一文读懂 ChatGPT API 接入指南
最近 ChatGPT 突然爆火。抱着好奇的心态我也去官网注册账号体验了一下，因为网站人数太多，一时半会竟然注册不了，不过最终还是成功注册了。
还没注册的朋友们可以参考一下这篇教程 https://www.chatgptzh.com/post/210.html
写的很详细，我就不再说明了。
在我和 ChatGPT 聊了十几分钟之后，这个东西令我大为震惊，虽然它有些地方显得笨笨的，带点机器人的味道，但是丝毫不影响我对它的喜爱。
感叹之余我思考了一下，能不能将它接入到我们现有的应用中。
于是我仔细浏览了一下 OpenAI 官网，果然已经提供了比较多的接口供我们使用。
准备工作 ChatGPT API 接入需要如下条件。
已成功注册 OpenAI 的账号。
创建 API KEY，这个 API KEY 是用于 HTTP 请求身份验证的，可以创建多个。如下图点击“Create new secret key“，
注意这个创建之后需要马上复制好保存，关闭弹框之后就看不到了。
官方 API 文档链接 https://platform.openai.com/docs/api-reference
注意 API 调用是收费的，但是 OpenAI 已经为我们免费提供了18美元的用量，足够大家放心使用。（2024.4不再提供）
补全接口示例
该接口功能较多，支持最常用的问答功能。
请求方式，Post
url，https://api.openai.com/v1/completions
请求体 (json)。
{
"model": "text-davinci-003",
"prompt": "Say this is a test",
"max_tokens": 7,
"temperature": 0,
"top_p": 1,
"n": 1,
"stream": false
}4、接口文档，https://platform.openai.com/docs/api-reference
请求参数解析
| 字段 | 说明 |
|---|---|
| model | 可选参数。语言模型，这里选择的是text-davinci-003 |
| prompt | 必选参数。即用户的输入。 |
| max_tokens | 可选参数，默认值为 16。最大分词数，会影响返回结果的长度。 |
| temperature | 可选参数，默认值为 1，取值 0-2。该值越大每次返回的结果越随机，即相似度越小。 |
| top_p | 可选参数，与temperature类似。 |
| n | 可选参数，默认值为 1。表示对每条prompt生成多少条结果。 |
| stream | 可选参数，默认值为false。表示是否回流部分结果。 |
请求示例
本文使用OkHttp作为网络请求框架，Moshi作为序列/反序列化框架。编写单元测试对该接口进行请求，代码如下。
1、OkHttp 的初始化。
private final OkHttpClient okHttpClient = new OkHttpClient.Builder()
.connectTimeout(10, TimeUnit.SECONDS)
.writeTimeout(10, TimeUnit.SECONDS)
.readTimeout(30, TimeUnit.SECONDS)
.callTimeout(60, TimeUnit.SECONDS)
.build();2、请求实体类。
private static class CompletionRequest {
private String model = "text-davinci-003";
private String prompt;
private Integer max_tokens = 256;
private float temperature = 0.5f;
private Integer top_p = 1;
private Integer n = 1;
private Boolean stream = false;
private Boolean logprobs;
private String stop;
}3、请求方法。
使用OkHttp发送请求。需注意所有的 Post 请求需要添加头字段Authorization，值为Bearer YOUR_API_KEY来验证身份。
public void completion(String prompt) throws IOException {
CompletionRequest completionRequest = new CompletionRequest();
completionRequest.setPrompt(prompt);
String reqJson = moshi.adapter(CompletionRequest.class).toJson(completionRequest);
System.out.println("reqJson: " + reqJson);
Request request = new Request.Builder()
.url("https://api.openai.com/v1/completions")
// 将 API_KEY 替换成你自己的 API_KEY
.header("Authorization", "Bearer " + API_KEY)
.post(RequestBody.create(MEDIA_TYPE_JSON, reqJson))
.build();
try (Response response = okHttpClient.newCall(request).execute()) {
if (!response.isSuccessful()) throw new IOException("Unexpected code " + response);
System.out.println(response.body().string());
}
}4、在completion()测试方法中调用上面的completion(String prompt)方法
@Test
public void completion() {
try {
chatGPT.completion("你能背诵多少位圆周率");
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
}5、查看请求结果
{
"id": "cmpl-6j9PhjAom9GyxBNCVacvckcVNKVZg",
"object": "text_completion",
"created": 1676218965,
"model": "text-davinci-003",
"choices": [
{
"text": "？\n\n我可以背诵50位圆周率：3.1415926535897932384626433832795028841971693993751058209749445923078164062862089986280348253421170679。",
"index": 0,
"logprobs": null,
"finish_reason": "stop"
}
],
"usage": {
"prompt_tokens": 21,
"completion_tokens": 73,
"total_tokens": 94
}
}总结
通过上面一个例子，相信大家已经学会了如何将 ChatGPT API 接入到自己的应用了。OpenAI 还提供了其他有用的接口，这里就不一个一个说明了，大家可以前往官网自行查看文档。
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