ChatGPT(GPT3.5) OpenAI官方API正式发布

        OpenAI社区今天凌晨4点多发送的邮件,介绍了ChatGPT官方API的发布。官方介绍文档地址为“OpenAI API”和“OpenAI API”。

ChatGPT(GPT3.5) OpenAI官方API正式发布_第1张图片

        ChatGPT(GPT3.5)官方API模型名称为“gpt-3.5-turbo”和“gpt-3.5-turbo-0301”。API调用价格比GPT text-davinci-003模型便宜10倍。调用费用为0.002美元/1000tokens,折合下来差不多0.1元4000~5000字。这个字数包括问题和返回结果字数。

1 API调用方法

1.1 调用参数

        ChatGPT(GPT3.5)官方API调用方式如下所示,与GPT3模型调用基本一致,输入主要有7个参数。预计今天晚上,这两个模型会集成到RdFast智能创作机器人小程序和RdChat桌面程序。大家可以随时体验一下,敬请关注。

  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. 6frequency_penalty:设置为0即可。
  7. presence_penalty:设置为0即可。
  8. stream。

        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,那么返回结果与第1节GPT3接口一致,完全返回全部文字结果,可通过response["choices"][0]["text"]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。可以看到,读取结果的结束字段为“<|im_end|>”。

1.2 messages

        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:

  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?"}
    ]

        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。

2 参考程序

        示例参考程序如下所示:

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Wed Dec 21 21:58:59 2022

@author: Administrator
"""

import openai

def openai_reply(content, apikey):
    openai.api_key = apikey
    response = openai.ChatCompletion.create(
    model="gpt-3.5-turbo-0301",#gpt-3.5-turbo-0301
    messages=[
    {"role": "user", "content": content}
    ],
    temperature=0.5,
    max_tokens=1000,
    top_p=1,
    frequency_penalty=0,
    presence_penalty=0,
    )
    # print(response)
    return response.choices[0].message.content


if __name__ == '__main__':
    content = '你是谁?'
    ans = openai_reply(content, '你的APIKEY')
    print(ans)
 

3 API调用效果

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