保姆级教程：手把手教你用 Python 调用 OpenAI 全新 o3-pro及o系列模型 API

嘿，开发者们，你们还在为OpenAI的模型海里纠结吗？想象一下：一个API能像老司机一样帮你破解复杂推理，却不掏空你的钱包；另一个则像多面手，聊天、画图样样精通，但价格咬牙切齿。别急，今天我这个犀利的行业观察者，就来撕开这些模型的面纱。记住，选择模型看需求，别一刀切——这可是我观察无数项目后得出的铁律。读完这篇，你会茅塞顿开，赶紧试试，点赞收藏分享你的心得吧！

openai

📝 先来点基础：OpenAI最强响应接口的真面目

OpenAI的响应接口，可不是什么高冷工具。它像个聪明大脑，支持文本和图像输入，吐出精准文本输出。你可以和它聊天，像老朋友一样，把上轮输出当新输入，保持对话连贯。更酷的是，它内置文件搜索、网络查询、甚至电脑操作工具，能扩展成你的超级助手。想深挖？戳OpenAI官网的Responses指南。

但话说回来，选择模型看需求，别一刀切。别被表面迷惑——有些模型专攻深度思考，有些则玩转多模态。接下来，我们直奔实战：用Python调用它。准备好你的键盘，我们来点代码魔法。

💡 实战上手：Python调用示例，零门槛起步

别慌，这不是火箭科学。咱们一步步来，创建一个项目文件夹，确保代码文件同目录。重点：用.env文件藏好你的API密钥，别让它裸奔在代码里——安全第一！

1. 创建.env文件，藏起你的密钥

• 新建文件，命名为.env（是的，就带个点，别加前缀）。
• 里面写上：

# .env 文件（安全存储你的API密钥）
UIUI_API_KEY="sk-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx"

这玩意儿像个保险箱，保护你的密钥不被窥探。

2. 写Python脚本：调用o3-pro模型

• 新建o3pro.py文件（别用xxxx.py了，太随意）。
• 复制下面代码，运行它。记得安装python-dotenv库（pip install python-dotenv）。

# o3pro.py - OpenAI响应接口调用示例

import http.client
import json
import os
from dotenv import load_dotenv

# 加载.env文件，安全获取密钥
load_dotenv()
API_KEY = os.getenv("UIUI_API_KEY")

if not API_KEY:
    raise ValueError("API密钥缺失！检查你的.env文件，确保UIUI_API_KEY设置正确。")

# 连接到API（支持o3/o4系列模型）
conn = http.client.HTTPSConnection("sg.uiuiapi.com")

# 请求负载：系统提示 + 用户查询
payload = json.dumps({
    "model": "o3-pro",
    "input": [
        {
            "role": "system",
            "content": "你是一位数学教授，擅长p-adic分析和测度论。请以专业且易于理解的方式回答与p-adic数和测度论相关的问题。"
        },
        {
            "role": "user",
            "content": "解释2-adic整数场景中，'2Z_2+1 上有唯一的 Haar 测度"
        }
    ]
})

headers = {
    'Accept': 'application/json',
    'Authorization': API_KEY,
    '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)
    
    # 提取输出文本
    story_text = response_json['output'][1]['content'][0]['text']
    print(story_text)

except (KeyError, IndexError) as e:
    print("解析响应失败！检查JSON结构。")
    print("错误:", e)
    print("原始JSON:", response_json)
except Exception as e:
    print(f"出错了: {e}")

finally:
    conn.close()  # 总是关闭连接，养成好习惯

运行后，它会吐出数学解释——简单吧？掌握了这基础，你的项目就活了。但别止步于此，选择模型看需求，别一刀切。接下来，我们来场硬核对决，看看o3、o3-Pro和GPT-4o谁更配你。

openai o3 pro

⚔️ 横向对决：o3、o3-Pro vs GPT-4o，谁是你的真命天子？

OpenAI的产品线像迷宫，许多人直呼：o3现在是不是比GPT-4o又便宜又猛？ 我的观察？看情况，别被低价诱惑。o3像个性价比杀手，专攻推理；GPT-4o则是速度狂魔，全能到爆。咱们用数据和场景撕开真相——记住，选择模型看需求，别一刀切，否则你的项目可能卡在半路。

A. 核心特性对比：一目了然

B. 场景化建议：别选错，毁项目

• 如果你面对的是...undefined一个需要层层逻辑的科学论文？一个风险四伏的金融模型？一个依赖如蛛网的软件设计？undefined挑o3-Pro——如果你不怕烧钱，追求完美结果；或选o3——性价比高，够猛不亏。选择模型看需求，别一刀切，否则浅尝辄止。
• 如果你想要的是...undefined流畅如水的智能客服？语音转图片的创意工具？快速多语言会议总结？undefined直奔GPT-4o——它的全能和速度，像咖啡因一样提神。别纠结，选择模型看需求，别一刀切，匹配场景才能事半功倍。

uiuiapi编程

怎么样？这对比是不是让你脑洞大开？选择模型看需求，别一刀切——这是我对行业的犀利一瞥。去试试这些API，分享你的项目故事，点赞收藏本文，我们一起探讨！别忘了，腾讯社区上多互动，能点亮你的开发者之路。

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