💻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。

三、此时我们可以在这个页面看到查看key以及BaseUrl地址。

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
官方扣费标准 · 无任何倍率
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
还有100+模型型号也都支持...
...
...
最后更新于
这有帮助吗?