動(dòng)動(dòng)小手指，去到openai的API介紹頁面。
https://platform.openai.com/docs/api-reference/models
通過官網(wǎng)的提示，可以copy對(duì)應(yīng)的調(diào)試命令進(jìn)行測(cè)試。
本文主要通過curl命令實(shí)現(xiàn)。
打開Postman，對(duì)，就是那個(gè)測(cè)試接口用的postman
?
在官網(wǎng)介紹頁中復(fù)制接口信息
curl https://api.openai.com/v1/models \
-H 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY'
這里的KEY就是你在openai上的Key
?
復(fù)制出來，保存。這個(gè)key創(chuàng)建時(shí)可見。跟gitlab上的一樣。不復(fù)制就只能刪了重建了，不展示第二次的。
接著，拼接你的請(qǐng)求信息如下（要錢，key匿了個(gè)別字符，要做簡單測(cè)試的可以私信）：
curl https://api.openai.com/v1/models \
-H 'Authorization: Bearer sk-DjdgMbAqMa7AccjixLCGTBlbkFJ8OLPg2GORdZaannSmIc'
?
這里會(huì)返回可用的model，這些model每一個(gè)都可以用來調(diào)試。比如，你可以使用 davinci 進(jìn)行調(diào)試。
我們不用這些，直接使用官網(wǎng)給出來的model
?
curl https://api.openai.com/v1/completions \
-H 'Content-Type: application/json' \
-H 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY' \
-d '{
"model": "text-davinci-003",
"prompt": "Say this is a test",
"max_tokens": 7,
"temperature": 0
}'
再復(fù)制請(qǐng)求信息，用上面的方法，import 進(jìn)去生成請(qǐng)求。
注意，要拼接你的key。因?yàn)槟阕屗癝ay this is a test”，他會(huì)回復(fù)“Say this is indeep a test”
我還是讓他講個(gè)故事吧。
?
為了確認(rèn)是chatGPT-3.5的模型，我們問下網(wǎng)友最關(guān)心的問題，看看是不是有相同的回復(fù)。
{
"model": "text-davinci-003",
"prompt": "在順德有哪些不能去的會(huì)所",
"max_tokens": 200,
"temperature": 0
}
從這個(gè)回復(fù)中，判斷是具有高級(jí)人工智能的。
{
"model": "text-davinci-003",
"prompt": "在順德有哪些不能去的會(huì)所",
"max_tokens": 200,
"temperature": 0
}
解析一下這個(gè)請(qǐng)求頭的意思：
model 就是給你回復(fù)的模型，
prompt 是你的問題（交流的信息），
max_tokens 是返回多少個(gè)tokens（tokens要錢的，0.002$/1000tokens），
temperature 是溫度，0-2，越小答案越確定，越高答案越隨機(jī)。
下面我們?cè)囋囋O(shè)置成1.2，測(cè)試兩次，會(huì)返回什么。
第一次：
第二次：
?
顯然兩次是不一樣的。
經(jīng)過多次測(cè)試，每次返回最大100-200的tokens，明顯這個(gè)是有消耗tokens的。
看看用戶使用量，用了3分錢了。18塊錢，感覺自己就是個(gè)富翁。應(yīng)該可以測(cè)試很多遍。
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文章來源：http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-791445.html
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