ChatGPT国内免费使用方法全解析：从注册到API调用实战

1次阅读

共计 2867 个字符，预计需要花费 8 分钟才能阅读完成。

对于国内开发者来说，直接使用 ChatGPT 存在不少障碍。最明显的就是访问限制，官方服务不对国内开放，需要科学上网才能访问。其次，即使能访问，免费账号也有调用频率限制，而付费账号又需要境外支付方式。另外，数据隐私和合规性也是需要考虑的问题。这些障碍让很多开发者望而却步。

这是最直接的方法，通过设置代理服务器来访问 ChatGPT。下面是 Python 中使用代理访问 ChatGPT 网页版的示例代码：

import requests

proxies = {
    'http': 'http://your-proxy-address:port',
    'https': 'http://your-proxy-address:port'
}

try:
    response = requests.get('https://chat.openai.com', proxies=proxies, timeout=10)
    print(response.text)
except requests.exceptions.RequestException as e:
    print(f"请求失败: {e}")

优点：直接使用官方服务，体验完整
缺点：代理稳定性难以保证，可能随时失效

国内一些大厂提供的 API 可以作为替代，比如百度的文心一言。这里提供一个调用文心一言 API 的示例：

import requests
import json

url = "https://aip.baidubce.com/rpc/2.0/ai_custom/v1/wenxinworkshop/chat/completions"
access_token = "你的 access_token"  # 需要先获取

headers = {'Content-Type': 'application/json',}

data = {
    "messages": [{"role": "user", "content": "你好"}
    ]
}

try:
    response = requests.post(f"{url}?access_token={access_token}", 
                            headers=headers, 
                            data=json.dumps(data))
    print(response.json())
except Exception as e:
    print(f"API 调用失败: {e}")

优点：国内可直连，响应速度快
缺点：功能可能不如 ChatGPT 全面

可以考虑部署开源模型如 ChatGLM。以下是使用 transformers 库加载 ChatGLM 的示例：

from transformers import AutoTokenizer, AutoModel
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("THUDM/chatglm-6b", trust_remote_code=True)
model = AutoModel.from_pretrained("THUDM/chatglm-6b", trust_remote_code=True).half().cuda()

response, history = model.chat(tokenizer, "你好", history=[])
print(response)

优点：完全自主可控，数据隐私有保障
缺点：需要较强的硬件支持

下面是一个完整的 Python 调用示例，包含了错误处理和重试机制：

import requests
import time

class ChatGPTProxy:
    def __init__(self, proxy_config):
        self.proxies = proxy_config
        self.max_retries = 3
        self.retry_delay = 2

    def send_request(self, prompt):
        headers = {
            "Content-Type": "application/json",
            "Authorization": "Bearer your_api_key"  # 如果有的话
        }

        data = {
            "model": "gpt-3.5-turbo",
            "messages": [{"role": "user", "content": prompt}],
            "temperature": 0.7
        }

        for attempt in range(self.max_retries):
            try:
                response = requests.post(
                    "https://api.openai.com/v1/chat/completions",
                    headers=headers,
                    json=data,
                    proxies=self.proxies,
                    timeout=10
                )
                response.raise_for_status()
                return response.json()
            except requests.exceptions.RequestException as e:
                print(f"Attempt {attempt + 1} failed: {e}")
                if attempt < self.max_retries - 1:
                    time.sleep(self.retry_delay)
                continue
        return None

# 使用示例
proxy_config = {
    "http": "http://your-proxy-address:port",
    "https": "http://your-proxy-address:port"
}

chat_gpt = ChatGPTProxy(proxy_config)
result = chat_gpt.send_request("用 Python 写一个快速排序算法")
if result:
    print(result["choices"][0]["message"]["content"])
else:
    print("请求失败")