直达「 通往AGI之路 」飞书知识库 →
首页/问答列表/问答详情

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

其他人在问
coze 中插件的API怎么查看
在 Coze 中查看插件的 API 可以按照以下步骤进行: 1. 点击个人空间,选择插件,然后点击创建插件。 2. 创建插件时,需要注意以下几点: 插件名称:使用中文,根据插件需求起名。 插件描述:向观众说明插件的用途和使用方法等。 插件工具创建方式: 云侧插件 基于已有服务创建:使用现成的 API 来创建插件,选择此方式后,会有一个必填项,即要填入所使用 API 的 URL。 云侧插件 在 Coze IDE 中创建:使用 Coze 的服务器写代码来直接搭建 API(支持 Python 和 Node.JS)。
2024-09-12
有没有语音转文字的API或者是应用呢?
以下是一些语音转文字的 API 或应用: 基于开源大型v2 Whisper 模型的语音转文本 API,提供转录和翻译两个端点,可用于将音频转录为任何语言或翻译并转录成英语。目前文件上传限制为 25MB,支持的输入文件类型包括 mp3、mp4、mpeg、mpga、m4a、wav 和 webm。 OpenAI 的 wishper:https://huggingface.co/openai/whisperlargev2 ,还有相关项目:https://huggingface.co/spaces/sanchitgandhi/whisperjax ,该项目在 JAX 上运行,后端支持 TPU v48,与 A100 GPU 上的 PyTorch 相比,速度快 70 多倍,是目前最快的 Whisper API。 出门问问的语音合成(TTS)API: 接口请求域名:https://open.mobvoi.com/api/tts/v1 接口请求频率限制:5 次/秒 可以将任意文本转化为语音,应用场景广泛,如视频 APP 配音解说、小说 App 有声阅读、移动 App 语音播报新闻、智能设备语音提醒、车载导航语音合成的个性化语音播报等。提供普通话、台湾腔、粤语、四川话、东北话等多种方言,数百个发音人,上千种风格,实时合成支持 SSML,语法详见 SSML 标记语言。请求参数方面,HTTP Method 支持 POST 请求。
2024-09-12
基于Python调用目前最新的open ai的api
以下是基于 Python 调用目前最新的 OpenAI 的 API 的方法: 首先,我们提供了一个 Python 库,您可以按如下方式安装: ``` $ pip install openai ``` 安装后,可以使用绑定和 API Key 运行以下命令: ```python import os import openai Load your API key from an environment variable or secret management service openai.api_key = os.getenv response = openai.Completion.create ``` 绑定还将安装一个命令行实用程序,您可以按如下方式使用: ``` $ openai api completions.create m textdavinci003 p"Say this is a test"t 0 M 7 stream ``` ChatGPT 基于 OpenAI 最先进的语言模型 gpt3.5turbo。使用 OpenAI 的 API,您可以使用 gpt3.5turbo 构建您自己的应用来做以下事情: 起草一份邮件或者其他文字内容 写 Python 代码 回答关于一组文档的问题 创建会话代理 给您的软件提供一个自然语言的接口 辅导各种学科 语言翻译 假扮成游戏中或其他内容的角色 这个指引说明了如何。 另外,在当地时间 6 月 13 日,OpenAI 发布函数调用及其他 API 更新。现在开发人员可以向 gpt40613 和 gpt3.5turbo0613 描述函数,并让模型智能地选择输出一个包含调用这些函数所需参数的 JSON 对象。这是一种更可靠地将 GPT 的能力与外部工具和 API 连接起来的新方法。传送门: 官网有很详细的例子。
2024-09-10
API
