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# 替換為你的OpenAI API密鑰
openai.api_key = "YOUR_API_KEY"

# 定義一個函數來調用GPT API
def generate_text(prompt, max_tokens=100, temperature=0.5):
"""
使用GPT API生成文本。

:param prompt: 文本生成的提示
:param max_tokens: 生成文本的最大token數
:param temperature: 控制生成文本的隨機性，值越高生成的文本越隨機
:return: 生成的文本
"""
response = openai.Completion.create(
engine="text-davinci-003", # 你可以更改引擎，如 "text-curie-001" 用于成本更低的請求
prompt=prompt,
max_tokens=max_tokens,
temperature=temperature,
top_p=1,
frequency_penalty=0.0,
presence_penalty=0.0
)
return response['choices'][0]['text']

# 示例：使用GPT API生成文本
prompt = "在這個故事中，一個勇敢的騎士踏上了一段尋找魔法之劍的旅程。他首先來到了一個神秘的森林，"
generated_text = generate_text(prompt)
print(generated_text)

這段代碼首先導入了openai庫，并設置了你的API密鑰。然后，定義了一個generate_text函數，該函數使用GPT API的Completion.create方法來生成文本。你可以通過修改prompt參數來更改生成文本的起始文本，通過max_tokens來限制生成的文本長度，通過temperature來控制生成文本的隨機性。

最后，代碼示例展示了如何使用這個函數來生成一個關于勇敢騎士尋找魔法之劍的文本故事。

請注意，由于GPT API的使用可能受到你API密鑰的速率限制和成本的影響，因此在實際應用中請確保合理使用。

五、總結與展望

隨著NLP技術的不斷發展和普及，越來越多的免費或低成本的GPT API資源將涌現出來。對于廣大開發者而言，這無疑是一個難得的機會。通過合理利用這些資源，我們不僅可以降低開發成本、提高開發效率，還可以更加深入地探索NLP技術的廣闊應用前景。未來，我們有理由相信，在NLP技術的推動下，人類社會將迎來更加智能化、便捷化的生活方式。