ChatGPT API调用实战指南：从零开始构建你的第一个AI对话应用

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开发者首次调用 ChatGPT API 时往往会遇到以下典型问题：

认证失败：API 密钥未正确配置或环境变量加载异常
上下文丢失：未正确处理 message 数组导致多轮对话记忆失效
n- 计费不可控：未监控 token 消耗导致意外费用产生
响应迟缓：未启用流式传输导致长响应等待时间

Completion API
适用于单次补全任务（如文本续写）
无内置对话上下文管理
Chat API
专为多轮对话设计
通过 messages 数组维护上下文
支持角色标记（system/user/assistant）

创建 Python 虚拟环境

python -m venv chatgpt_env
source chatgpt_env/bin/activate  # Linux/Mac
chatgpt_env\Scripts\activate     # Windows

安装必需库
```
pip install openai python-dotenv
```

import openai
from dotenv import load_dotenv
import os

# 加载环境变量
load_dotenv()
openai.api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")

# 带错误处理的 API 调用
def chat_completion(messages: list[dict]) -> str:
    try:
        response = openai.ChatCompletion.create(
            model="gpt-3.5-turbo",
            messages=messages,
            temperature=0.7,
            max_tokens=500
        )
        return response.choices[0].message.content
    except Exception as e:
        print(f"API 调用失败: {str(e)}")
        return ""

temperature（0-2）：
值越高结果越随机
建议创意类应用使用 0.7-1.0
max_tokens：
限制生成内容长度
需考虑输入 + 输出的总 token 限制

# 获取消耗的 token 数量
def get_usage(response):
    return response.usage.total_tokens

# 流式接收响应
response = openai.ChatCompletion.create(
    model="gpt-3.5-turbo",
    messages=messages,
    stream=True
)

for chunk in response:
    content = chunk.choices[0].delta.get("content", "")
    print(content, end="", flush=True)

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