释放 GPT-4 API 的力量：开发人员新手指南

欢迎来到人工智能和自然语言处理的世界！当你进入这个令人兴奋的领域时，jym 将很快意识到人工智能在彻底改变老兵与基于文本的数据交互的方式方面所具有的巨大潜力。在这篇文章中，老兵将向你介绍 OpenAI 最新、最强大的自然语言处理模型 GPT-4，并指导你了解使用 API 来利用其功能的基础知识

从生成类人文本和总结冗长的文档到翻译语言和提供对话帮助，GPT-4 是 AI 世界的游戏规则改变者。通过对初学者友好的方法，本指南将帮助你释放 GPT-4 的全部潜力，即使你在 AI 开发方面经验很少或没有经验。

那么，你准备好踏上一段改变你处理文本的方式的迷人旅程了吗？让老兵一起潜入并探索 GPT-4 的强大功能！

GPT-4 及其功能概述

GPT-4，或生成式预训练 Transformer 4，是 OpenAI 最先进的自然语言处理 (NLP) 模型的最新迭代。基于其前身的成功，GPT-4 通过利用大量数据和更复杂的训练技术将 NLP 推向了新的高度。结果是一个非常先进的人工智能模型能够生成类似人类的文本和理解上下文，使其成为广泛应用的理想选择。

GPT-4 的一些最显着的功能包括：

1. 文本生成： GPT-4 可以生成连贯且上下文相关的文本，使其适用于内容创建、故事生成，甚至编写代码。
2. 文本摘要： 该模型可以将冗长的文章或文档浓缩成简洁的摘要，从而节省用户时间并使信息更易于访问。
3. 翻译： GPT- 4 擅长多种语言之间的文本翻译，促进交流，打破语言障碍。
4. 情感分析： 该模型可以有效地确定给定文本的情感，无论是积极的、消极的还是中性的，这对于市场研究和客户反馈分析很有用。
5. 问答： GPT-4 可以根据提供的上下文理解和回答问题，使用户能够快速获得见解和信息。
6. 对话式人工智能： 该模型擅长进行类人对话，可用于聊天机器人、虚拟助理和客户支持自动化。

这些功能以及许多其他功能使 GPT-4 成为企业、研究人员和开发人员的强大而多功能的工具。通过利用 GPT-4 API 的强大功能，你可以释放这种尖端人工智能技术的潜力，并彻底改变你处理基于文本的数据的方式。

GPT-4 API 入门

关于 GPT-4 API Beta 访问的注意事项：(如果有条件的话)
重要说明：请注意，GPT-4 API 和相应的 gpt-4 模型目前处于测试阶段。要获得访问权限，你需要注册等候名单。为此，请访问 *https://platform.openai.com/ 上的 OpenAI 仪表板，然后导航至“加入 GPT-4 API 候补名单”部分。单击“注册”按钮并按照说明加入等候名单。获得访问权限后，你将能够使用 GPT-4 API，如本博文中所示。请注意，由于仍处于测试阶段，对 API 及其功能的访问可能会发生变化。

访问 GPT-4 API 需要你先注册候补名单

在你可以利用 GPT-4 的强大功能之前，你需要设置你的环境并获得对 API 的访问权限。在本节中，老兵将引导你完成开始使用 GPT-4 API 所需的步骤。

1. 创建帐户并获取 API 密钥：

要访问 GPT-4 API，你需要使用 OpenAI 创建一个帐户。访问 OpenAI 网站 (www.openai.com/ ) 并注册一个新帐户。成功注册后，登录你的帐户并导航至 API 部分。在这里，你会找到你的 API 密钥，这是向 GPT-4 API 发出请求所必需的。请妥善保管此密钥，因为它对你的帐户而言是独一无二的，不应与他人共享。

1. 设置开发环境：

在开始进行 API 调用之前，你需要设置开发环境。你可以使用任何支持发出 HTTP 请求的编程语言，例如 Python、JavaScript 或 Ruby。对于本指南，老兵假设你使用的是 Python。

