引用人工智能先驱吴恩达先生说过的话：“一个系统需要的远不止一个提示（prompt）或者一个对LLM（大性语言模型）的调用。”

OpenAI 的 Chat GPT API 是用于构建对话式 AI 的革命性工具。它使用自然语言处理 (NLP) 来理解和生成类似人类的响应，非常适合构建聊天机器人、虚拟助手和其他对话应用程序。在本文中，我们将了解 Chat GPT API 是什么、如何获取 API 密钥以及如何使用它来构建您自己的 AI。

一.什么是ChatGPT API？

ChatGPT 已经成为了很多人日常工作的一部分，帮你写周报，做翻译，查资料。但是，有很多事情是网页版的 ChatGPT 做不到的。比如，我想要做一个问答机器人，能在企业微信里访问。这个时候，我就需要用到 ChatGPT API 了。

ChatGPT API 是一种由 OpenAI 提供的 API，它可以用最简单的方式把 ChatGPT 的聊天能力接入到各种应用程序或服务中。Open AI 是一家专注于 AI 研发的公司。它是一个基于云的 API，可以访问 Open AI 的高级语言模型，包括GPT-3和GPT-4。它允许开发人员将自然语言处理 (NLP) 功能集成到他们的应用程序中，并构建智能对话界面。

这个 API 具体提供了哪些能力呢？

就是下面这些：

  1. 自然语言语音识别（Natural Language Speech Recognition）：基于不同音频的大型数据集训练结果，支持多种国家语言的识别、方言及语调，为用户提供专业的海外内容语音转文字和翻译服务。
  2. 多模态图像生成（Multimodal Image Generation）：通过自然语言描述生成高分辨率、逼真的图像，支持对场景、样式、组成等多种属性进行控制，可生成照片、插图、动漫等各类图像。
  3. 智能代码生成（Intelligent Code Generation）：快速生成与需求描述匹配的代码段落，覆盖各类编程语言及多个级别，辅助开发者提升效率。支持代码风格迁移及完善不全代码。
  4. 内容过滤与审查（Content Filtering & Moderation）：基于海量样本训练的模型可以对文本、图像及视频内容进行审查，识别并过滤不当内容，支持多语言及定制化敏感词库。
  5. 大模型微调（Model Fine-tuning）：通过继续训练、增量学习等方式，对已存在的大模型进行微调，使其更好地适配业务场景及个性化需求。
  6. 文本嵌入（Text Embedding）：将输入文本映射为固定长度的词向量，便于后续文本相似度计算、聚类等分析，为 NLP 任务提供基础输入表示。

具体的中文版 API 文档，你可以在这个网址中找到：https://openai.apifox.cn/

ChatGPT API - 图1

二.如何获取聊天 GPT 的 API 密钥？

1. 获取 ChatGPT API Key

所有的 API 调用方法都离不开一个专门的 API Key，因此我们需要向 ChatGPT 申请专属的 API Key。受限于 ChatGPT 的注册要求，需要进行以下准备：

  • 海外手机号用来接收 ChatGPT 发出的验证码，你可以在搜索引擎上输入 sms activate 来获取一个海外手机号码。
  • 魔（KE）法（XUE）披（SHANG）风（WANG）地区选择为美国。

访问 ChatGPT 开发者平台并点击 Sign up 按钮进行注册。（链接：https://platform.openai.com/）

按照页面提示依次输入邮箱和密码，然后在页面中填写在上文中所获取到的海外手机号码，接收验证码后即可完成注册。进入控制台后，点击左侧菜单栏的 API keys 选项，然后点 Create new secret key 按钮。

ChatGPT API - 图2

填写名称后即可获取到一串加密字符～这就是我们接下来需要用来调试的 API Keys。如果你觉得上述流程太麻烦了，那么不妨直接在搜索引擎中搜索“chatgpt api keys 购买”等关键词，在第三方平台中获取由其它开发者提供的 API Keys（注意信息甄别）。

2. 填写 API Key

搞定 API key 之后，我们就可以直接在 API 在线文档中进行调试了。

ChatGPT 提供了很多种 API，无论你要使用哪一种，首先都需要输入你的 API key。

在上面那个 API 文档（https://openai.apifox.cn/）中，点击 “调试” 按钮。

ChatGPT API - 图3

点击“去设置变量值”，把你的 API Key 填进去。

ChatGPT API - 图4

这里填写的 API Key 只会保存在本地，不用担心泄露，可以放心使用。

接下来，我们就可以愉快地调用 ChatGPT API 了！

API调用是收费的，但是OpenAI已经为我们免费提供了5美元的用量
点击link访问完整价格列表

3. 调用 API

我们以图像生成 API 来作为一个例子。

找到“创建图像”的 API，点击“调试”就可以看到右侧 Body 区域有 prompt 和 size 这两个字段。你可以用英文描述一个你希望生成的场景，写在 prompt 里面。size 就是生成图片的分辨率。

