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openai.api_key = "your-api-key"

response = openai.Completion.create(
engine="text-davinci-003",
prompt="Once upon a time",
max_tokens=50
)

print(response.choices[0].text.strip())

在上述代碼中，engine參數指定了使用的GPT模型版本，prompt參數是輸入的提示文本，max_tokens參數控制生成文本的長度。

2.4 處理API響應

OpenAI GPT接口的響應是一個JSON對象，包含了生成的文本內容、請求ID等信息。開發者可以通過response.choices[0].text獲取生成的文本內容。

三、OpenAI GPT接口的開發實踐

3.1 構建智能對話系統

利用OpenAI GPT接口，開發者可以輕松構建智能對話系統。以下是一個簡單的對話系統示例：

import openai



openai.api_key = "your-api-key"



def chat_with_gpt(prompt):

    response = openai.Completion.create(

        engine="text-davinci-003",

        prompt=prompt,

        max_tokens=100

    )

    return response.choices[0].text.strip()



while True:

    user_input = input("You: ")

    if user_input.lower() in ["exit", "quit"]:

        break

    response = chat_with_gpt(user_input)

    print(f"GPT: {response}")

在這個示例中，用戶可以通過命令行與GPT模型進行對話，輸入“exit”或“quit”即可退出對話。

3.2 實現文本摘要功能

OpenAI GPT接口還可以用于實現文本摘要功能。以下是一個簡單的文本摘要示例：

import openai



openai.api_key = "your-api-key"



def summarize_text(text):

    prompt = f"Summarize the following text:\n\n{text}\n\nSummary:"

    response = openai.Completion.create(

        engine="text-davinci-003",

        prompt=prompt,

        max_tokens=50

    )

    return response.choices[0].text.strip()



text = "Your long text goes here..."

summary = summarize_text(text)

print(summary)

在這個示例中，開發者可以將長文本輸入到summarize_text函數中，GPT模型將生成一個簡潔的摘要。

3.3 多語言翻譯

OpenAI GPT接口支持多語言翻譯任務。以下是一個簡單的翻譯示例：

import openai



openai.api_key = "your-api-key"



def translate_text(text, target_language):

    prompt = f"Translate the following text to {target_language}:\n\n{text}\n\nTranslation:"

    response = openai.Completion.create(

        engine="text-davinci-003",

        prompt=prompt,

        max_tokens=100

    )

    return response.choices[0].text.strip()



text = "Hello, how are you?"

translated_text = translate_text(text, "French")

print(translated_text)

在這個示例中，開發者可以將文本翻譯成目標語言，GPT模型將生成相應的翻譯結果。

四、OpenAI GPT接口的最佳實踐

4.1 優化提示文本

提示文本的質量直接影響GPT模型的生成效果。開發者可以通過以下方式優化提示文本：

明確任務：在提示文本中明確任務要求，例如“生成一篇關于AI的文章”。
提供上下文：在提示文本中提供足夠的上下文信息，幫助模型理解任務背景。
控制生成長度：通過max_tokens參數控制生成文本的長度，避免生成過長或過短的內容。

4.2 處理API限制

OpenAI GPT接口有一定的使用限制，開發者需要注意以下幾點：

速率限制：OpenAI對API的調用頻率有限制，開發者需要合理控制請求頻率。
費用控制：OpenAI GPT接口按請求次數和生成文本的長度收費，開發者需要合理規劃API使用，避免產生過高的費用。

4.3 錯誤處理

在使用OpenAI GPT接口時，可能會遇到各種錯誤，例如網絡錯誤、API限制等。開發者需要編寫健壯的代碼，處理可能出現的錯誤情況：

import openai

import time



openai.api_key = "your-api-key"



def safe_chat_with_gpt(prompt):

    try:

        response = openai.Completion.create(

            engine="text-davinci-003",

            prompt=prompt,

            max_tokens=100

        )

        return response.choices[0].text.strip()

    except openai.error.RateLimitError:

        print("Rate limit exceeded. Waiting for 60 seconds...")

        time.sleep(60)

        return safe_chat_with_gpt(prompt)

    except Exception as e:

        print(f"An error occurred: {e}")

        return None



response = safe_chat_with_gpt("Hello, how are you?")

if response:

    print(response)