大模型（LLM）的若干科普之问（四）：OpenAI 的 API 接口规范与openai库

news/2025/1/19 1:37:02/

一、OpenAI 的 API 接口规范

OpenAI 的 API 接口规范是基于 RESTful API 设计的，主要用于与 OpenAI 的大型语言模型（如 GPT-3、GPT-4 等）进行交互。以下是 OpenAI API 的基本接口规范和使用方法：

1. API 基础信息

  • API 地址: https://api.openai.com/v1
  • 认证方式: 使用 API Key 进行身份验证。
    • 在请求头中添加 Authorization: Bearer <your-api-key>。
  • 支持的模型: 包括 gpt-3.5-turbo、gpt-4 等。以及非OpenAI公司的号称兼容该规范的LLM（需稍作修改，如，API的地址）

2. 常用接口

(1) 文本生成接口

  • URL: POST https://api.openai.com/v1/chat/completions

  • 功能: 与模型进行对话或生成文本。

  • 请求示例:

    {"model": "gpt-3.5-turbo","messages": [{"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},{"role": "user", "content": "Hello, how are you?"}],"max_tokens": 100,"temperature": 0.7
}

  • 参数说明:

    • model: 使用的模型名称（如 gpt-3.5-turbo）。
    • messages: 对话消息列表，每条消息包含 role（system、user 或 assistant）和 content（消息内容）。
    • max_tokens: 生成的最大 token 数。
    • temperature: 控制生成文本的随机性（0-1，值越高越随机）。
    • top_p: 控制生成文本的多样性。
    • n: 生成多个回复。
    • stop: 停止生成的条件（如遇到特定字符串）。
    • stream: 是否以流式传输方式返回结果。

  • 响应示例:

    {"id": "chatcmpl-12345","object": "chat.completion","created": 1691234567,"choices": [{"index": 0,"message": {"role": "assistant","content": "I'm fine, thank you! How can I help you today?"},"finish_reason": "stop"}],"usage": {"prompt_tokens": 10,"completion_tokens": 20,"total_tokens": 30}
}
(2) 模型列表接口
  • URL: GET https://api.openai.com/v1/models
  • 功能: 获取可用的模型列表。
  • 响应示例:
    {"data": [{"id": "gpt-3.5-turbo","object": "model","created": 1691234567,"owned_by": "openai"},{"id": "gpt-4","object": "model","created": 1691234568,"owned_by": "openai"}]
}
(3) 图像生成接口（DALL·E）
  • URL: POST https://api.openai.com/v1/images/generations
  • 功能: 根据文本描述生成图像。
  • 请求示例:
    {"prompt": "A cute cat sitting on a chair","n": 1,"size": "1024x1024"
}
  • 参数说明:
    • prompt: 图像生成的文本描述。
    • n: 生成图像的数量。
    • size: 图像分辨率（如 256x256、512x512、1024x1024）。
  • 响应示例:
    {"data": [{"url": "https://example.com/image.png"}]
}

3. 错误处理

OpenAI API 返回的错误信息通常包含以下字段：

  • error: 错误对象。
    • message: 错误描述。
    • type: 错误类型（如 invalid_request_error）。
    • code: 错误代码。

示例:

{"error": {"message": "You exceeded your current quota, please check your plan and billing details.","type": "insufficient_quota","code": "quota_exceeded"}
}

4. 使用示例（Python）

以下是一个使用 OpenAI API 进行文本生成的 Python 示例：

python">import openai# 设置 API Key
openai.api_key = "your-api-key"# 调用 API
response = openai.ChatCompletion.create(model="gpt-3.5-turbo",messages=[{"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},{"role": "user", "content": "What is the capital of France?"}],max_tokens=50
)# 输出结果
print(response['choices'][0]['message']['content'])

5. 注意事项

  • API Key 安全: 不要将 API Key 暴露在客户端代码中。
  • 速率限制: OpenAI API 有速率限制，需根据订阅计划调整调用频率。
  • 费用: 使用 API 会产生费用，具体费用取决于模型和 token 使用量。

参考 OpenAI 的官方文档：OpenAI API Documentation。（由于是境外网，有时会连不上）

二、Python 的 openai库

OpenAI 的 API 接口规范对应的 Python 库是 openai。这是一个官方提供的 Python 客户端库，用于与 OpenAI 的 API 进行交互，支持 GPT 系列模型、DALL·E、Whisper 等多种服务。

