更新（2023 年 3 月 1 日）：OpenAI 发布官方 ChatGPT API。我在这里的一篇新文章中写了更多相关内容。

Open AI 于 1 月 17 日宣布，他们将很快允许 Chat GPT API 访问：

我们从 ChatGPT 研究预览中学到了很多东西，并根据用户反馈进行了重要更新。 ChatGPT 很快就会加入我们的 API 和 Microsoft 的 Azure OpenAI 服务。

开放人工智能（推特）

我在 Github 上寻找 Chat GPT API

我以为他们在某个地方发布了它，所以我搜索了“聊天 GPT API github但无济于事。这是因为目前甚至没有任何 Chat GPT API 文档。

因此，没有 Chat GPT API 调用，当 ChatGPT 的付费版本推出时，它可能会变得可用。不知道什么时候会发生，但这可能需要一段时间，因为 Open AI 没有预料到在如此短的时间内会有如此巨大的需求，所以我会让他们休息一下，看看下一个最佳替代方案：

改为获取 GPT-3 API 密钥

您现在就可以访问 API beta.openai.com， 通过点击 个人的 （登录后右上角）然后 查看 API 密钥。从这里您可以 创建一个新的密钥。您必须提供一些有关您将使用它的项目的信息，以及组织的信息（或者如果是出于个人目的）。

但 GPT-3 会提供与 Chat GPT 相同的输出吗？

它可以非常相似。聊天 GPT 使用 GPT-3.5，因此存在差异，而且它针对对话进行了微调，而 GPT-3 是原始的，但在参数调整后它们都可以产生非常相似的结果。

GPT API Python 脚本

在这里，我将向您展示一个代码示例，您可以使用它直接在本地计算机上通过 API 密钥在 Python 中生成文本：

import os import openai openai.api_key = os.getenv("YOUR_API_KEY")response = openai.Completion.create(engine="text-davinci-003",prompt="写10个欧洲旅行的想法",温度=0.7, max_tokens=250，top_p=1，Frequency_penalty=0.3，presence_penalty=0.3 ） print(response.choices[0].text)

GPT API 的 Curl 语句

这是来自 Medium 上的 Geek Culture，他们发现了一种更漂亮的方式来使用 curl 显示输出：

curl https://api.openai.com/v1/completions \ -H '内容类型：application/json' \ -H "授权：持有者 [您的 API 密钥]" \ -d '{ "model": "text -davinci-003", "prompt": "写下欧洲旅行的 10 个想法", "max_tokens": 250, "温度": 1.0 }' \ --insecure | jq '.choices[]'.text

聊天 GPT API Javascript 代码

为此，您必须使用以下命令安装 Open AI 软件包 npm 安装 openai 然后您可以创建一个新的 js 文件（例如 gptapi.js）并粘贴以下代码：

const { 配置，OpenAIApi } = require("openai"); const 配置 = 新配置({ apiKey: process.env.YOUR_API_KEY, }); const openai = new OpenAIApi(配置); const response = wait openai.createCompletion("text-davinci-003", { Prompt: "写下欧洲旅行的 10 个想法",Temperature: 1.0, max_tokens: 250, top_p: 1,Frequency_penalty: 0.3, Presence_penalty: 0.3, } ）； console.log(response.choices[0].text);

GPT API 可以像 Chat GPT 一样生成代码吗？

是的，可以，但您必须在代码中指定模型。例如，在上面的脚本中，您将看到我们选择的模型： 文本-​​达芬奇-003 这是用于生成文本的模型。

您必须将其替换为编码模型，即： 代码-达芬奇-002

在代码生成方面，API 将使用 Chat GPT 使用的相同模型进行编码，因此基本上就像使用 Chat GPT API 一样。

我还可以将哪些其他类型的模型与 API 一起使用？

除了文本和编码模型之外，您还可以使用嵌入模型（用于测量不同文本之间的相似性）以及文本搜索（对于检测长文本中的上下文相关性很有用）。

您还可以通过 DALL-E 使用图像模型。

GPT API 定价是多少？

价格超级便宜，但根据型号不同而有所不同。例如，您可以通过以下方式使用最佳文本模型（达芬奇） API 费用为每 750 个字 0.02 美元 您可以随用随付。其他文本模型更便宜。

编码模型仍处于有限的测试阶段，因此即使您可以通过 API 使用它，它也会非常有限，不适合生产。

而且嵌入模型比达芬奇文本模型便宜 50 倍。

图像模型是最昂贵的，每张图像（1024×1024 像素）为 0.02 美元。