API 就像是一个信差,它接受一端的请求,告诉那边的系统您想要做的事情,然后把返回的信息发回给您。 对于一些它不熟悉的 API,还是需要在 Prompt 里告诉它如何使用。比如剩下的数据也可以用类似的方式让 ChatGPT 来处理,比如让它列出:上映时间“release_date”、评分“vote_average”、评分人数“vote_count”。 在例子中,GPT 可以通过预先配置的 Action 里的 TMDB API 获取电影相关的专有信息。当询问“奥本海默”这部电影讲了什么之后,GPT 会识别意图,按照 Prompt 进行任务,使用 Action 去 The Movie DB 寻找相关数据,取出 backdorp_path 作为主视觉图,处理剧情数据、生成背景知识,使用 webpilot 搜索评价,返回整理后的数据。 配置一个 Action 需要: 1. Schema:相当于给 Baby GPT 的操作手册,告诉它可以去哪,干什么,需要准备什么。 2. Available actions:可用行动,在输入 Schema 后会自动生成,展示大纲中可以使用的行动,对应 operationId,get,path 。 3. Authentication:认证,可以理解成身份证,没带证件不能请求数据。 路径:指定了在网站上特定页面的位置。query 是“查询参数”,其中 query 是参数的名称,奥本海默是分配给该参数的值。完整的网址意思是访问 themoviedb.org 网站上的搜索功能,执行一个搜索“奥本海默”关键词的操作。 要知道去哪请求和查询参数怎么写,去官网找,API 的规则一般都会写在网站的开发者相关的页面里或者 API 文档里,比如可以从 TMDB 首页的“更多”进入,其它网站也大同小异。
2024-09-02
ai模型chatglm,百川大模型,通义千问,ai产品部署调用api的具体成本
以下是关于 AI 产品部署调用 API 具体成本的相关信息: 国内部分大模型有限制一定免费额度的 Token,如阿里的通义千问大模型、智谱 AI(ChatGLM)、科大讯飞(SparkDesk)都有免费接口。您可以打开相应链接创建 API key。 对于极简未来平台,使用 GPT3.5 模型的每次对话大约消耗不到 20 积分。平台提供每天签到免费领取积分的福利,用户可通过签到免费获得 50 到几百积分。此外,充值 19 元可兑换 10000 积分,能满足日常使用好几个月,实际使用成本不高。 服务器方面,腾讯云的轻量应用服务器对新用户有优惠活动,如一个 2 核 2G3M 的服务器套餐一年只需 82 元,新用户优惠过后的续费费用可能为 100 多到几百一年不等。 宝塔面板有免费和付费版本,免费版已能满足需求。Docker 是开源免费的,使用其部署和管理应用不会产生额外费用。 需要注意的是,不同模型和调用次数的具体费用可能会有所不同,建议您根据实际需求进一步了解和评估。
2024-08-20
ai模型chatglm,百川大模型,通义千问,yi系列的模型厂商和团队背景,ai产品调用api的成本
以下是关于您提到的 AI 模型的厂商和团队背景以及 AI 产品调用 API 成本的相关信息: 厂商和团队背景: 通义千问:由阿里开发,接口可在 https://dashscope.console.aliyun.com/ 创建 API key。 智谱 AI(ChatGLM):由智谱 AI 开发,相关网址为 https://chatglm.cn 。 百川大模型:由百川智能开发,网址为 https://www.baichuanai.com/ 。 关于 AI 产品调用 API 的成本: 目前国内的大模型大多限制一定免费额度的 Token,各平台 API 调用计费是按计算 token 费率定价,具体收费标准不同,需自行留意对应官网。例如 GPT3.5、GPT4、文心一言、讯飞星火、通义千问、mimimax 等,收费标准不一,不做统一赘述。
2024-08-20
openAI新出的o1是什么
OpenAI 于北京时间 9 月 13 号凌晨 1 点多宣布推出模型 o1perview 与 o1mini(真正的 o1 版本将在后续开放),拥有 Plus 版本的用户会陆续收到新模型权限,并可在 Web 客户端中尝鲜体验。 在评估结果方面: o1 在 2024 美国数学奥林匹克竞赛(AIME)资格赛中跻身美国前 500 名学生之列。 o1 在竞争性编程问题(Codeforces)中排名第 89 个百分位(这个版本的模型还没发布),而 o1perview 拿到了 62 个百分位。 在物理、生物和化学问题的基准(GPQA),o1 与 o1perview 都超过了人类博士水平的准确性。 关于“超过人类博士水平”的测试,OpenAI 在新 page 中答复:“我们还在 GPQA diamond 上评估了 o1,这是一个困难的智力基准测试,用于测试化学、物理和生物学方面的专业知识。为了将模型与人类进行比较,我们招募了拥有博士学位的专家来回答 GPQAdiamond 的问题。我们发现 o1 的表现超越了这些人类专家,成为第一个在这个基准测试上做到这一点的模型。”但 OpenAI 也表示“这些结果并不意味着 o1 在所有方面都比博士更有能力——只是说明该模型在解决一些预期博士能够解决的问题上更加熟练。在其他几个机器学习基准测试上,o1 改进了最先进的水平。” 推理模型的准确率不断攀升,这意味着 AI 技术可以渗透到更多行业、更多高精尖业务中去。OpenAI 推出的新模型为整个行业注入了强心剂,带来了新的活力和希望。从 OpenAI 提出的通往 AGI(通用人工智能)的分级来看,我们正在从第一级向第二级迈进,未来可能会见证 AI 从单纯的生成工具向真正的智能体转变。此外,4o 模型和 o1 在推理方面差距较大,红色线代表 4o 的得分,绿色线代表 o1 的得分,o1 在各项得分结果上均优于 4o。
