Python调用GPT3.5接口的最新方法

        GPT3.5接口调用方法主要包括openai安装、api_requestor.py替换、接口调用、示例程序说明四个部分。

1 openai安装

        Python openai库可直接通过pip install openai安装。如果已经安装openai，但是后续提示找不到ChatCompletion，那么请使用命令“pip install -U openai”来升级openai。

2 api_requestor.py替换

        Python openai安装完成之后，会产生api_requestor.py文件，文件位于python环境库文件目录下“site-packages\openai\api_requestor.py”，如下所示。将该文件进行替换，在公众号乐乐感知学堂中回复api35即可获得用来替换的文件。

1. Windows：
2. C:\ProgramData\Anaconda3\Lib\site-packages\openai\api_requestor.py
3. 或
4. C:\ProgramData\Anaconda3\envs\xxx\lib\site-packages\openai\api_requestor.py
5. Linux：
6. /root/miniconda3/lib/pythonxx/site-packages/openaiapi_requestor.py
7. 或
8. /root/miniconda3/envs/xxx/lib/pythonxx/site-packages/openaiapi_requestor.py
9. 将该文件进行替换，在公众号乐乐感知学堂中回复api35即可获得用来替换的文件。

3 接口调用说明

        接口调用方式不变，与openai自身调用方式一致。输入主要有7个参数。

        （1）model：模型名称，gpt-3.5-turbo或gpt-3.5-turbo-0301

        （2）messages：问题或待补全内容，下面重点介绍。

        （3）temperature：控制结果随机性，0.0表示结果固定，随机性大可以设置为0.9。

        （4）max_tokens：最大返回字数（包括问题和答案），通常汉字占两个token。假设设置成100，如果prompt问题中有40个汉字，那么返回结果中最多包括10个汉字。ChatGPT API允许的最大token数量为4096，即max_tokens最大设置为4096减去问题的token数量。

        （5）top_p：设置为1即可。

        （6）frequency_penalty：设置为0即可。

        （7）presence_penalty：设置为0即可。

        （8）stream：控制连续输出或完整输出。

        需要注意，上述输入参数增加stream，即是否采用控制流的方式输出。

        如果stream取值为False，那么完全返回全部文字结果，可通过response.choices[0].delta['content']进行读取。但是，字数越多，等待返回时间越长，时间可参考控制流读出时的4字/每秒。如果steam取值为True时，那么返回结果是一个Python generator，需要通过迭代获取结果，平均大约每秒钟4个字（33秒134字，39秒157字）。读取程序如下所示.

4 message

        messages字段组成部分包括角色role和content问题两个部分组成，如下所示：

1. model="gpt-3.5-turbo",
2.   messages=[
3.         {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
4.         {"role": "user", "content": "Who won the world series in 2020?"},
5.         {"role": "assistant", "content": "The Los Angeles Dodgers won the World Series in 2020."},
6.         {"role": "user", "content": "Where was it played?"}
7.     ]

        在gpt-3.5-turbo模型中，角色role包含system系统、assistant助手和用户user三种类型。System角色相当于告诉ChatGPT具体以何种角色回答问题，需要在content中指明具体的角色和问题内容。而gpt-3.5-turbo-0301主要区别在于更加关注问题内容，而不会特别关注具体的角色部分。gpt-3.5-turbo-0301模型有效期到6月1日，而gpt-3.5-turbo会持续更新。

        assistant助手和用户user则相当于已经指明了角色，content直接写入关注的问题即可。

5 示例程序

          （1）stream = False

1. import openai
3. def openai_reply(content, apikey):
4. openai.api_key = apikey
5. response = openai.ChatCompletion.create(
6. model="gpt-3.5-turbo-0301",#gpt-3.5-turbo-0301
7. messages=[
8. {"role": "user", "content": content}
9. ],
10. temperature=0.5,
11. max_tokens=1000,
12. top_p=1,
13. frequency_penalty=0,
14. presence_penalty=0,
15. )
16. # print(response)
17. return response.choices[0].message.content
20. if __name__ == '__main__':
21. content = '你是谁？'
22. ans = openai_reply(content, '你的APIKEY')
23. print(ans)

          （2）stream = True

1. import time
2. import openai
4. openai.api_key = "你的APIKEY"
5. response = openai.ChatCompletion.create(
6. model="gpt-3.5-turbo",
7. messages=[
8. {"role": "user", "content": 'how are you'}
9. ],
10. temperature=0,
11. max_tokens=1000,
12. stream=True,
13. top_p=1,
14. frequency_penalty=0,
15. presence_penalty=0,
16. user='RdFast智能创作机器人小程序'
17. )
19. print(response)
20. print('response["choices"][0]["text"]结果如下所示：')
21. ans = ''
22. for r in response:
23. if 'content' in r.choices[0].delta:
24. ans += r.choices[0].delta['content']
25. print(ans)
27. print(ans)

 3 API调用效果