Panduan Lengkap untuk ChatGPT API

Melalui rilis API-nya, OpenAI telah membuka kemampuan ChatGPT untuk semua orang. Anda sekarang dapat dengan mulus mengintegrasikan kekuatan ChatGPT ke dalam aplikasi Anda.

Ikuti langkah-langkah awal ini untuk memulai, apakah Anda ingin mengintegrasikan ChatGPT ke dalam aplikasi Anda yang sudah ada atau mengembangkan aplikasi baru dengannya.

Mendapatkan Akses ke Kunci API OpenAI

Untuk mulai menggunakan API ChatGPT, Anda harus mendapatkan kunci API OpenAI terlebih dahulu. Daftar atau masuk ke resmi OpenAI platform.

Setelah Anda masuk, klik pada Pribadi tab di bagian kanan atas. Pilih Lihat Kunci API pilihan dari dropdown, dan Anda akan mendarat di Kunci API halaman. Klik pada Buat kunci rahasia baru tombol untuk menghasilkan kunci API.

Anda tidak akan dapat melihat kuncinya lagi, jadi simpanlah di tempat yang aman.

Kode yang digunakan dalam proyek ini tersedia di a repositori GitHub dan gratis untuk Anda gunakan di bawah lisensi MIT.

Cara Menggunakan ChatGPT API

API OpenAI gpt-3.5-turbo Dan gpt-4 model adalah model yang sama yang masing-masing digunakan oleh ChatGPT dan ChatGPT+. Model yang kuat ini mampu memahami dan menghasilkan teks bahasa alami.

Harap diperhatikan bahwa ChatGPT API adalah istilah umum yang mengacu pada API OpenAI yang menggunakan model berbasis GPT untuk mengembangkan chatbot, termasuk gpt-3.5-turbo Dan gpt-4 model.

API ChatGPT terutama dioptimalkan untuk obrolan tetapi juga berfungsi dengan baik untuk tugas penyelesaian teks. Itu gpt-3.5-turbo Dan gpt-4 model lebih bertenaga dan lebih murah daripada model GPT-3 sebelumnya. Namun, saat penulisan, Anda tidak dapat menyempurnakan model GPT-3.5. Anda hanya dapat menyempurnakan model dasar GPT-3 yaitu, da Vinci, curie, ada, Dan kubis.

Pada saat penulisan, the API GPT-4 ada di daftar tunggu. Tetapi model GPT-3.5 dapat diakses oleh semua orang, jadi kami akan menggunakan model yang sama di artikel ini. Meskipun, Anda dapat menggunakan GPT-4 sekarang dengan memutakhirkan ke ChatGPT+.

Menggunakan API ChatGPT untuk Penyelesaian Obrolan

Anda perlu mengonfigurasi model obrolan agar siap untuk panggilan API. Ini dapat dipahami dengan lebih baik dengan bantuan contoh:

impor openai
openai.api_key = "KUNCI_API_ANDA"
selesai = openai. Penyelesaian Obrolan.buat(
 Model = "gpt-3.5-turbo",
 suhu = 0.8,
 max_token = 2000,
 pesan = [
 {"peran": "sistem", "isi": "Kamu adalah komedian lucu yang menceritakan lelucon ayah."},
 {"peran": "pengguna", "isi": "Tulis lelucon ayah yang berhubungan dengan angka."},
 {"peran": "asisten", "isi": T: Bagaimana Anda membuat 7 genap? A: Singkirkan huruf s."},
 {"peran": "pengguna", "isi": "Tulis satu yang berhubungan dengan pemrogram."}
 ]
)
cetak (penyelesaian.pilihan[0].pesan)

Menjalankan kode ini menghasilkan output berikut:

Kode di atas mendemonstrasikan panggilan API ChatGPT menggunakan Python. Perhatikan bahwa model dapat memahami konteks ("lelucon ayah") dan jenis respons (formulir Tanya Jawab) yang kami harapkan meskipun kami tidak secara eksplisit menyebutkannya di prompt pengguna terakhir.

