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调用openai的api的前提条件,是否需要成为plus用户

回答

调用OpenAI的API并不需要成为Plus用户。OpenAI的API和Plus用户是两个独立的服务。以下是调用OpenAI API的基本步骤¹²:

  1. 创建OpenAI账户:首先,你需要在OpenAI的官网上注册一个账户。

  2. 获取API密钥:登录到你的OpenAI账户,然后在API Keys页面创建一个新的API密钥。

  3. 安装OpenAI库:在你的Python环境中安装OpenAI库。

  4. 设置环境变量:将你的API密钥添加到环境变量中,这样你就可以在代码中使用它了。

  5. 调用API:现在,你可以开始使用OpenAI的API了。

请注意,使用OpenAI的API可能需要付费,并且需要遵守OpenAI的使用政策。在中国使用OpenAI API需要可以访问OpenAI的网络环境,并且账户需要完成绑卡操作。如果你在国内无法直接访问OpenAI,你可以考虑使用第三方的OpenAI API服务。

内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别(powered by aily)

参考资料

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什么工具/模型/API 可以根据宠物照片生成数字宠物 可以有简单的活动。
以下是一个可以根据宠物照片生成数字宠物并具有简单活动的工具/模型/API: 出门问问 Mobvoi 的照片数字人工作流及语音合成(TTS)API。 出门问问是一家以生成式 AI 和语音交互为核心的人工智能公司,为全球多个国家提供面向创作者的 AIGC 工具、AI 政企服务,以及 AI 智能硬件。致力于打造国际领先的通用大模型,通过 AI 技术、产品及商业化三位一体发展,致力成为全球 AI CoPilot 的引领者。 在 ComfyUI 全球领导力峰会上,特意搭建了数字人 workflow(照片数字人驱动),仅需上传一张照片,输入一段文字或者上传一段音频,就可以生成短视频让“照片开口说话”。本次活动特意提供了免费 api 额度及操作指南给大家进行体验。以下是一些不同风格的照片驱动效果展示:
2024-11-16
openapi如何使用
OpenAPI 的使用方式如下: OpenAI 的文本嵌入: 概述:文本嵌入衡量文本字符串的相关性,常用于搜索、聚类、推荐、异常检测、多样性测量、分类等。嵌入是浮点数的向量,两个向量之间的距离衡量相关性,小距离表示高相关性,大距离表示低相关性。访问定价页面了解嵌入定价,请求按输入中的 Token 数量计费。 如何获得嵌入:将文本字符串连同选择的嵌入模型 ID(例如,textembeddingada002)一起发送到嵌入 API 端点,响应将包含一个嵌入,可提取、保存和使用。在中可查看更多 Python 代码示例。 OneAPI 的配置: 访问 OneAPI 的地址为:http://这里改成你自己宝塔左上角的地址:3001/(举例:http://11.123.23.454:3001/),账号默认 root,密码 123456。 点击【渠道】,类型选择阿里通义千问,名称随意。 把千问里创建的 API Key 粘贴到秘钥里中,点击确认。 点击【令牌】【添加新令牌】。 名称随意,时间设为永不过期、额度设为无限额度,点击【提交】。 点击【令牌】,复制出现的 key。
2024-11-15
黏土风格 api
以下是关于黏土风格的相关信息: Lora 下载地址: CLAYMATE 黏土 lora:https://civitai.com/models/208168?modelVersionId=236248 ,lora 触发词 claymation 。 迪福森博士的黏土动画风格:lora 触发词 madeofclay ,https://civitai.com/models/181962/doctordiffusionsclaymationstylelora 。 Clay style:https://civitai.com/models/121119/claystyle 。 Clay world:https://liblibaionline.vibrou.com/web/model/b8053c33f4834062808a0f4504a112b8/2024050717150952860830009.safetensors?attname=%E7%B2%98%E5%9C%9F%E4%B8%96%E7%95%8CSD1.5_v1.5.safetensors ,提示词写 Clay world,lora 权重 0.5 0.8,重绘幅度 0.3 0.5,大模型自己挑一个。 大模型下载地址: 迪士尼真实卡通混合:https://civitai.com/models/212426/disneyrealcartoonmix ,模型触发词:modisn disney, modisn disney style 。