我们直接以示例数据的“A colorful sunset over the mountains”来做个实验，分辨率 1024x1024。

点击“发送”。

ChatGPT API - 图5

在右侧下半边的“返回响应”区域，就可以看到 ChatGPT 生成的图像 URL 啦！

你可以在返回 Body 中的 content 中看到这个图片 URL。

ChatGPT API - 图6

点击图片 URL 你就可以欣赏到这两幅图，还不错吧？

ChatGPT API - 图7

ChatGPT API - 图8

4.速率限制

OpenAI 对您可以向 API 发出的请求强制实施速率限制。这些应用于每分钟token数、每分钟请求数（在某些情况下为每日请求数），或者在图像模型的情况下应用于每分钟图像数。

实施速率限制有几个不同的原因：

  • 它们有助于防止滥用或误用 API。例如，恶意参与者可能会用请求淹没 API，试图使其过载或导致服务中断。通过设置速率限制，OpenAI可以防止此类活动。
  • 速率限制有助于确保每个人都可以公平访问 API。如果一个人或组织发出过多的请求，则可能会使其他人的API陷入困境。通过限制单个用户可以发出的请求数量，OpenAI 确保最多的人有机会使用 API，而不会遇到速度变慢的情况。

下面列出了部分速率限制。

ChatGPT API - 图9

解除速率限制可以填写分享需求证据表格，以当前速率限制向一部分用户发布服务，收集 10 个工作日的使用情况数据，然后根据该数据提交正式的速率限制提高请求，以供OpenAI的审核和批准。

三、支持API的优秀软件

  1. OpenCat：本地桌面ChatGPT客户端，支持iOS和macOS。与ChatGPT每月20美元的订阅费相比，轻度使用的API价格更低。
  1. ChatBox：开源免费的OpenAI API桌面客户端，支持Windows、macOS和Linux。用户可以自定义KEY和API Host地址，并在本地保存聊天记录，管理多个会话，并设置不同的Prompt。

ChatGPT API - 图10

  1. Bob：优秀的macOS翻译软件。在gpt-3.5-turbo更新后，翻译速度显著提升。

ChatGPT API - 图11

  1. PopClip：macOS上的「划词操作增强工具」。接入API key后，选中文字即可弹出AI按钮，实现“一键”获取ChatGPT的帮助与回答。
  2. bilingual_book_maker：利用OpenAI API翻译电子书，每本书的成本约为3美元。
  3. xiaogpt：将ChatGPT接入小爱同学，增加趣味性😄。

更多基于 ChatGPT API的工具和应用，可访问Awesome ChatGPT API

关于token

在大型语言模型中，”token”扮演着一个关键角色。它是文本中的一个最小单位，可以是一个单词、标点符号、数字或符号等。让我们深入了解token在自然语言处理中的重要性：

  1. Tokenization
    1.  * **定义**：Tokenization是将句子或文本分成tokens的过程。
    2.  * **应用**：模型接收一串tokens作为输入，并尝试预测下一个最可能的token。tokens可以通过embedding操作转换为向量表示，以便在神经网络中进行处理。
  2. Token数的限制
    1.  * **关键限制**：Token数是ChatGPT等大型语言模型的关键限制之一。
    2.  * **个性化交互**：较大的上下文长度允许模型查询用户的上下文和数据，实现更强的个性化交互。
    3.  * **准确性和流畅性**：大型上下文窗口使模型更准确、更流畅，并提升模型的创造力。
  3. 不同模型的Token限制
    1.  * **GPT模型**：从官方文档可以看到，不同的GPT模型有不同的token限制。例如，32K是模型的token上限。
    2.  * **Claude-2-100k模型**：与ChatGPT竞争的Claude-2-100k模型的上下文上限是100k，一口气输入几本书都不是问题！

为什么要了解token限制

在使用大型语言模型时，了解token限制的重要性在于它影响了两个关键方面：

  1. 当前对话的输入限制：
    1.  * 你一次性输入的内容不能超过模型限制的tokens。这意味着你必须在给定的token范围内准确、简洁地表达你的需求。
  2. 总体上下文长度限制：
    1.  * 在一次完整的对话中，你的输入加上模型的输出不能超过模型限制的tokens。如果超出限制，最前面的对话将被遗忘，可能导致你最初设定的prompt失效。

如果prompt本身太长，可以考虑用英文设定，并要求模型用中文输出。这样可以节省token，留给更多次数的对话

Reference

  1. 官方完整指南
  2. 官方模型列表

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