OpenAI 的 GPT 接口是当前最先进的自然语言处理工具之一，能够帮助开发者实现文本生成、对话管理、代码编写等多种功能。本文将详细介绍如何通过 API易平台快速接入和使用 OpenAI 的 GPT 接口，让您的应用程序轻松集成强大的 AI 能力。
OpenAI API 接口分类与功能详解
OpenAI 提供了丰富的 API 接口，以下是其主要分类和核心功能的详细说明：
聊天对话（Chat Completions）
主要功能：构建多轮对话应用程序，例如智能客服、虚拟助手等。
- 核心模型：
gpt-4o-latest，o1-preview-2024-09-12 - 核心参数：
model：指定使用的模型，例如gpt-3.5-turbo。messages：对话消息列表，用于提供上下文信息。max_tokens：生成文本的最大 token 数。temperature：控制生成文本的随机性。top_p：核采样，控制生成文本的范围。n：生成多个候选回复的数量。stop：指定生成文本的终止条件。stream：是否流式传输回部分进度。presence_penalty和frequency_penalty：分别惩罚模型生成上下文中已存在的词汇和重复生成相同的词汇。
使用示例 (Python):
python
import openai
openai.api_key = “YOUR_API_KEY”
completion = openai.ChatCompletion.create(
model=”gpt-4o-latest”,
messages=[
{“role”: “system”, “content”: “你是一个乐于助人的助手。”},
{“role”: “user”, “content”: “你好！”}
]
)
print(completion.choices[0].message[‘content’])
文本补全（Completions）
主要功能：生成单次文本输出，如文章续写、代码补全等。
- 核心参数：
model：指定使用的模型，例如text-davinci-003。prompt：提示文本，作为生成内容的起点。max_tokens：生成文本的最大 token 数。temperature：控制生成文本的随机性。top_p：核采样，控制生成文本的范围。n：生成多个候选文本的数量。stop：指定生成文本的终止条件。stream：是否流式传输回部分进度。logprobs：返回最有可能的输出标记及其对数概率。echo：除了完成之外，还回显提示。best_of：在服务器端生成多个补全并返回最佳项。presence_penalty和frequency_penalty：分别惩罚模型生成上下文中已存在的词汇和重复生成相同的词汇。suffix：插入的文本完成后的后缀（仅支持gpt-3.5-turbo-instruct）。logit_bias：修改指定令牌在完成中出现的可能性。
使用示例 (Python):
python
import openai
openai.api_key = “YOUR_API_KEY”
completion = openai.Completion.create(
model=”text-davinci-003″,
prompt=”你好，世界！”,
max_tokens=10
)
print(completion.choices[0].text)
嵌入（Embeddings）
主要功能：将文本转换为向量表示，用于文本相似度比较、聚类、搜索等任务。推荐结合向量数据库（如 Pinecone、Weaviate）来实现高效的检索功能。
微调（Fine-tuning）
主要功能：使用自定义数据集训练模型，使其更适应特定应用场景。
- 流程：
- 文件上传：上传训练数据文件。
- 创建 Fine-tune 任务：创建 Fine-tune 任务。
- 监控训练进度：获取 Fine-tune 任务的状态。
- 取消任务：取消正在进行的 Fine-tune 任务。
- 删除文件：删除不再需要的文件。
使用示例 (Python):
python
import openai
openai.api_key = “YOUR_API_KEY”
上传文件
with open(“training_data.jsonl”, “rb”) as file:
upload_response = openai.File.create(file=file, purpose=”fine-tune”)
file_id = upload_response.id
创建 Fine-tune 任务
fine_tune_response = openai.FineTune.create(training_file=file_id, model=”davinci”)
fine_tune_id = fine_tune_response.id
获取 Fine-tune 任务状态
status_response = openai.FineTune.retrieve(fine_tune_id)
print(status_response.status)
音频处理（Audio）
主要功能：包括语音转文本（Speech-to-Text）、翻译音频内容和其他音频处理任务。
编辑（Edits）
主要功能：根据给定的提示和指令编辑文本。虽然不如 Completions 和 Chat Completions 常用，但在某些场景下非常有用。
- 核心参数：
model：指定使用的模型，例如text-davinci-edit-001。input：要编辑的文本。instruction：编辑指令。n：生成多个编辑版本的数量。temperature：控制生成文本的随机性。top_p：核采样，控制生成文本的范围。user：用于标识请求的用户。
使用示例 (Python):
python
import openai
openai.api_key = “YOUR_API_KEY”
edit = openai.Edit.create(
model=”text-davinci-edit-001″,
input=”你好，世界！”,
instruction=”将问候语改为英文”
)
print(edit.choices[0].text)
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