也可以选择不同的模型测试比如:Playground AI's Playground v2.5 1024px ,https://civitai.com/models/325263/playgroundaisplaygroundv251024px 。 基于 AI 的图像玩法中,黏土风格的图片基于 SD 实现可以用这两个 Lora 搭配好一点的 3D SDXL 模型实现。 关键词示例: 一只橘猫:Op art portrait An orange cat 。 粘土风格(图标):Tiny cute isometric(等距)+(物体)+maxemoji,soft lightingsoft pastel colors+3Dicon+clay+blender 3d+名人画风(或者背景颜色) 。 等距粘土物体:等距+物体+maxemoji,soft lightingsoft pastel colors/pastel background+3Dicon+clay+blender 3d+背景颜色 。 人偶:yasuko blythe dolls(安子布莱斯娃娃/也可以换成其他知道的娃娃名称)+灯光/颜色/背景/材质+clay(粘土)+style Yoshitomo Nara(良奈吉友画风/或者其他名人风格) 。 例子:Tiny cute isometric coffee shop,maxemoji,soft lightingsoft pastel colors,3Dicon,clay,blender 3d,Blue background ,翻译:可爱的等距咖啡店,表情符号,柔和的灯光柔和的粉彩,3D 图标,粘土,blender 3d,蓝色背景 。 例子:yasuko blythe dolls,pastelbackground,soft lighting,soft pastelcolors,3d icon clay render,blender3d,Yoshitomo Nara ,翻译:安子布利娃娃,柔和的背景,柔和的灯光,柔和的色彩,3d 图标粘土渲染,blender 3d,风格吉友奈良 。 例子:BallJointed Doll,pastelbackground,soft lighting,soft pastelcolors,3d icon clay render,blender3d,Yoshitomo Nara ,翻译:BJD 娃娃,柔和的背景,柔和的灯光,柔和的色彩,3d 图标粘土渲染,blender 3d,吉友奈良 。
2024-11-11
有什么特别好的AI识别图片的大模型API
以下是一些关于 AI 识别图片的大模型 API 相关的信息: 学习笔记《【这就是 ChatGPT】了解原理让大语言模型 AI 成为你的打工人》中提到,对于识别印刷体图片,会先将图片变成黑白、调整大小为固定尺寸,然后与数据库中的内容进行对比得出结论。但这种基于规则的方法存在多种局限,而神经网络专门处理未知规则的情况,在图片识别中具有优势。 搭建 OneAPI 可以汇聚整合多种大模型接口,方便后续更换使用各种大模型。 0 基础手搓的“AI 拍立得”概念旨在简化操作流程,提升效率。用户可以选择拍摄场景类型并立即拍照,AI 会自动识别和分析照片中的内容信息,依据预设场景规则迅速生成符合情境的反馈。其实现场景包括图片转成文本和图片转绘图片等。例如,图片转成文本时,大模型会根据选择的场景生成与内容相关的文字描述或解说文本。
2024-11-11
如何快速创建调用API的应用
以下是快速创建调用 API 应用的步骤: 1. 了解请求的组成部分: Body:用于传递请求主体,GET 方法中通常不使用。 Path:定义请求路径,GET 方法中可编码参数在其中。 Query:定义请求查询部分,是 GET 方法常用的参数传递方式。 Header:定义 HTTP 请求头信息,通常不用于传递参数。 2. 配置输出参数: 在配置输出参数界面,可自动解析或手动新增参数。 包括设置参数名称、描述、类型、是否必填等。 对于 Object 类型参数,可添加子项。 3. 调试与校验: 在调试与校验界面填写输入参数并运行。 查看输出结果,Request 为输入传参,Response 为返回值。 4. 发布:在插件详情页右上角点击发布。 以创建调用 themoviedb.org API 应用为例: 注册并申请 API KEY:前往 themoviedb.org 注册,依次点击右上角头像 账户设置 API 请求 API 密钥 click here,选择 Developer 开发者,填写相关信息并提交,获取 API 读访问令牌备用。 构建 GPT:新创建 GPT,设置名字和描述,添加 Instructions 内容,并添加 Webpilot Action 和粘贴相关 Schema 内容。
2024-11-08
有没有文生图的api
目前市场上有许多文生图的工具,一些比较受欢迎的包括: 1. DALL·E:由 OpenAI 推出,能根据输入的文本描述生成逼真的图片。 2. StableDiffusion:开源的文生图工具,可生成高质量图片,支持多种模型和算法。 3. MidJourney:因其高质量的图像生成效果和用户友好的界面在创意设计人群中流行。 在 WaytoAGI 网站(https://www.waytoagi.com/category/104 ),可以查看更多文生图工具。 国产大模型中,智谱和文心等也可以实现文生图的功能。
