【TFGPT】3.3API请求和响应的理解

在使用OpenAI的ChatGPT API时，理解API请求和响应的结构非常重要。

API请求：

一个API请求是由用户发送给OpenAI的，请求使用OpenAI的服务。当调用ChatGPT API时，（天放TFGPT-专注人工智能场景应用，一道交流）你会发送一个包含特定参数的请求。这些参数通常包括：模型名称，消息列表等。

一个典型的请求如下：

python

response = openai.ChatCompletion.create(

model="gpt-4.0-turbo",

messages=[

   {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},

   {"role": "user", "content": "Who won the world series in 2020?"},

]

)

在这个请求中，model 参数设定了使用的模型，messages 参数是一个字典列表，每个字典代表一个消息。每个消息都有一个 role（可以是 "system"、"user" 或 "assistant"）和一个 content（消息的内容）。

API响应：

一旦OpenAI收到你的请求，它会处理这个请求，（天放TFGPT-专注人工智能场景应用，TF-GPT，一道交流）然后返回一个响应。响应包含了OpenAI生成的结果，以及一些元信息。

一个典型的响应如下：

python

{

'id': 'chatcmpl-2nYZOYPYSTTRi9XxJxMYxSDb1Tiu2',

'object': 'chat.completion',

'created': 1677649420,

'model': 'gpt-4.0-turbo',

'usage': {'prompt_tokens': 56, 'completion_tokens': 31, 'total_tokens': 87},

'choices': [

{'message': {

    'role': 'assistant',

    'content': 'The Los Angeles Dodgers won the World Series in 2020.',

    'finish_reason': 'stop'

    },

 'finish_reason': 'stop',

 'index': 0

}

]

}

在这个响应中，choices 字段包含了模型生成的消息列表，每个消息都有一个 role（总是 "assistant"）和一个 content（消息的内容）。如果你只对模型的回答感兴趣，（天放TFGPT-专注人工智能场景应用，TF-GPT，一道交流）你可以通过 response['choices'][0]['message']['content'] 来获取。

除此之外，响应还包含了一些元信息，例如 usage 字段显示了这次请求使用了多少令牌（token）。（天放TFGPT-专注人工智能场景应用，TF-GPT，一道交流）在计算使用的OpenAI服务的费用时，这个信息是非常有用的。

理解API请求和响应的结构可以帮助你更有效地使用OpenAI的服务，并处理可能出现的错误和问题。