apikey – 小白不懂科技

有什么最便捷的方法调用openai API吗？

当然！

调用 OpenAI API 最便捷的方法是使用 OpenAI Python 客户端库。以下是一个简单的示例代码，展示如何使用 OpenAI Python 客户端库调用 API：

import openai

# 设置 OpenAI API 密钥
openai.api_key = 'YOUR_API_KEY'

# 调用 OpenAI API
response = openai.Completion.create(
  engine='text-davinci-003',  # 选择适合的引擎
  prompt='Once upon a time',  # 输入你的文本提示
  max_tokens=50,  # 生成的最大标记数
  temperature=0.7,  # 控制生成文本的多样性，值越大越随机
  n=1,  # 生成多少个响应
  stop=None,  # 可选的停止标记列表
)

# 提取生成的文本
generated_text = response.choices[0].text.strip()

# 打印生成的文本
print(generated_text)

在上面的代码中，你需要将 YOUR_API_KEY 替换为你的 OpenAI API 密钥。你可以在 OpenAI 的网站上创建一个账户并获取 API 密钥。

此代码使用 openai.Completion.create() 方法来调用 OpenAI API。你可以根据你的需求设置不同的参数，例如选择合适的引擎、输入文本提示、生成的最大标记数、温度等。最后，你可以提取生成的文本并进行处理或打印输出。

请确保已经安装了 OpenAI Python 客户端库，可以使用以下命令进行安装：

pip install openai

希望这可以帮助到你！如果你有任何其他问题，请随时问我的GPT。

如果官方的Key不稳定，请找小白分发Key，支持OpenAI全模型。

如何调用OpenAI API 接口?

下面是一个简单的示例，展示如何使用Python和Flask框架创建一个能够调用OpenAI API接口的网页。请注意，你需要在本地安装Flask和requests库。

from flask import Flask, render_template, request
import requests

app = Flask(__name__)

# 代理接口地址
proxy_url = "https://api.xbbdkj.com/"

# OpenAI API 访问密钥
openai_key = "YOUR_OPENAI_API_KEY"

@app.route('/')
def index():
    return render_template('index.html')

@app.route('/generate', methods=['POST'])
def generate():
    prompt = request.form['prompt']
    response = requests.post(proxy_url, data={'prompt': prompt, 'api_key': openai_key})
    result = response.json()
    return render_template('result.html', result=result)

if __name__ == '__main__':
    app.run()

在上述代码中，我们使用Flask创建了一个简单的Web应用。首页（index.html）包含一个表单，用户可以在其中输入提示（prompt）。当用户提交表单时，应用将发送一个POST请求到代理接口地址，并将用户的输入和OpenAI API密钥一起发送。代理接口将转发请求到OpenAI API，并返回结果。应用将结果渲染到结果页面（result.html）中，供用户查看。

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关于OpenAI账号注册，Api提额方法

openai炼丹教程：

新注册一个openai账户【有的送5刀，有的不送】
随便绑定一张土卡【送120刀额度】
充值5刀【送4.0】，删除充值的卡片
超大并发刷额度，最高可到400刀4.0 【5分钟内】

总成本：6刀的成本，可以刷400刀4.0额度，只能限时5分钟内用完
原理：利用计费规则和绑卡漏洞

全网最简易的ChatGPT ApiKey私有部署教程和代理原理，即使是初学者也能轻松理解

当涉及ChatGPT的私有部署和代理原理时，以下是一个简易的教程，即使是初学者也能轻松理解：

私有部署：

由于OpenAI的API在中国不可用，我们需要自己搭建一个私有部署的ChatGPT服务。
首先，你需要一个服务器来承载私有部署。你可以选择国内的云服务商，如阿里云、腾讯云等，或者选择对中国开放的国际云服务商。
在服务器上安装所需的软件和依赖项。这通常包括Python、Flask（用于构建Web应用程序）、Gunicorn（用于运行Flask应用程序）等。
获取ChatGPT的模型文件。你可以使用OpenAI的gpt-3.5-turbo模型，或者使用其他可用的模型。
将模型文件加载到你的服务器上，并编写一个简单的Web应用程序，用于接收用户输入并调用模型生成回复。
配置服务器的防火墙和网络设置，确保能够从外部访问你的私有部署服务。
启动你的私有部署服务，并测试它是否能够接收用户输入并返回回复。

snowy mountain — Photo by eberhard grossgasteiger on Pexels.com

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