ChatGPT开发者入门指南：从API接入到实战应用

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ChatGPT API 基于 GPT（Generative Pre-trained Transformer）模型，通过 HTTP 接口提供服务。开发者可以通过发送请求与模型交互，获取生成的文本响应。其计费模式基于 token 数量，每 1000 个 token 计费一次。

基础架构：采用 RESTful API 设计，支持同步和异步调用
计费模式：按实际使用的 token 数量收费，不同模型单价不同
速率限制：免费账号每分钟 3 次请求，付费账号可提升至 60 次 / 分钟

访问 OpenAI 官网（https://openai.com）并点击 ”Sign up” 注册账号
完成邮箱验证和手机号绑定（不支持虚拟号码）
登录后进入 API Keys 页面（https://platform.openai.com/account/api-keys）
点击 ”Create new secret key” 生成 API 密钥
妥善保存密钥（页面关闭后将无法再次查看完整密钥）

REST API：
适合简单请求 / 响应场景
一次性返回完整结果
代码实现简单
Streaming API：
适合长文本生成场景
实时返回部分结果
提升用户体验（避免长时间等待）

以下是 Python 3.8+ 的完整示例代码，包含错误处理和上下文管理：

import openai
import asyncio
from tenacity import retry, stop_after_attempt, wait_exponential

openai.api_key = "your-api-key"

class ChatGPTClient:
    def __init__(self):
        self.conversation_history = []

    @retry(stop=stop_after_attempt(3), wait=wait_exponential(multiplier=1, min=4, max=10))
    async def send_message(self, message):
        try:
            self.conversation_history.append({"role": "user", "content": message})

            response = await openai.ChatCompletion.acreate(
                model="gpt-3.5-turbo",
                messages=self.conversation_history,
                temperature=0.7,
                stream=True  # 启用流式响应
            )

            full_response = ""
            async for chunk in response:
                content = chunk["choices"][0].get("delta", {}).get("content", "")
                if content:
                    full_response += content
                    print(content, end="", flush=True)

            self.conversation_history.append({"role": "assistant", "content": full_response})
            return full_response

        except openai.error.AuthenticationError as e:
            print(f"认证失败: {e}")
        except openai.error.RateLimitError as e:
            print(f"速率限制: {e}")
        except Exception as e:
            print(f"未知错误: {e}")

async def main():
    client = ChatGPTClient()
    while True:
        user_input = input("\nYou:")
        if user_input.lower() in ['quit', 'exit']:
            break
        print("AI:", end="")
        await client.send_message(user_input)

if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())