"role": "user", "content": user_input}],temperature=temperature,max_tokens=max_tokens)assistant_response = response.choices[0].message.contentreturn assistant_responseif __name__ == '__main__':prompt = '你是一个乐于助人的人工智能小助手'user_input = '太阳有多大'temperature = 0max_tokens = 2048client = gpt_config()res = gpt_response(client, prompt, user_input, temperature, max_tokens)print(res)相关文章:
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1.模拟准备 1.1因为是模拟string,防止与库发生冲突,所以需要命名空间namespace隔离一下,我们来看一下基本内容 namespace yx {class string{private://char _buff[16]; lunix下小于16字节就存buff里char* _str;size_t _size;size_t _capac…...
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【The design pattern of Attribute-Based Dynamic Routing Pattern (ADRP)】
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