2024-09-18
OPENai是一家什么样的公司
OpenAI 是一家人工智能研究公司,成立于 2015 年,总部位于美国旧金山。其使命是推进人工智能技术的发展,为全球创造更加安全、智能的未来。OpenAI 早期是个非营利机构,后来改成了有限营利形式。 以下是 OpenAI 的一些相关时间线事件: 11 月 18 日,OpenAI 高级研究员集体辞职,包括研究总监和 AI 风险团队负责人,跟随 CEO Sam Altman 和总裁 Greg Brockman 的离职。 11 月 18 日,面部追踪系统演示引起关注,演示视频显示沙雕风格,相关代码已发布在 GitHub。 11 月 18 日,Wikidata 发布庞大知识库,超过 120 亿个事实数据的免费知识库,有助于提高 LLMs 的事实性,支持多语言,优化信息检索和数据分析。 11 月 18 日,OpenAI 非盈利组织董事会审查,董事会成员无公司股份,微软似乎无干预权。OpenAI 以非盈利组织起步,后发展为“有限盈利”公司。 延伸阅读: Wiki:https://timelines.issarice.com/wiki/Timeline_of_OpenAI OpenAI Blog:https://openai.com/blog/
2024-08-22
OpenAI 是 AGI吗?
OpenAI 目前尚未实现完全的 AGI(通用人工智能)。GPT7 原计划在 2026 年发布,但因埃隆·马斯克的诉讼而暂停。2027 年计划发布的 Q 2025(GPT8)有望实现完全的 AGI。AGI 通常被定义为能够完成任何聪明人类所能完成的智力任务的人工智能。 在性能预测方面,特斯拉训练的“Optimus”机器人通过人类示范学习抓取物体,可快速扩展到许多任务。当在互联网上所有可用数据基础上训练一个比 GPT4 大 100 倍、与人类大脑大小相当的模型时,可能会有惊人表现。例如,能生成具有准确物理效果的图像和视频,意味着具备常识推理和理解能力。 此外,关于 OpenAI 所开发的 AI,存在诸多讨论,如工程师们在公司自助餐厅里辩论其新能力的意义、可能导致的工作过时问题,以及是否有道德义务告知世界更多或更少相关信息等。同时,还存在关于如何防止 AI 及其后继者造成破坏的思考。
2024-08-19
openai的playground怎么用,我想了解一下
关于 openai 的 playground 的使用方法如下: 1. 三个可选的模式(Mode):Chat 聊天、Complete 补全(已弃)、Edit 编辑(已弃); 2. 可选的模型(Model):OpenAI 公布的所有 GPT 模型都可以选; 3. 提示词结构(Prompt structure):区分了 SYSTEM 和 USER 两个对话框; 4. 温度(Temperature):控制 GPT 生成的文本的随机性的参数,取值范围为 0 到 2 之间(默认值为 1); 5. 频率惩罚和存在惩罚(Frequency penalty and Presence penalty):这两个参数都是用来调控文本生成过程中某些词汇出现的频率和次数的。
2024-04-21
如何利用openai进行logical回归分析
逻辑回归分析是一种常用的统计方法,用于预测二元或多元分类变量的可能性。在Python中,我们通常使用像`scikitlearn`这样的库来进行逻辑回归分析。以下是一个简单的逻辑回归分析的例子: ```python from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import classification_report import pandas as pd 假设我们有一个名为'data.csv'的数据集,其中'feature1'和'feature2'是特征,'target'是目标变量 data = pd.read_csv 分割数据集为训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split 创建逻辑回归模型 model = LogisticRegression 训练模型 model.fit 预测测试集 predictions = model.predict 打印分类报告 print ``` 这段代码首先从一个CSV文件中读取数据,然后将数据分割为训练集和测试集。然后,它创建一个逻辑回归模型,并使用训练数据对其进行训练。最后,它使用测试数据进行预测,并打印出分类报告,以评估模型的性能。 请注意,这只是一个基本的示例,实际的数据分析可能需要更复杂的数据预处理和模型调整步骤。此外,您需要安装`scikitlearn`和`pandas`库才能运行此代码¹²。 希望这些信息对您有所帮助!