2024-11-05
openai 官方发布 学生写作指南
以下是 OpenAI 官方发布的与学生写作相关的指南内容: 目录: 一、获得更好结果的六种策略 写清楚说明 GPT 模型无法读取您的心思,输出不符合期望时可提出具体要求,如简短回答、专家级别写作、指定格式等。越少让模型猜测您的需求,越可能获得满意结果。 策略包括在问题中包含细节、要求模型采用角色、使用分隔符区分输入部分、指定完成任务的步骤、提供示例、指定期望的输出长度。 提供参考文本 GPT 可能编造假答案,为其提供参考文本可减少这种情况,如指示模型使用参考文本回答、使用参考文本中的引用来回答。 六大策略助您获得更佳结果 撰写清晰的指令 模型无法读心,输出不理想时可调整要求,让模型无需猜测您的想法以获得期望结果。 技巧包括在查询中添加详细信息、请求模型扮演特定角色、使用分隔符区分输入部分、明确指出完成任务的步骤、提供实例、明确指定希望输出的长度。 相关原始链接:https://www.oneusefulthing.org/p/howtouseaitodostuffanopinionated 。
2024-11-15
openai 谈写作
以下是关于 OpenAI 写作相关的内容: 有一家公司正在建造一个 AI,它占据巨大房间,消耗城镇电力,能与人交谈、撰写文章或诗歌,轻松通过大学考试,每天获得新能力,工程师们在公司自助餐厅辩论其意义及可能带来的影响,比如加速宣传和学术作弊、提供生物恐怖主义建议甚至摧毁世界等,相关人员需开发防止其造成破坏的数学理论。 去年 11 月前,人们对 OpenAI 了解局限于技术和软件开发,之后其发布基于 GPT3.5 最新版本的消费级产品 ChatGPT,公司内部对此有争论,但 Altman 支持发布,认为这是让公众适应 AI 改变日常生活现实的战略一部分,ChatGPT 功能强大,能满足多种写作需求,如撰写融资提案、会议摘要等,还能进行改写,OpenAI 将其视为更强大的 GPT4 的台标。 本周与 OpenAI 的联合创始人兼首席科学家 Ilya Sutskever 进行了深入交谈,讨论了人工智能研究现状、极限、通用人工智能的未来以及如何实现超级一致性。
2024-11-15
字节跳动也被曝出在其秘密研发的大模型项目中存在违规调用 OpenAI 的 API ,你如何看待
2023 年下半年,部分声称性能卓越的中国大模型被揭露为“套壳”产品。如李开复创办的“零一万物”被国外开发者质疑为“套壳”产品,其团队承认在训练过程中沿用了开源架构,但强调是为快速起步。12 月,字节跳动被曝出在其秘密研发的大模型项目中调用了 OpenAI 的 API 并使用 ChatGPT 的输出数据来训练自己的模型。OpenAI 反应迅速坚决,暂停相关账号并表示将进一步调查。字节跳动回应称在 2023 年初技术团队在大模型探索初期有部分工程师将 GPT 的 API 服务用于较小模型的实验性项目研究,且自 2023 年 4 月引入调用规范检查后已停止。此外,不仅国内存在此类现象,24 年也有更多被指“套壳”的事件。同时,提示词攻击在业内是公开的秘密,国内外各大著名的 AI 厂商几乎无一幸免,系统提示处于泄露状态,大模型应用脆弱,数据易被获取。
2024-11-03
国内无法访问 OpenAI 网站
以下是关于您所提到的问题的相关信息: OpenAI 将于 7 月 9 日开始阻止中国用户访问其 API。微软发言人表示,Azure OpenAI API 服务在中国的提供方式没有变化。作为一家独立公司,OpenAI 自行做出其决策,微软不受影响。相关链接:https://pymnts.com/artificialintelligence2/2024/reportmicrosoftwontfollowopenaiinblockingchinasaccesstoaimodels/ 、https://x.com/imxiaohu/status/1810526011173556481 微软确认 Azure OpenAI 服务将停止对中国大陆的非企业用户开放,企业用户不受影响。这是大陆唯一合法使用 OpenAI 的渠道,开发者社区受到了广泛关注。相关链接:https://x.com/imxiaohu/status/1847140960368841034
2024-11-01
如何访问openai网站
要访问 OpenAI 网站,您可以按照以下步骤进行: 1. 注册 OpenAI 账号:访问 https://platform.openai.com/account/apikeys 完成注册。 2. 创建 API KEY:在注册成功后,按照相关提示创建 API KEY,创建后需立即复制保存好,因为关闭弹框后将无法再次查看。 3. 您还可以通过 Google Colab 平台来使用相关服务,访问网址 https://colab.research.google.com 新建一个笔记本即可。 请注意,API 调用是收费的,但 OpenAI 为用户免费提供了 5 美元的用量。同时,您也可以参考官方 API 文档链接 https://platform.openai.com/docs/apireference/ 以获取更详细的信息。
