💻API Key 使用教程

一、进入API Key页面，点击添加令牌

二、在添加令牌页面，进行设置。然后点击确定。

注意：设置无限额度，指的是这个令牌没有额度限制，但是需要保证您有算力值。如果算力值不足，即使令牌设置没有限制，也是无法使用的。

三、此时我们可以在这个页面看到查看key以及BaseUrl地址。

备注：如果BaseUrl的地址访问不通，可以把https改成http就好了。如下：

http://api.aihao123.cn/luomacode-api/open-api/v1

四、使用代码调用（Python）

（1）这是直接调用，没有设置系统提示词的代码

from openai import OpenAI
client = OpenAI(
    api_key = "本平台生成的key",
    base_url = ""
)

response = client.chat.completions.create(
    messages=[
        {'role': 'user', 'content': "鲁迅为什么打周树人？"},
    ],
    model='gpt-4',
    stream=True
)

for chunk in response:
    print(chunk.choices[0].delta.content, end="", flush=True)

（2）这是一个简单的项目，包含了系统提示词的代码。

主要实现的是：根据用户反馈的问题，用GPT进行问题分类

from openai import OpenAI

# 创建OpenAI客户端
client = OpenAI(
    api_key="your_api_key",  # 你自己创建创建的Key
    base_url="your_base_url"  # 你的base_url
)

def api(content):
    print()
    
    # 这里是系统提示词
    sysContent = f"请对下面的内容进行分类，并且描述出对应分类的理由。你只需要根据用户的内容输出下面几种类型：bug类型,用户体验问题，用户吐槽." \
                 f"输出格式:[类型]-[问题:{content}]-[分析的理由]"
    response = client.chat.completions.create(
        messages=[
            # 把系统提示词传进来sysContent
            {'role': 'system', 'content': sysContent},
            # 把用户提示词传进来content
            {'role': 'user', 'content': content},
        ],
        # 这是模型
        model='gpt-4',
        stream=True
    )

    for chunk in response:
        print(chunk.choices[0].delta.content, end="", flush=True)


if __name__ == '__main__':
    content = "这个页面不太好看"
    api(content)

五、完整模型名称大全

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模型名称	价格（USD/1K tokens）	价格（USD/1K tokens）	备注
gpt-3.5-turbo	0.0015	0.003
gpt-3.5-turbo-1106	0.001	0.002
gpt-3.5-turbo-0125	0.001	0.003
gpt-3.5-16K	0.003	0.006
gpt-4	0.03	0.06
gpt-4-1106-preview	0.01	0.03
gpt-4-0125-preview	0.01	0.03
gpt-4-1106-vision-preview	0.01	0.03
gpt-4-turbo-2024-04-09	0.03	0.09
gpt-4o-2024-05-13	0.01	0.03	（最强）
gpt-4-32K	0.06	0.12
claude-2	0.0110	0.0327
claude-3-opus-20240229	0.06	0.12
claude-3-sonnet-20240229	0.06	0.12
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