API易（APIYI）平台致力于为开发者提供最便捷、最全面的 API 服务。今天，我们特别为您详细介绍如何通过 API易平台快速接入和使用 OpenAI 的 GPT 接口。OpenAI 的 GPT 接口是当前最先进的自然语言处理工具之一，能够帮助您实现从文本生成、对话管理到代码编写等多种功能。借助 API易平台，您可以轻松地将这些强大的 AI 功能集成到您的应用程序中。
OpenAI API 接口分类与功能详解
根据 OpenAI 官方 API 文档，以下是 OpenAI 主要的接口分类及其核心功能和参数：
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`：必填，指定使用的模型，例如 `gpt-3.5-turbo`。
- `messages`：必填，对话消息列表，用于提供上下文信息。每个消息包含 `role`（角色，可选值为 `system`、`user` 或 `assistant`）和 `content`（消息内容）。例如：
[ {"role": "system", "content": "你是一个乐于助人的助手。"}, {"role": "user", "content": "你好！"} ] - `max_tokens`：可选，生成文本的最大 token 数。
- `temperature`：可选，控制生成文本的随机性，取值范围为 0 到 2。值越高，模型输出的多样性越高，更倾向于探索不常见的词汇；值越低，模型输出越确定，更倾向于选择最常见的词汇。
- `top_p`：可选，核采样（nucleus sampling），控制模型只考虑概率累积超过 top_p 的词汇，从而限制生成文本的范围。取值范围为 0 到 1。
- `n`：可选，生成多个候选回复的数量。
- `stop`：可选，指定生成文本的终止条件，可以是一个字符串或字符串列表。
- `stream`：可选，是否流式传输回部分进度。如果设置为 `true`，则会以数据流的形式实时返回生成的内容，可以用于实时显示回复，提升用户体验。
- `presence_penalty`：可选，惩罚模型生成上下文中已存在的词汇，取值范围为 -2.0 到 2.0。
- `frequency_penalty`：可选，惩罚模型重复生成相同的词汇，取值范围为 -2.0 到 2.0。
- 使用示例 (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`：必填，指定使用的模型，例如 `text-davinci-003`。
- `prompt`：必填，提示文本，作为生成内容的起点。
- `max_tokens`：可选，生成文本的最大 token 数。
- `temperature`：可选，控制生成文本的随机性，取值范围为 0 到 2。值越高，模型输出的多样性越高，更倾向于探索不常见的词汇；值越低，模型输出越确定，更倾向于选择最常见的词汇。
- `top_p`：可选，核采样（nucleus sampling），控制模型只考虑概率累积超过 top_p 的词汇，从而限制生成文本的范围。取值范围为 0 到 1。
- `n`：可选，生成多个候选文本的数量。
- `stop`：可选，指定生成文本的终止条件，可以是一个字符串或字符串列表。
- `stream`：可选，是否流式传输回部分进度。
- `logprobs`：可选，返回最有可能的输出标记及其对数概率。
- `echo`：可选，除了完成之外，还回显提示。
- `best_of`：可选，在服务器端生成多个补全并返回最佳项。
- `presence_penalty` 和 `frequency_penalty`：可选，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，取值范围为 -2.0 到 2.0。
- `suffix`：可选，插入的文本完成后的后缀（仅支持 `gpt-3.5-turbo-instruct`）。
- `logit_bias`：可选，修改指定令牌在完成中出现的可能性。
- 使用示例 (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。
- 核心参数：
- `model`：必填，指定使用的模型，例如 `text-embedding-ada-002`，`text-embedding-3-large`。
- `input`：必填，输入文本或文本列表。
- `user`：可选，用于标识请求的用户。
- 使用示例 (Python):
import openai openai.api_key = "YOUR_API_KEY" embedding = openai.Embedding.create( model="text-embedding-ada-002", input="你好，世界！" ) print(embedding.data[0].embedding)
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。（关于微调可参见我的另一篇文章：OpenAI新贵Reinforcement Fine Tuning来袭，但API Fine Tuning更懂你！ – API易-帮助中心）
- 流程：
- 文件上传：上传训练数据文件。
`POST /files`：上传文件。 - 创建 Fine-tune 任务：创建 Fine-tune 任务。
`POST /fine-tunes`：创建 Fine-tune 任务。 - 监控训练进度：获取 Fine-tune 任务的状态。
`GET /fine-tunes/{fine_tune_id}`：获取 Fine-tune 任务的状态。 - 取消任务：取消正在进行的 Fine-tune 任务。
`DELETE /fine-tunes/{fine_tune_id}`：取消 Fine-tune 任务。
`POST /fine-tunes/{fine_tune_id}/cancel`：取消正在进行的 Fine-tune 任务。 - 删除文件：删除不再需要的文件。
`DELETE /files/{file_id}`：删除文件。
- 文件上传：上传训练数据文件。
- 使用示例 (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。
- 核心参数（以 whisper-1 模型为例）：
- `file`：必填，上传的音频文件。
- `model`：必填，指定使用的模型，例如 `whisper-1`。
- `language`：可选，指定音频的语言。
- `response_format`：可选，返回格式（如 JSON、SRT、VTT 等）。
- `temperature`：可选，控制生成文本的随机性，取值范围为 0 到 1。
- `word_timestamps`：可选，是否返回每个单词的时间戳。
- `prompt`：可选，提供初始文本以帮助模型更好地理解音频内容。
- `user`：可选，用于标识请求的用户。
- 相关接口：
- `POST /audio/transcriptions`：语音转文本。
- `POST /audio/translations`：翻译音频内容到其他语言。
- `POST /audio/speech`：文本转语音。
- 使用示例 (Python):
import openai openai.api_key = "YOUR_API_KEY" # 语音转文本 transcription = openai.Audio.transcribe( model="whisper-1", file=open("audio.mp3", "rb"), language="zh" ) print(transcription.text)
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`：必填，指定使用的模型，例如 `text-davinci-edit-001`。
- `input`：必填，要编辑的文本。
- `instruction`：必填，编辑指令。
- `n`：可选，生成多个编辑版本的数量。
- `temperature`：可选，控制生成文本的随机性，取值范围为 0 到 1。
- `top_p`：可选，核采样（nucleus sampling），控制模型只考虑概率累积超过 top_p 的词汇，从而限制生成文本的范围。取值范围为 0 到 1。
- `user`：可选，用于标识请求的用户。
- 使用示例 (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)
API易的产品优势
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如何开始接入 OpenAI API
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附录