以下是关于 openai 库的详细介绍和使用方法：

1. 安装 openai 库

在 Python 环境中，可以通过 pip 安装 openai 库：

pip install openai

2. 设置 API Key

在使用 OpenAI API 之前，需要设置 API Key。可以通过以下方式设置：

python">import openai# 设置 API Key
openai.api_key = "your-api-key"  # 替换为你的 OpenAI API Key

3. 主要功能模块

openai 库提供了多个模块，用于支持不同的 OpenAI 服务：

(1) 文本生成（Chat Completions）
  • 用于与 GPT 系列模型（如 gpt-3.5-turbo、gpt-4）进行对话或生成文本。
  • 示例:
    python">response = openai.ChatCompletion.create(model="gpt-3.5-turbo",messages=[{"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},{"role": "user", "content": "Hello, how are you?"}],max_tokens=100,temperature=0.7
)
print(response['choices'][0]['message']['content'])
(2) 文本补全（Completions）
  • 用于与 GPT-3 系列模型（如 text-davinci-003）进行文本补全。
  • 示例:
    python">response = openai.Completion.create(model="text-davinci-003",prompt="Write a short story about a robot.",max_tokens=150,temperature=0.8
)
print(response['choices'][0]['text'])
(3) 图像生成（DALL·E）
  • 用于生成图像。
  • 示例:
    python">response = openai.Image.create(prompt="A cute cat sitting on a chair",n=1,size="1024x1024"
)
print(response['data'][0]['url'])
(4) 语音转文本（Whisper）
  • 用于将语音文件转换为文本。
  • 示例:
    python">with open("audio.mp3", "rb") as audio_file:response = openai.Audio.transcribe(model="whisper-1",file=audio_file)
print(response['text'])
(5) 微调模型（Fine-tuning）
  • 用于微调自定义模型。
  • 示例:
    python">response = openai.FineTune.create(training_file="file-12345",model="davinci"
)
print(response)

4. 常用参数

以下是一些常用的 API 参数：

(1) 通用参数
  • model: 使用的模型名称（如 gpt-3.5-turbo、text-davinci-003）。
  • max_tokens: 生成的最大 token 数。
  • temperature: 控制生成文本的随机性（0-2）。
  • top_p: 控制生成文本的多样性（0-1）。
  • n: 生成多个独立的回复。
  • stop: 指定停止符。
  • stream: 是否以流式传输方式返回结果。
(2) Chat Completions 参数
  • messages: 对话消息列表，包含 role（system、user、assistant）和 content。
(3) Completions 参数
  • prompt: 输入提示文本。
(4) Image 参数
  • prompt: 图像生成的文本描述。
  • n: 生成图像的数量。
  • size: 图像分辨率（如 256x256、512x512、1024x1024）。
(5) Audio 参数
  • file: 语音文件。
  • model: 使用的模型名称（如 whisper-1）。

5. 错误处理

OpenAI API 返回的错误信息通常包含以下字段：

  • error: 错误对象。
    • message: 错误描述。
    • type: 错误类型（如 invalid_request_error）。
    • code: 错误代码。

示例:

python">try:response = openai.ChatCompletion.create(model="gpt-3.5-turbo",messages=[{"role": "user", "content": "Hello!"}])
except openai.error.OpenAIError as e:print(f"An error occurred: {e}")

6. 完整示例

以下是一个完整的示例，展示如何使用 openai 库生成文本：

python">import openai# 设置 API Key
openai.api_key = "your-api-key"# 调用 Chat Completions API
response = openai.ChatCompletion.create(model="gpt-3.5-turbo",messages=[{"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},{"role": "user", "content": "What is the capital of France?"}],max_tokens=50,temperature=0.7
)# 输出结果
print(response['choices'][0]['message']['content'])

7. 官方文档

  • OpenAI 官方文档: OpenAI API Documentation
  • openai 库 GitHub 仓库: openai-python

openai 库是 OpenAI 官方提供的 Python 客户端库，支持与 OpenAI API 的交互。通过该库，可以轻松调用 GPT 系列模型、DALL·E、Whisper 等服务。

通常来讲，国内LLM都支持openai库！！！


http://www.ppmy.cn/news/1564278.html

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