5分钟入门chatgpt接口-SEO
提前准备好的工作：
安装好的python
注册好的chatgpt账号（或或者的api key）
要与 OpenAI API 交互，我们需要通过运行以下命令来安装官方OpenAI包。
pip install openai我们在此示例中使用模型 text-davinci-003 ，目前此模型效果比较好。
使用到的代码python:
import osimport openaiopenai.api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")prompt = """Decide whether a Mikes sentiment is positive, neutral, or negative.Mike: I dont like homework!Sentiment:"""response = openai.Completion.create( model="text-davinci-003", prompt=prompt, max_tokens=100, temperature=0 )print(response)
让我们看一下这个例子中使用的参数：
model ：要使用的模型的 ID（在这里你可以看到所有可用的模型）
Prompt：生成结果的触发指令
max_token：完成时生成的最大token数量（这里可以看到OpenAI使用的tokenizer）
temperature：要使用的采样策略。接近 1 的值会给模型带来更多风险/创造力，而接近 0 的值会生成明确定义的答案。
下面是让chatgpt写的文章：
## ChatGPT 接口参数文档
### 1. 概述
ChatGPT是一款专为中文聊天机器人设计的开源工具，用于生成流畅的自然语言对话，可实现人机间的自然互动。此接口提供了参数说明文件，供使用者参考。
### 2. 请求参数
① context：上下文信息
② model：模型信息
③ beamSize：每次迭代的每批数据大小
④ numIterations：迭代的次数
⑤ maxSequenceLength：最长序列长度
⑥ maxDecodingLength：最大解码长度
⑦ responseNum：响应数量
### 3. 返回参数
① responseList：响应结果列表
② status：状态
### 4. 调用示例
```python
# 设置参数
context = 今天天气怎么样？
model= default
beamSize = 10
numIterations = 10
maxSequenceLength = 10
maxDecodingLength = 20
responseNum = 5
# 获取响应结果
responseList, status = ChatGPT.getResponse(context, model, beamSize, numIterations, maxSequenceLength, maxDecodingLength, responseNum)
# 返回示例
responseList = [今天天气很好！, 晴朗的一天！, 湿润的一天！, 多云的一天！, 风和日丽的一天！]
status = successChatGPT 简介
ChatGPT 是一个超级对话模型，目前，ChatGPT 处于测试阶段（chat.openai.com），只要有 OpenAI 账户就可以免费使用。可以帮你写代码，可以做数学题，可以做菜谱，可以学英文，可以翻译外语，可以写文章...
怎么样？
是不是很智能，很方便！
赶快去操作你的ChatGPT api吧！
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