上期圖文教程，我們介紹了的注冊使用過程，并且使用生成了一個CNN卷積神經網絡的代碼，由于的官方只公布了GPT-3的API接口，因此我們基于 3代的API接口打造自己的智能小助手。

這里剛開始，由于我直接使用-3 API text--003模型搭建的網站，在網站上問它的API接口是什么，它回復是:

 https://api.chatgpt.com/

我按照官方提供的代碼，使用以上地址并不能使用此API進行調用，然后就有了開頭的那張圖片，直接在 的官方網站確認了一下，其真正的api接口地址是：

https://api.openai.com/v1

因此有了以上的API接口，我們便可以使用代碼來使用了，只是API接口版本相比官方的3.5稍微有些落后，且官方還發布了plus版本，但是針對絕大多數問題，3代的接口依然很強大。

獲取的API key

在使用API接口的前題下，需要我們按上期的文章，注冊自己的賬號，在后臺查看自己的API接口key。

首先，我們在 的官方網站界面，直接點擊右上角的API，然后登錄自己的賬號,點擊自己的頭像，下面有view api keys

https://platform.openai.com/overview

然后在api keys界面，點擊下面的 new key，便會生成自己的key，點擊復制即可，這里需要寫在自己的代碼中。

代碼實現的API調用

在我們問的API接口時，它不僅告訴你它的接口在哪里，還提供了官方示例。

import openai
import os
openai.api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")
prompt = "Hello, how are you today?"
response = openai.Completion.create(
  engine="text-davinci-003",
  prompt=prompt,
  max_tokens=50
)
print(response.choices[0].text)

首先需要我們安裝 的第三方庫，這里最好自己的版本大于3.9,安裝完成后，我們便可以使用庫進行的調用工作了。

第三行代碼，我們需要提供上一個步驟的api key

然后第五行代碼，是自己需要問的問題，當然支持中文輸入，只是中文輸入較慢，因為它首先需要翻譯成英文，然后進行自己數據集的搜集操作，然后再次翻譯成中文。而英文就省略了以上的翻譯過程。

然后，我們直接使用..函數就可以調用了。

  engine="text-davinci-003", 模型選擇，
                這個可以到https://platform.openai.com/playground后臺進行調試使用
  prompt=prompt, 輸入的問題
  max_tokens=50
https://platform.openai.com/playground #API接口
https://powersai.info/ai-chat/  #GPT-3接口

以上就可以完成的API調用了，但是考慮到一些網站的特殊情況，我們也可以使用 的庫進行的API調用。

import requests
# Your OpenAI API Key
api_key = "YOUR KEYS"
# The text prompt you want to generate a response 
input_prompt = input("輸入需要跟chat AI的聊天內容：")
prompt = input_prompt
# The URL for OpenAI's API
url = 'https://api.openai.com/v1/completions'
# The headers for the API request
headers = {
    "Content-Type": "application/json",
    "Authorization": f"Bearer {api_key}"
}
params ={
  "model": "text-davinci-003",
  "prompt": prompt,
  "temperature": 0.7,
  "max_tokens": 256,
  "top_p": 1,
  "frequency_penalty": 0,
  "presence_penalty": 0
}
# Make the API request
response = requests.post(url, headers=headers, json=params)
# Check if the request was successful
if response.status_code == 200:
    # Extract the generated text from the response
    generated_text = response.json()["choices"][0]["text"]
    print(generated_text)
else:
    # Handle the error
    print(f"Request failed with status code {response.status_code}")

使用.post函數來調用的API，其參數如下：

url，需要請求的API地址
headers：    "Content-Type": "application/json","Authorization": f"Bearer {api_key}" 請求頭
json：需要傳遞的參數，其參數跟使用openai庫類似，需要提供模型名稱，prompt以及其他基礎參數等

然后，我們就可以運行以上代碼了，當然，我們可以修改一下以上代碼，把整個輸入與輸出間的代碼放置在一個 true循環里面，這樣，我們就可以一直問 問題了。我們也可以使用QT,TK 等GUI程序設計一個自己的簡單輸入界面來進行的使用，甚至我們可以開發自己網站應用等。且現在很多語音轉文字API也很強大，我們可以使用語音API可以直接跟進行語音聊天等。