OpenAi 聊天接口说明

以下以OpenAI中最常用的聊天完成接口（Chat Completions API）为例，为你提供详细的接口说明，包括请求（Request）和响应（Response）示例，以及字段说明：

1. 接口基本信息

• 接口地址：https://api.openai.com/v1/chat/completions
• 请求方法：POST
• 认证方式：在请求头中设置Authorization字段，值为Bearer YOUR_API_KEY，YOUR_API_KEY是你在OpenAI平台获取的API密钥。

2. 请求（Request）示例

import requests

url = "https://api.openai.com/v1/chat/completions"
headers = {
    "Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY",
    "Content-Type": "application/json"
}
data = {
    "model": "gpt-3.5-turbo",
    "messages": [
        {
            "role": "system",
            "content": "你是一个知识渊博的助手"
        },
        {
            "role": "user",
            "content": "请介绍一下人工智能的发展历史"
        }
    ],
    "temperature": 0.7,
    "max_tokens": 200
}

response = requests.post(url, headers=headers, json=data)
print(response.json())

上述Python代码中，使用requests库发送POST请求，headers中包含认证信息和内容类型，data字典中包含了请求的具体参数：

• model：指定使用的模型，这里是gpt-3.5-turbo。
• messages：是一个数组，记录对话历史。第一个元素是系统消息，设定助手的角色；第二个元素是用户消息，表明用户的提问。
• temperature：设置为0.7，生成的文本会有一定的随机性。
• max_tokens：限制生成文本的最大令牌数为200。

3. 请求字段说明

4. 响应（Response）示例

{
    "choices": [
        {
            "finish_reason": "stop",
            "index": 0,
            "message": {
                "role": "assistant",
                "content": "人工智能的发展历史可以追溯到20世纪中叶。1956年，达特茅斯会议被广泛认为是人工智能诞生的标志，在这次会议上，“人工智能”这一术语正式被提出。此后，人工智能经历了多个发展阶段。在早期，研究主要集中在符号推理和专家系统方面。到了20世纪80年代，专家系统得到了广泛应用，但也暴露出一些局限性。随着计算机技术的不断发展，尤其是计算能力的大幅提升和数据的大量积累，机器学习逐渐成为人工智能的核心领域。特别是在21世纪初，深度学习的兴起，使得人工智能在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了突破性进展。如今，人工智能已经广泛应用于各个行业，如医疗、金融、交通等，对社会产生了深远的影响。"
            }
        }
    ],
    "created": 1695371246,
    "id": "chatcmpl-7O6x24y1G7V5c1234567890abcdef",
    "model": "gpt-3.5-turbo-0613",
    "object": "chat.completion",
    "usage": {
        "completion_tokens": 186,
        "prompt_tokens": 30,
        "total_tokens": 216
    }
}

5. 响应字段说明