Use o poder do ChatGPT em seus próprios aplicativos usando a API da OpenAI e este guia.
Com o lançamento de sua API, a OpenAI abriu os recursos do ChatGPT para todos. Agora você pode integrar perfeitamente os recursos do ChatGPT ao seu aplicativo.
Siga estas etapas para começar, se você deseja integrar o ChatGPT ao seu aplicativo existente ou desenvolver novos aplicativos com ele.
1. Obtendo uma chave de API OpenAI
Para começar a usar a API ChatGPT, você precisa obter uma chave de API.
- Cadastre-se ou faça login na plataforma oficial OpenAI.
- Depois de fazer login, clique na guia Chaves de API no painel esquerdo.
- Em seguida, clique no botão Criar nova chave secreta para gerar a chave API.
O código usado neste projeto está disponível em um repositório GitHub e é gratuito para uso sob a licença do MIT.
2. Configurando o Ambiente de Desenvolvimento
Você pode usar o endpoint da API diretamente ou aproveitar as vantagens da biblioteca openai Python/JavaScript para começar a construir aplicativos com API ChatGPT. Este guia usa Python e a biblioteca openai-python.
Para começar:
- Crie um ambiente virtual Python
- Instale as bibliotecas openai e python-dotenv via pip:
pip install openai python-dotenv - Crie um arquivo .env na raiz do diretório do seu projeto para armazenar sua chave de API com segurança.
- A seguir, no mesmo arquivo, defina a variável OPENAI_API_KEY com o valor-chave que você copiou anteriormente:
OPENAI_API_KEY="YOUR_API_KEY"
Certifique-se de não compartilhar acidentalmente sua chave de API por meio do controle de versão. Adicione um arquivo .gitignore ao diretório raiz do seu projeto e adicione “.env” a ele para ignorar o arquivo dotenv.
3. Fazendo solicitações de API ChatGPT
O GPT-3.5 Turbo, GPT-4 e GPT-4 Turbo da API OpenAI são os mesmos modelos que o ChatGPT usa. Esses modelos poderosos são capazes de compreender e gerar texto e código em linguagem natural. O GPT-4 Turbo pode até processar entradas de imagens, o que abre portas para diversos usos, incluindo análise de imagens, análise de documentos com figuras e transcrição de texto de imagens.
Observe que API ChatGPT é um termo geral que se refere a APIs OpenAI que usam modelos baseados em GPT, incluindo os modelos gpt-3.5-turbo , gpt-4 e gpt-4-turbo .
A API ChatGPT é otimizada principalmente para bate-papo, mas também funciona bem para tarefas de preenchimento de texto. Se você deseja gerar código, traduzir idiomas ou redigir documentos, esta API pode cuidar de tudo.
Para obter acesso à API GPT-4, você precisa fazer um pagamento bem-sucedido de US$ 1 ou mais. Caso contrário, você poderá receber um erro semelhante a “O modelo `gpt-4` não existe ou você não tem acesso a ele”.
Usando a API para conclusão de bate-papo
Você precisa configurar o modelo de chat para prepará-lo para uma chamada de API. Aqui está um exemplo:
from openai import OpenAI
from dotenv import load_dotenv
load_dotenv()
client = OpenAI()
response = client.chat.completions.create(
model = "gpt-3.5-turbo-0125",
temperature = 0.8,
max_tokens = 3000,
response_format={ "type": "json_object" },
messages = [
{"role": "system", "content": "You are a funny comedian who tells dad jokes. The output should be in JSON format."},
{"role": "user", "content": "Write a dad joke related to numbers."},
{"role": "assistant", "content": "Q: How do you make 7 even? A: Take away the s."},
{"role": "user", "content": "Write one related to programmers."}
]
)A API ChatGPT envia uma resposta no seguinte formato:
Você pode extrair o conteúdo da resposta, como uma string JSON, com este código:
print(response.choices[0].message.content)A execução deste código produz a seguinte saída:
O código demonstra uma chamada de API ChatGPT usando Python. Observe que o modelo entendeu o contexto (“piada do pai”) e o tipo de resposta (formulário de perguntas e respostas) que esperávamos, com base nas instruções fornecidas a ele.
A parte mais significativa da configuração é o parâmetro messages que aceita uma matriz de objetos de mensagem. Cada objeto de mensagem contém uma função e um conteúdo . Você pode usar três tipos de funções:
- sistema que configura o contexto e o comportamento do assistente.