首先，确保你的系统上安装了 Python。如果你还没有，可以从 Python 网站 (www.python.org/downloads/ ) 下载最新版本。

接下来，为你的 GPT-4 API 项目创建一个新目录，并在你的终端或命令提示符中导航到它。老兵建议使用虚拟环境来组织项目依赖项。要创建虚拟环境，请运行以下命令：

$ python -m venv my_gpt4_project 复制代码

通过为你的操作系统运行适当的命令来激活虚拟环境：

• windows：

$ my_gpt4_project\Scripts\activate 复制代码

• macOS/Linux:

source my_gpt4_project/bin/activate 复制代码

3.安装所需的库和依赖项：

现在你的开发环境已经设置好了，你需要安装一些库来与 GPT-4 API 交互。对于 Python，老兵将使用流行的 requests 库来发出 HTTP 请求。

requests通过运行以下命令安装库：

$ pip install requests 复制代码

有了你的帐户、开发环境和依赖项，你现在就可以开始进行 API 调用并释放 GPT-4 的强大功能了！在下一节中，老兵将深入探讨 API 端点、方法以及如何自定义 API 调用。

了解 API 端点和方法

GPT-4 API 端点允许你与 GPT-4 模型交互并利用其功能执行各种任务。

1. GPT-4 API 端点：

GPT-4 API 有一个与模型交互的主要端点：

https://api.openai.com/v1/chat/completions 复制代码

此端点用于将聊天消息发送到 GPT-4 模型并接收生成的响应。你可以使用此端点来创建聊天完成，从而提供与模型的交互式体验。

2.自定义带参数的 API 调用：

要控制 GPT-4 模型的行为并根据你的需要定制其输出，你可以在 API 调用中使用各种参数。一些关键参数包括：

• model：要使用的 GPT-4 模型的 ID（例如，“gpt-4”）。
• messages：聊天格式的消息数组，由具有“角色”（“系统”、“用户”或“助手”）和“内容”（消息的内容）的消息对象组成。
• temperature：控制生成文本的随机性（默认值：1）。较高的值使输出更加随机，而较低的值使其更加集中和确定。
• top_p：一种替代温度采样的方法，称为核采样。该模型考虑具有 top_p 概率质量（默认值：1）的标记。
• n：为每个输入消息生成的聊天完成选项的数量（默认值：1）。
• stream：如果设置为 true，将发送部分消息增量，就像在 ChatGPT 中一样（默认值：false）。
• stop：API 将停止生成更多令牌的最多 4 个序列（默认值：null）。
• max_tokens：聊天完成时生成的最大令牌数（默认值：inf）。
• presence_penalty：介于 -2.0 和 2.0 之间的数字。正值根据到目前为止是否出现在文本中来惩罚新标记（默认值：0）。
• frequency_penalty：介于 -2.0 和 2.0 之间的数字。正值会根据到目前为止文本中的现有频率来惩罚新标记（默认值：0）。
• logit_bias：一个 JSON 对象，它将标​​记（由标记器中的标记 ID 指定）映射到从 -100 到 100 的相关偏差值（默认值：null）。
• user：代表你的最终用户的唯一标识符，可以帮助 OpenAI 监控和检测滥用行为。

通过自定义这些参数，你可以控制 GPT-4 模型的行为并生成满足你特定要求的文本。在接下来的部分中，老兵将讨论如何制作有效的提示、微调模型以及探索 GPT-4 API 的实际应用。

使用 Python 对 GPT-4 进行 API 调用

现在你已经设置了开发环境并且熟悉了 GPT-4 API 端点和参数，让老兵探讨如何使用 Python 进行 API 调用。在本节中，老兵将演示与 GPT-4 API 交互以生成聊天完成的实际示例。

1. 导入必要的库：

首先导入所需的库，包括 requests 进行 API 调用和 json 处理 JSON 数据：

import requests import json 复制代码

2. 定义你的 API 密钥和端点：

指定你的 API 密钥和 GPT-4 API 端点。替换 <YOUR_API_KEY> 为你的实际 API 密钥：

API_KEY = "<YOUR_API_KEY>" API_ENDPOINT = "https://api.openai.com/v1/chat/completions" 复制代码