2024-11-01
如何使用openai的chatGPT
使用 OpenAI 的 ChatGPT 可以参考以下步骤: 1. 会话补全(Chat completions):ChatGPT 基于 OpenAI 最先进的语言模型 gpt3.5turbo。使用 OpenAI 的 API,您可以用 gpt3.5turbo 构建自己的应用来做多种事情,如起草邮件或其他文字内容、写 Python 代码、回答关于一组文档的问题、创建会话代理、给软件提供自然语言接口、辅导各种学科、语言翻译、假扮成游戏或其他内容的角色。您可以参考。 2. 对于不会代码的情况: 获得 API Key(扣费凭证):以 OpenAI API 为例,您可以在这个页面找到 API Key:https://platform.openai.com/apikeys ,打开后,点击「Create new secret key」即可获取。请注意,通常需要绑定支付方式,才可以获取有效 Key。 获得 API 使用的示例代码:以 OpenAI API 为例,您可以在 Playground 这个页面获取 API 调用的示例代码:https://platform.openai.com/playground 。并且可以将您和 GPT 的对话,转换成代码。注意,这里有两个值可以定义,一个是 SYSTEM:对应 ChatGPT 里的 Instructions,用来定义这个 Bot 的功能/特点;USER:对应 ChatGPT 里,用户发出的信息。这里,可以将 SYSTEM 定义成缩略信息助手,而在 USER 中输入文章内容。运行后,结果可能会令人满意。点击右上方 View Code,获取生成这一内容的示例代码。 顺着之前的对话,让 ChatGPT 帮您继续写代码。
2024-10-21
我是一名研究生,我想利用python实现机器学习,对碳排放进行预测,需要你帮我写出代码,我应该问你哪些问题或者给你哪些前提条件
在您希望利用 Python 实现机器学习对碳排放进行预测并让我为您编写代码时,您需要向我提供以下关键信息和问题: 1. 您所拥有的碳排放相关数据的格式和特征,例如数据的类型(数值型、分类型等)、数据的字段(如时间、能源消耗、生产活动等)。 2. 您对预测模型的性能要求,比如预测的精度、召回率等指标的期望。 3. 您是否有特定的机器学习算法倾向,或者是否希望我根据数据特点为您推荐合适的算法。 4. 数据的规模和分布情况,这会影响模型的训练时间和复杂度。 5. 您是否有可用的预处理步骤,例如数据清洗、特征工程的想法或已经完成的部分。 6. 对于模型的可解释性是否有要求。 7. 您的计算资源情况,例如内存、CPU 核心数等,以便选择适合的模型和训练策略。
2024-10-10
可以调用不同大预言模型的整合工具推荐
以下是为您推荐的可以调用不同大语言模型的整合工具: 1. Poe:由 Quora 开发,有 APP 版本,支持跨端使用。集成了 Chat GPT、GPT4、Claude+、Claude、Dragonfly 等模型,同时支持用户自建 Chatbot。不同语言模型回复效果有差异,适合需要调用多种大语言模型的用户。访问地址: 。Dragonfly 擅长给出较短的回答,并擅长在输入中给出示例时遵循指示。Claude 更擅长创造性回复,配合 Poe 中的提问引导,非常适合在查阅资料时使用,有时能够给出超越直接使用 Chat GPT 时的体验(但和 Chat GPT 一样,Claude 也时常会给出一些错误回复,一些问题可以尝试在两个模型中都问一遍提升信息准确性)。此外支持分享用户和模型的对话内容,但 GPT4、Claude+产品需要付费订阅使用。 2. 国内的一些模型,如智谱和文心,在文生图方面有一定能力。 另外,大模型工具可根据自身条件准备,推荐顺序为:1. chatGPT 4.0 2. kimichat 3. 智谱清言 4 。
2024-11-12
有哪些工具直接可以调用国外的多个LLM
以下是一些关于能够调用国外多个 LLM 的相关信息: 开源项目作者 ailm 提出一种仅使用提示词工程和精巧的代码设计,让 LLM 获得稳定的 tool calling 能力,使用多个不具备该功能的 LLM 进行实验,成功率达 100%,工作基于 comfyui 开发,适合无代码基础的人员复现和修改。 在高级提示词工程领域,工具、连接器和技能的整合能显著增强 LLM 的能力。工具是指 LLM 可利用的外部功能或服务,扩展任务范围;连接器是 LLM 与外部工具或服务的接口,管理数据交换和通信;技能是 LLM 可执行的专门功能。 目前开源模型与专有产品存在差距但在缩小,如 Meta 的 LLaMa 模型引发一系列变体。当开源 LLM 达到一定准确度水平时,预计会有大量实验等。开发人员对 LLM 操作工具的研究尚不深入,一些工具如缓存(基于 Redis)、Weights & Biases、MLflow、PromptLayer、Helicone 等得到较广泛使用,还有新工具用于验证 LLM 输出或检测攻击。多数操作工具鼓励使用自身的 Python 客户端进行 LLM 调用。