2024-04-21
如何在coze的bot中调用工作流?
在 Coze 的 bot 中调用工作流的方式如下: 采用 32K 的 kimi 模型,只有一条工作流。该工具有 5 个按钮:A、B、C、重新开始、结束并总结。按 A/B/C 时,会直接输入对应的字母文字。按结束并总结时,输入的依旧只是文字:“结束并立即总结医学知识点”。点击“重新开始”时,会直接调用一个工作流“emergency”,且这个工作流有两个必选参数:“疾病设置”和“难度设置”。在实际体验过程中,仅在提供“疾病设置”和“难度设置”时,工作流被调用,其他时候没有触发任何工具和工作流。 在外层 bot 中封装工作流的步骤为:点击「发布」发布工作流后,创建一个 bot 进行最终的工作流封装。具体过程包括:创建 Bot;填写 Bot 介绍;切换 Bot 模式为“单 Agent(工作流模式)”,因为此 Agent 只需在每次输入英文文章时返回精读结果,所以不需要用外层 bot 对输入进行其他任务理解,可直接调用工作流;把配置好的工作流添加到 Bot 中;填写开场白,引导用户使用,并关闭开场白预置问题,因为使用流程里用不到。
2024-09-15
国内的 coze 支持调用什么大模型
国内的 Coze 支持调用以下大模型: 阿里的通义千问大模型:接口为 https://dashscope.console.aliyun.com/ ,创建 API key 后可使用。 智谱 AI(ChatGLM):https://open.bigmodel.cn/ ,有免费接口,但存在一定免费额度的 Token 限制。 科大讯飞(SparkDesk):https://xinghuo.xfyun.cn/sparkapi ,有免费接口,但存在一定免费额度的 Token 限制。 已知的还有 BaiChuan、GLM、MoonShot 等。 注意:部分接口获取 key 可能需要特定操作,且使用时可能需要实名认证。详细内容可参考相关教程及官方手册。
2024-09-09
如何在coze的prompt中调用数据库
在 Coze 的 prompt 中调用数据库可以参考以下步骤: 1. 基础框架: 本 bot 由提示词、数据库和工作流三部分构成。提示词使用结构化框架,要求大模型根据不同行为调用不同工作流。数据库用于记录不同用户历史记账记录,工作流中会用到。 2. 工作流: 增加记账记录 add_accounting_record: 开始:定义一个{{prompt}},把用户在 bot 输入的记账内容传入进来。 大模型:任务简单,使用任意模型均可,无需调整参数。输入定义了{{input}}引用开始节点的 prompt 参数。提示词让大模型拆解用户输入内容,识别【记账事项】、【发生时间】、【变动金额】,并分别赋值到{{item}}、{{occurrence_time}}、{{balance_change}}。输出定义了相应的{{item}}、{{occurrence_time}}、{{balance_change}}。 数据库——插入记账记录:输入定义了{{item}}、{{occurrence_time}}、{{balance_change}},用于接收大模型节点输出传入的内容。SQL 命令中,因数据库存入金额最小单位是分,所以当用户输入花费金额时,需乘以 100 存储。 3. 使用数据表: 用户通过自然语言与 Bot 交互来插入或查询数据库中的数据。Bot 会根据用户输入自动创建新记录并存储,也可根据用户查询条件检索数据返回。 在 Prompt 中添加并使用数据表时: 明确说明要执行的操作和涉及的字段,包括字段使用说明,以使大语言模型更准确执行操作。 在数据库功能区域添加要操作的数据表。 在调试区域进行测试,可单击调试区域右上方的已存数据查看数据表中的数据。
2024-09-02