Jadi, saat membuat aplikasi, Anda dapat menyediakan konteks terlebih dahulu dan model akan menyesuaikan dengan kebutuhan Anda.

Di sini, bagian terpenting adalah pesan parameter yang menerima array objek pesan. Setiap objek pesan berisi a peran Dan isi. Anda dapat memberikan tiga jenis peran ke objek pesan:

• sistem: Ini mengatur konteks dan perilaku asisten.
• pengguna: Digunakan untuk memberikan instruksi kepada asisten. Ini biasanya dihasilkan oleh pengguna akhir. Tetapi Anda sebagai pengembang juga dapat memberikan beberapa permintaan pengguna potensial sebelumnya.
• asisten: Kami memberi asisten beberapa informasi sebelumnya sehingga memberi kami respons yang kami harapkan dari API.

Anda dapat menyesuaikan lebih lanjut suhu Dan max_token parameter model untuk mendapatkan output sesuai dengan kebutuhan Anda.

Semakin tinggi suhu, semakin tinggi keacakan output, dan sebaliknya. Jika Anda ingin tanggapan Anda lebih fokus dan deterministik, gunakan nilai suhu yang lebih rendah. Dan jika Anda ingin lebih kreatif, pilihlah nilai yang lebih tinggi. Nilai suhu berkisar antara 0 dan 2.

Seperti ChatGPT, API-nya juga memiliki batas kata. Menggunakan max_token parameter untuk membatasi panjang tanggapan. Namun, pengaturan lebih rendah max_token nilai dapat menyebabkan masalah potensial karena dapat memotong output di tengah jalan. Pada saat penulisan, the gpt-3.5-turbo model memiliki batas token 4.096, sedangkan gpt-4 model memiliki batas 8.192 token.

Anda dapat mengonfigurasi model lebih lanjut menggunakan parameter lain yang disediakan oleh OpenAI.

Menggunakan API ChatGPT untuk Penyelesaian Teks

Terlepas dari tugas penyelesaian obrolan, itu gpt-3.5-turbo model juga melakukan pekerjaan yang baik dengan penyelesaian teks. Ini mengungguli sebelumnya teks-davinci-003 model dan harga hanya sepersepuluh dari biaya.

Contoh berikut menunjukkan cara mengonfigurasi ChatGPT API untuk penyelesaian teks:

impor openai
openai.api_key = "KUNCI_API_ANDA"
selesai = openai. Penyelesaian Obrolan.buat(
 Model = "gpt-3.5-turbo",
 suhu = 0.8,
 max_token = 2000,
 pesan = [
 {"peran": "sistem", "isi": "Kamu adalah seorang penyair yang menciptakan puisi yang membangkitkan emosi."},
 {"peran": "pengguna", "isi": "Tulis puisi pendek untuk programmer."}
 ]
)
cetak (penyelesaian.pilihan[0].isi pesan)

Anda bahkan tidak perlu memberikan peran sistem dan kontennya. Memberikan prompt pengguna saja akan melakukan pekerjaan untuk Anda.

pesan = [
 {"peran": "pengguna", "isi": "Tulis puisi pendek untuk programmer."}
]

Menjalankan kode di atas akan menghasilkan puisi untuk pemrogram:

Format Respons API ChatGPT

API ChatGPT mengirimkan respons dalam format berikut:

Anda selanjutnya perlu mengekstrak balasan asisten yang disimpan di isi.

Membangun Aplikasi Menggunakan ChatGPT API

Anda dapat langsung menggunakan titik akhir API atau openai Pustaka Python/Node.js untuk mulai membangun aplikasi yang didukung API ChatGPT. Selain resmi openai perpustakaan, Anda juga dapat mengembangkan aplikasi menggunakan perpustakaan yang dikelola komunitas yang direkomendasikan oleh OpenAI.

Namun, OpenAI tidak memverifikasi keamanan perpustakaan yang dikelola komunitas ini, jadi lebih baik langsung menggunakan endpoint API atau menggunakan yang resmi openai Pustaka Python/Node.js.