2024-11-12
deepseek支持function calling,在dify的agent的prompt里要如何写才能调用工具。我说的是如何写提示词,才能让deepseek通过Function Calling调用工具。
要在 Dify 的 agent 的 prompt 里让 DeepSeek 通过 Function Calling 调用工具,您可以参考以下内容: 1. 提示词工程主要由提示词注入和工具结果回传两部分代码组成。 提示词注入:将工具信息及使用工具的提示词添加到系统提示中。INSTRUCTION 包含 TOOL_EAXMPLE、tools_instructions、REUTRN_FORMAT 三个部分。TOOL_EAXMPLE 用于提示 LLM 如何理解和使用工具,编写时注意用无关紧要的工具作示例避免混淆。tools_instructions 是将通用工具字典转换成 LLM 可读的工具列表,可动态调整。REUTRN_FORMAT 定义调用 API 的格式。 工具结果回传:利用正则表达式抓取输出中的“tool”和“parameters”参数。对于 interpreter 工具,使用另一种正则表达式提取 LLM 输出的代码。通过识别 LLM 返回的调用工具的字典,提取对应值传入工具函数,将结果以 observation 角色返回给 LLM,对于不接受该角色的 LLM 接口,可改为回传给 user 角色。 2. 当模型判断需要调用工具函数时,检测到返回的 json 里 function_call 字段不为空,则执行异步函数调用,采用回调方式获取函数返回结果。通过判断返回的 functionCall 的名称执行不同函数并返回结果。 3. 在大模型请求中,最大的两个变量是 Messages 和 Tools。Messages 里放 sys prompt、memory、user query;Tools 里放能力的 Json Scheme,两者组合形成整个完全的 Prompt。Agent 应用开发的本质是动态 Prompt 拼接,通过工程化手段将业务需求转述成新的 prompt。短期记忆在 messages 里的历史 QA 对,长期记忆是 summary 之后的文本再塞回 system prompt。RAG 是向量相似性检索,可放在 system prompt 里或通过 tools 触发检索。Action 是触发 tool_calls 标记进入请求循环,拿模型生成的请求参数进行 API request,再把结果返回给大模型交互,没有 tool_calls 标记则循环结束。Multi Agents 是更换 system prompt 和 tools。
2024-10-24
deepseek支持function calling,在dify的agent的prompt里要如何写才能调用工具
在 Dify 的 agent 的 prompt 中实现调用工具的方法如下: 1. 提示词注入阶段: INSTRUCTION 为注入到系统提示中的字符串,包含 TOOL_EAXMPLE、tools_instructions、REUTRN_FORMAT 三个部分。 TOOL_EAXMPLE 用于提示 LLM 如何理解和使用工具,编写时应使用无关紧要的工具作为示例,避免 LLM 混淆。 tools_instructions 是将通用的工具字典转换成 LLM 可读的工具列表,实际使用时可动态调整。 REUTRN_FORMAT 定义了调用 API 的格式。 2. 工具结果回传阶段: 利用正则表达式抓取输出中的“tool”和“parameters”参数。 对于 interpreter 工具,使用另一种正则表达式提取 LLM 输出的代码,提高使用成功率。 通过识别 LLM 返回的调用工具的字典,提取对应的值,传入相应的工具函数,将工具返回的结果以 observation 的角色返回给 LLM。对于不接受该角色的 LLM 接口,可改为回传给 user 角色。 此外,当模型判断需要调用工具函数时,即检测到返回的 json 里面 function_call 字段不为空,则执行异步函数调用,可通过判断返回的 functionCall 的名称来执行不同的函数并返回结果。 在提升可控性方面,有以下建议: 1. 放弃 JSON mode,虽然模型能力提升能输出 JSON,但仍会出错,且不能保证 100%正确,而模型厂家对 Function Calling 有微调优化。 2. 降低 System prompt 依赖,化繁为简,能在 Tools 里写的东西尽量写在里面。 3. API Response 增强 Prompt,这一步的准确率很高,可增加给大模型的约束和提示。 4. 尽量让模型做选择,而不是填空,减少 token 输出,提高速度和准确率。 5. 利用 Tools 来做 Route,构建 Multi Agent,术业有专攻。
2024-10-24