3.创建一个与 GPT-4 API 交互的函数：

定义一个函数，generate_chat_completion它将消息列表和可选参数作为输入并返回生成的聊天完成：

def generate_chat_completion(messages, model="gpt-4", temperature=1, max_tokens=None): headers = {"Content-Type": "application/json", "Authorization": f"Bearer {API_KEY}", } data = {"model": model, "messages": messages, "temperature": temperature, } if max_tokens is not None: data["max_tokens"] = max_tokens response = requests.post(API_ENDPOINT, headers=headers, data=json.dumps(data)) if response.status_code == 200: return response.json()["choices"][0]["message"]["content"] else: raise Exception(f"Error {response.status_code}: {response.text}") 复制代码

4. 与 GPT-4 API 交互：

以聊天格式提供消息列表，每条消息都有一个“角色”（“系统”、“用户”或“助手”）和“内容”（消息的内容）。“系统”消息是可选的，但它可以帮助设置助手的行为：

messages = [{"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."}, {"role": "user", "content": "Translate the following English text to French:'Hello, how are you?'"}] response_text = generate_chat_completion(messages) print(response_text) 复制代码

该 generate_chat_completion 函数会将消息发送到 GPT-4 API 并返回助手的响应。在此示例中，响应将是所提供英文文本的法文翻译。

通过修改消息列表和自定义可选参数，你可以与 GPT-4 API 进行交互以实现广泛的应用，例如生成文本、回答问题或参与交互式对话。

这是完整的 Python 代码示例：

import requests import json API_KEY = "<YOUR_API_KEY>" API_ENDPOINT = "https://api.openai.com/v1/chat/completions" def generate_chat_completion(messages, model="gpt-4", temperature=1, max_tokens=None): headers = {"Content-Type": "application/json", "Authorization": f"Bearer {API_KEY}", } data = {"model": model, "messages": messages, "temperature": temperature, } if max_tokens is not None: data["max_tokens"] = max_tokens response = requests.post(API_ENDPOINT, headers=headers, data=json.dumps(data)) if response.status_code == 200: return response.json()["choices"][0]["message"]["content"] else: raise Exception(f"Error {response.status_code}: {response.text}") messages = [{"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."}, {"role": "user", "content": "Translate the following English text to French:'Hello, how are you?'"} ] response_text = generate_chat_completion(messages) print(response_text) 复制代码

不要忘记替换 <YOUR_API_KEY> 为你实际的 API 密钥。此代码示例演示如何使用 Python 与 GPT-4 API 交互，向 API 发送消息列表并接收助手的响应。

为了运行此 Python 脚本，创建一个具有 .py 扩展名的新文件，例如，gpt4_api_example.py.

打开终端（或 Windows 上的命令提示符）并导航到保存文件的目录gpt4_api_example.py。使用以下命令运行脚本：

$ python gpt4_api_example.py 复制代码

该脚本将与 GPT-4 API 交互，将消息发送到 API，并接收助手的响应。响应将打印在终端中。

请记住，运行脚本会消耗 API 令牌，这可能会受到限制，具体取决于你的 API 密钥的访问计划。

结论

正如老兵在本初学者指南中探索的那样，使用 OpenAI API 比以往任何时候都更容易释放 GPT-4 的强大功能。按照本文中列出的步骤，你已经设置了开发环境，熟悉了 API 端点和方法，并学习了如何使用 Python 与 GPT-4 模型进行交互。有了这个基础，可能性几乎是无限的。

GPT-4 的功能可用于彻底改变各个领域，包括自然语言处理、内容生成、翻译、摘要等。随着你获得使用 GPT-4 API 的经验，你可以进一步自定义参数以微调模型的行为并根据你的特定要求定制其输出。

老兵希望这份新手指南能让你开始探索 GPT-4 及其 API 的巨大潜力。通过将这种高级语言模型集成到你的项目和应用程序中，你可以释放新的机会并推动创新。拥抱 GPT-4 的强大功能，准备好将你的工作提升到一个新的水平！

本文正在参加 人工智能创作者扶持计划

原文链接：https://juejin.cn/post/7219097755737440293