- usuário que dá instruções ao assistente. O usuário final normalmente fornecerá isso, mas você também pode fornecer algumas solicitações padrão ao usuário com antecedência.
- assistente que pode incluir exemplos de respostas.
Você pode personalizar ainda mais os parâmetros de temperatura e max_tokens do modelo para obter a saída de acordo com seus requisitos.
Quanto maior a temperatura, maior a aleatoriedade da saída e vice-versa. Se você deseja que suas respostas sejam mais focadas e determinísticas, opte pelo valor de temperatura mais baixo. E se quiser que seja mais criativo, use um valor maior. O valor da temperatura varia entre 0 e 2.
Assim como o ChatGPT, a API também possui um limite de palavras. Use o parâmetro max_tokens para limitar o comprimento das respostas. Esteja ciente de que definir um valor max_tokens mais baixo pode causar problemas, pois pode interromper a saída no meio do caminho.
No momento em que este artigo foi escrito, o modelo gpt-3.5-turbo tinha um limite de tokens de 4.096, enquanto o gpt-4 era de 8.192. Os modelos mais recentes gpt-3.5-turbo-0125 e gpt-4-turbo-preview têm limites de 16.385 e 128.000, respectivamente.
Após grande demanda dos desenvolvedores, a OpenAI introduziu o modo JSON que instrui o modelo a sempre retornar um objeto JSON. Você pode ativar o modo JSON definindo response_format como { “type”: “json_object” } . Atualmente, esse recurso está disponível apenas para os modelos mais recentes: gpt-3.5-turbo-0125 e gpt-4-turbo-preview.
Você pode configurar ainda mais o modelo usando os outros parâmetros fornecidos pelo OpenAI.
Usando a API ChatGPT para conclusão de texto
Além das tarefas de conversação com vários turnos, a API de conclusão de bate-papo (API ChatGPT) faz um bom trabalho com a conclusão de texto. O exemplo a seguir demonstra como você pode configurar a API ChatGPT para preenchimento de texto:
from openai import OpenAI
from dotenv import load_dotenv
load_dotenv()
client = OpenAI()
response = client.chat.completions.create(
model = "gpt-3.5-turbo",
temperature = 0.8,
max_tokens = 3000,
messages = [
{"role": "system", "content": "You are a poet who creates poems that evoke emotions."},
{"role": "user", "content": "Write a short poem for programmers."}
]
)
print(response.choices[0].message.content)Você nem precisa fornecer a função do sistema e seu conteúdo. Fornecer apenas o prompt do usuário fará o trabalho para você.
messages = [
{"role": "user", "content": "Write a short poem for programmers."}
]A execução do código acima irá gerar um poema para programadores, por exemplo:
Preços da API ChatGPT
O preço da API ChatGPT é baseado no modelo “preço por 1.000 tokens”. Para solicitações de conclusão de chat, o custo é calculado com base no número de tokens de entrada mais o número de tokens de saída retornados pela API. Em termos leigos, os tokens são equivalentes a pedaços de palavras, onde 1.000 tokens são aproximadamente iguais a 750 palavras.
| Modelo | Entrada | Saída |
| gpt-4-0125-visualização | US$ 0,01/1 mil tokens | US$ 0,03/1 mil tokens |
| gpt-4-1106-visualização | US$ 0,01/1 mil tokens | US$ 0,03/1 mil tokens |
| gpt-4-1106-vision-preview | US$ 0,01/1 mil tokens | US$ 0,03/1 mil tokens |
| gpt-4 | US$ 0,03/1 mil tokens | US$ 0,06/1 mil tokens |
| gpt-4-32k | US$ 0,06/1 mil tokens | US$ 0,12/1 mil tokens |
| gpt-3.5-turbo-0125 | US$ 0,0005/1 mil tokens | US$ 0,0015/1 mil tokens |
| gpt-3.5-turbo-instrução | US$ 0,0015/1 mil tokens | US$ 0,0020/1 mil tokens |
Observe que o preço pode mudar ao longo do tempo com melhorias no modelo.
Crie aplicativos de próxima geração usando a API ChatGPT
A API ChatGPT abriu portas para desenvolvedores de todo o mundo criarem produtos inovadores com o poder da IA.
Você pode usar essa ferramenta para desenvolver aplicativos como redatores de histórias, tradutores de código, geradores de cópias de marketing e resumidores de texto. Sua imaginação é o limite para construir aplicações utilizando esta tecnologia.