OpenAI API 完全入门手册:调用、Token、参数,一篇掌握

OpenAI 模型 API 基础

pip install openai

1.1 最简单的调用方式

from openai import OpenAI# 初始化客户端（会自动读取环境变量 OPENAI_API_KEY）client = OpenAI()response = client.chat.completions.create(    model="gpt-3.5-turbo",    messages=[        {"role": "user", "content": "四大文明古国分别有哪些"}    ])print(response.choices[0].message.content)

四大文明古国指的是古代埃及、巴比伦、印度和中国。这四个古国拥有悠久的历史和独特的文明。以下是这些古国的一些特点：1. 埃及：埃及文明起源于公元前3100年的法老王朝时期。埃及是世界上最早的文明之一，拥有众多的古代建筑和文化遗产，如金字塔、狮身人面像等。2. 巴比伦：巴比伦是古代美索不达米亚地区的一座重要城市。巴比伦文明的最大贡献之一是制定了世界上最早的法典——汉谟拉比法典。3. 印度：印度文明起源于公元前2500年左右的哈拉帕文明，印度教、佛教、耆那教等宗教都在这里兴起。4. 中国：中国文明起源于公元前21世纪的夏代，是世界上最古老的连续文明之一，拥有造纸术、指南针、火药等伟大发明。

1.2 多轮对话（带上下文）

from openai import OpenAIclient = OpenAI()response = client.chat.completions.create(    model="gpt-3.5-turbo",    messages=[    {"role": "system", "content": "你是一个乐于助人、语气友善的AI聊天助手"},  # 设定AI的性格    {"role": "user", "content": "你是谁"},                                  # 用户之前问过的问题    {"role": "assistant", "content": "我是ChatGPT，由OpenAI开发..."},        # AI之前回答的内容    {"role": "user", "content": "四大文明古国分别有哪些"}                     # 用户现在问的问题    ])print(response.choices[0].message.content)

1.2.2 返回对象结构

response 返回的是一个 ChatCompletion 对象，主要包含：

ChatCompletion(    id='chatcmpl-xxx',           # 唯一请求ID    choices=[                      # 回复选项列表        Choice(            finish_reason='stop',  # 结束原因：stop/length/content_filter等            index=0,            message=ChatCompletionMessage(                content='回复内容...',                role='assistant'            )        )    ])

# 标准方式reply = response.choices[0].message.contentprint(reply)

1.3 常见问题

1.3.1 API Key 设置

推荐使用环境变量：

import osfrom openai import OpenAIclient = OpenAI(api_key=os.getenv("OPENAI_API_KEY"))

client = OpenAI(api_key="xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx")

2.1 什么是 Token？

在使用 OpenAI API 时，你需要了解一个核心概念：Token。

简单来说，Token 是 AI 处理文本的基本单位。它不完全是“字”，也不完全是“词”，而是一种介于两者之间的切分方式。

2.1.1 Token 的规则

2.2 为什么需要计算 Token？

2.3 如何计算 Token？

OpenAI 提供了一个名为 tiktoken 的工具库，可以精确计算 Token 数量。

2.3.1 安装 tiktoken

pip install tiktoken

2.4 基础用法

import tiktoken# 获取指定模型的编码器encoding = tiktoken.encoding_for_model("gpt-3.5-turbo")# 查看编码器名称print(encoding)# 输出：<Encoding 'c1100k_base'>

2.5 将文本转换为 Token

# 将文本编码为 Token 数组text = "黄河之水天上来"tokens = encoding.encode(text)print(tokens)# 输出：[30868, 226, 31106, 111, 55030, 53610, 36827, 17905, 37507]

2.6 计算 Token 数量

# 方法一：获取编码后的长度token_count = len(encoding.encode(text))print(token_count)  # 输出：9# 方法二：直接使用 encode 方法后取长度tokens = encoding.encode(text)token_count = len(tokens)print(f"'{text}' 包含 {token_count} 个 Token")# 输出：'黄河之水天上来' 包含 9 个 Token

2.7 费用计算

3.1 max_tokens：控制回复长度

3.1.1 作用

max_tokens 用于限制 AI 回复的最大 Token 数量。就像给 AI 规定了一个“字数上限”，超过这个长度就会被截断。

3.1.2 代码示例

from openai import OpenAIclient = OpenAI()response = client.chat.completions.create(    model="gpt-3.5-turbo",    messages=[        {            "role": "user",            "content": "四大文明古国分别有哪些"        }    ],    max_tokens=100  # 限制回复最多100个Token)print(response.choices[0].message.content)