Metode 1: Menggunakan Titik Akhir API

Anda perlu menggunakan /v1/chat/completions titik akhir untuk memanfaatkan gpt-3.5-turbo Dan gpt-4 model.

impor permintaan
openai.api_key = "KUNCI_API_ANDA"
URL = " https://api.openai.com/v1/chat/completions"
muatan = {
"model": "gpt-3.5-turbo",
"suhu": 1.0,
"pesan": [
 {"peran": "sistem", "isi": f"Kamu adalah seorang asisten yang menceritakan fakta menyenangkan yang acak dan sangat singkat tentang dunia ini."},
 {"peran": "pengguna", "isi": f"Tulis fakta menyenangkan tentang pemrogram."},
 {"peran": "asisten", "isi": f"Programmer minum banyak kopi!"},
 {"peran": "pengguna", "isi": f"Tulis satu yang terkait dengan bahasa pemrograman Python."}
 ]
}
tajuk = {
"Jenis konten": "aplikasi/json",
"Otorisasi": f"Pembawa {openai.api_key}"
}
response = request.post (URL, headers=header, json=payload)
respon = respon.json()
cetak (respons['pilihan'][0]['pesan']['isi'])

Contoh kode di atas menunjukkan bagaimana Anda bisa langsung menggunakan endpoint untuk membuat panggilan API menggunakan permintaan perpustakaan.

Pertama, tetapkan kunci API ke sebuah variabel. Selanjutnya, Anda perlu memberikan nama model ke model parameter dari muatan obyek. Setelah itu, kami memberikan riwayat percakapan ke pesan parameter.

Di sini, kami mempertahankan yang lebih tinggi suhu nilai sehingga respon kita lebih acak dan dengan demikian lebih kreatif.

Inilah output responsnya:

Perhatikan bahwa ada beberapa masalah dengan ChatGPT OpenAI, jadi Anda juga bisa mendapatkan balasan yang menyinggung atau bias dari API-nya.

Metode 2: Menggunakan Perpustakaan openai Resmi

Instal openai Pustaka Python menggunakan pip:

pip instal openai

Sekarang, Anda siap membuat penyelesaian teks atau obrolan.

impor openai
openai.api_key = "KUNCI_API_ANDA"
respon = openai. Penyelesaian Obrolan.buat(
 Model = "gpt-3.5-turbo",
 suhu = 0.2,
 max_token = 1000,
 pesan = [
 {"peran": "pengguna", "isi": "Siapa yang memenangkan piala dunia FIFA 2018?"}
 ]
)
cetak (respons['pilihan'][0]['pesan']['isi'])

Dalam kode ini, kami hanya menyediakan satu prompt pengguna. Kami menjaga nilai suhu tetap rendah agar respons lebih deterministik daripada kreatif.

Anda akan mendapatkan respons berikut setelah menjalankan kode:

Respons ChatGPT mungkin tampak ajaib dan dapat membuat siapa pun bertanya-tanya cara kerja ChatGPT. Namun di balik layar, ini didukung oleh model bahasa Generative Pre-trained Transformer (GPT) yang melakukan semua pekerjaan berat.

Bangun Aplikasi Generasi Berikutnya Menggunakan ChatGPT API

Anda telah mempelajari cara mengonfigurasi API ChatGPT. API ChatGPT telah membuka gerbang bagi Anda dan pengembang di seluruh dunia untuk membangun produk inovatif yang memanfaatkan kekuatan AI.

Anda dapat menggunakan alat ini untuk mengembangkan aplikasi seperti penulis cerita, penerjemah kode, penulis email, pembuat salinan pemasaran, peringkas teks, dan sebagainya. Imajinasi Anda adalah batas untuk membangun aplikasi yang memanfaatkan teknologi ini.

Selain API ChatGPT, Anda juga dapat menggunakan model OpenAI lainnya untuk mengembangkan aplikasi keren.