获取OpenAI API Key并使用o3-pro模型代码调用Python示例

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网名重要么

发布于 2025-06-26 12:30:03

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💡OpenAI o3-pro responses格式请求Python 代码示例基础文本对话 ✅

1.创建 .env 变量文件文件

在您的 Python 脚本（例如 xxxx.py）所在的同一个目录下，创建一个名为 .env 的文件（注意，文件名就是 .env，前面有一个点，没有其他前缀）。

在该变量 .env 文件中，输入以下API_KEY你的秘钥：

# .env 文件内容
# .env file
# 这里是注释，不会被读取
# 将API密钥存储在变量中，变量名建议大写
UIUI_API_KEY="sk-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx"

2.创建一个xxxx.py文件,写入一下Python代码。

在您的 Python 脚本（例如 o3pro.py）所在的同一个目录下，创建一个名为 .env 的文件（注意，文件名就是 .env，前面有一个点，没有其他前缀）。

# o3pro.py

import http.client
import json
import os  # 导入os库来访问环境变量
from dotenv import load_dotenv  # 从dotenv库导入加载函数

# --- 关键修改：加载 .env 文件 ---
# 这行代码会自动查找当前目录下的 .env 文件，并加载其中的变量
load_dotenv()

# --- 从环境变量中获取API密钥 ---
# 使用 os.getenv() 来安全地获取密钥
# "UIUI_API_KEY" 必须与你在 .env 文件中设置的变量名完全一样
API_KEY = os.getenv("UIUI_API_KEY")

# 检查是否成功获取到密钥
if not API_KEY:
    raise ValueError("未能找到API密钥，请检查您的 .env 文件是否正确设置了 UIUI_API_KEY。")

# --- 后续代码保持不变 ---

conn = http.client.HTTPSConnection("sg.uiuiapi.com")

payload = json.dumps({
    "model": "o3-pro",
    "input": [
        {
            "role": "user",
            "content": "介绍一下你自己，以及你能做什么？"
        }
    ]
})

headers = {
    'Accept': 'application/json',
    'Authorization': API_KEY,  # 这里现在使用的是从.env文件加载的变量
    'Content-Type': 'application/json'
}

try:
    conn.request("POST", "/v1/responses", payload, headers)
    res = conn.getresponse()
    data = res.read()
    response_str = data.decode("utf-8")
    response_json = json.loads(response_str)
    
    story_text = response_json['output'][1]['content'][0]['text']
    print(story_text)

except (KeyError, IndexError) as e:
    print("无法从API响应中解析故事文本，请检查返回的JSON结构。")
    print("错误详情:", e)
    print("收到的原始JSON:", response_json)
except Exception as e:
    print(f"发生了一个错误: {e}")

finally:
    # 确保连接在使用后总是被关闭
    conn.close()

解锁AI超能力：手把手教你获取OpenAI o3-pro API Key

还在为AI项目的“燃料”发愁？想用OpenAI最强的o3-pro模型，却不知道怎么搞到API Key？别慌！作为一个用过无数AI模型的“老学长”，我来带你从零到一，解锁o3-pro的超级大脑！

为什么o3-pro是你不可错过的AI大模型？

想象一下，你有一个超级聪明但有点“慢热”的AI助手，它能帮你破解数学难题、写出完美代码，甚至分析复杂的数据报告。这就是OpenAI的o3-pro——一个专为“深度思考”打造的推理模型。它的绝活在于：

像侦探一样解题：o3-pro会在回答前“深思熟虑”，生成内部推理链，特别适合需要“一次成功”的高风险任务，比如代码审查或科学分析。
超大上下文窗口：能一次性处理20万token的文本，相当于一本厚书！写长篇报告、分析大段代码？它都不带喘气的。
价格亲民了：相比前代o1-pro，o3-pro的API价格降了87%，用更低的成本就能体验顶级AI。

但别急，o3-pro不是“快餐型”AI。它思考得慢，像个老学究，但结果精准得像外科手术刀。所以，如果你需要的是快速聊天，GPT-4o可能更适合；但要是想解决“硬核”问题，o3-pro就是你的最佳拍档！

如何拿到o3-pro的API Key？简单搞定！

拿到API Key就像拿到通往AI世界的钥匙，但OpenAI把这把钥匙藏得有点深。别担心，我整理了一条最快路径：

注册OpenAI账户，升级到高阶：

登录(https://platform.openai.com/)，注册或登录账户。
o3-pro的API只对Tier 4或Tier 5用户开放，这需要你的账户有一定的使用记录（比如消费达到一定金额）。
学长小贴士：如果你是新手，可以先用免费的ChatGPT积累使用记录，或者直接订阅ChatGPT Pro（$200/月），这能解锁o3-pro访问权限(不过不是API 的o3-pro访问权限)。

破局之路：官方虽好，但“捷径”更香

面对上面这些“关卡”，我们的选择其实无非两种：

硬核闯关（官方渠道）：如果你是大型企业的研究员，或者你的项目对安全、合规有最高级别的要求，那没得说，老老实实去OpenAI、Azure等官方平台排队、认证、支付高昂的费用。这是最正规、最稳定的方式。
聪明绕行（聚合API）：但对于绝大多数人——学生、独立开发者、自媒体运营、中小型创业团队——来说，我们的核心需求是：方便、便宜、稳定地用上多种好用的模型。

这时候