四大文明古国指的是古代埃及、美索不达米亚、印度河流域和黄河流域四个地区。它们分别是：1. 埃及文明：位于尼罗河流域，是人类历史上最早的文明之一。埃及文明以母系社

3.2 temperature：控制创造性

3.2.1 作用

temperature 控制 AI 回答的 创造性程度。值越高，回答越多样化、越有创意；值越低，回答越保守、越确定。

3.2.2 取值范围

from openai import OpenAIclient = OpenAI()response = client.chat.completions.create(    model="gpt-3.5-turbo",    messages=[        {            "role": "user",            "content": "四大文明古国分别有哪些"        }    ],    max_tokens=100,    temperature=2  # 高创造性)print(response.choices[0].message.content)

四大文明古国分别是：古代埃及文明、幼发拉底河流域文明古印度同时票角utenberg SouthEurope MarystreamsJapan modeling forecast TclwaDavis sidl Kenn nob

3.3 top_p：控制词汇选择范围

3.3.1 作用

top_p 是一种核采样（Nucleus Sampling） 技术，控制 AI 选择下一个词时的候选范围。

简单理解：AI 在生成每个词时，会先预测所有可能的词及其概率。top_p 决定了只从概率之和达到 p 的最有可能的词中选择。

3.3.2 取值范围

from openai import OpenAIclient = OpenAI()response = client.chat.completions.create(    model="gpt-3.5-turbo",    messages=[        {            "role": "user",            "content": "四大文明古国分别有哪些"        }    ],    max_tokens=300,    top_p=0.4  # 只考虑概率最高的40%的词)print(response.choices[0].message.content)

四大文明古国是指古埃及、古巴比伦、古印度和古中国。

3.3.5 temperature 和 top_p 的关系

这两个参数都控制随机性，但机制不同：

3.4 frequency_penalty：控制词语重复

3.4.1 作用

frequency_penalty 控制 AI 回答中词语的重复程度。正数会惩罚重复出现的词语，鼓励使用新词；负数则会鼓励重复。

3.4.2 取值范围

from openai import OpenAIclient = OpenAI()response = client.chat.completions.create(    model="gpt-3.5-turbo",    messages=[        {            "role": "user",            "content": "生成一个购物清单，包含至少20个物品，每个物品之间用逗号进行分隔，例如：苹果、香蕉、牛奶"        }    ],    max_tokens=300,    frequency_penalty=-2  # 鼓励重复)print(response.choices[0].message.content)

苹果、香蕉、牛奶、面包、鸡蛋、洗发水、牛肉、蛋糕、薯片、咖啡、  牛、  ......

from openai import OpenAIclient = OpenAI()response = client.chat.completions.create(    model="gpt-3.5-turbo",    messages=[        {            "role": "user",            "content": "生成一个购物清单，包含至少20个物品，每个物品之间用逗号进行分隔，例如：苹果、香蕉、牛奶"        }    ],    max_tokens=300,    frequency_penalty=2  # 惩罚重复)print(response.choices[0].message.content)

苹果、香蕉、牛奶、面包、鸡蛋、咖啡豆、洗发水、肥皂、面巾纸、茶叶、巧克力、红酒、玉米片、米饭、电视机、手表、手机、笔记本电脑、运动裤、T恤衫

3.5 四个参数对比总结

3.6 实际应用场景参数推荐

response = client.chat.completions.create(    model="gpt-3.5-turbo",    messages=[{"role": "user", "content": "中国的首都是哪里？"}],    temperature=0,        # 稳定准确    top_p=0.5,           # 保守选择    max_tokens=100       # 简短回答)

response = client.chat.completions.create(    model="gpt-3.5-turbo",    messages=[{"role": "user", "content": "写一个关于太空冒险的短故事"}],    temperature=1.2,      # 高创造性    top_p=0.9,           # 多样化选择    max_tokens=500,      # 较长内容    frequency_penalty=0.5 # 避免重复用词)

response = client.chat.completions.create(    model="gpt-3.5-turbo",    messages=[{"role": "user", "content": "列出10种健康食物"}],    temperature=0.5,       # 适中创造性    top_p=0.8,            # 适当多样    max_tokens=200,       # 足够列出10项    frequency_penalty=0.8  # 避免重复)

response = client.chat.completions.create(    model="gpt-3.5-turbo",    messages=[{"role": "user", "content": "用Python写一个冒泡排序"}],    temperature=0,         # 精确稳定    max_tokens=500        # 足够生成代码)

3.7 常见问题与注意事项