最近 ChatGPT 突然爆火。抱着好奇的心态我也去官网注册账号体验了一下，因为网站人数太多，一时半会竟然注册不了，不过最终还是成功注册了。还没注册的朋友们可以参考一下这篇教程 https://juejin.cn/post/7173447848292253704。写的很详细，我就不再说明了。
在我和 ChatGPT 聊了十几分钟之后，这个东西令我大为震惊，虽然它有些地方显得笨笨的，带点机器人的味道，但是丝毫不影响我对它的喜爱。感叹之余我思考了一下，能不能将它接入到我们现有的应用中。于是我仔细浏览了一下 OpenAI 官网，果然已经提供了比较多的接口供我们使用。
准备工作
ChatGPT API 接入需要如下条件。
已成功注册 OpenAI 的账号。
创建 API KEY，这个 API KEY 是用于 HTTP 请求身份验证的，可以创建多个。如下图点击“Create new secret key“，注意这个创建之后需要马上复制好保存，关闭弹框之后就看不到了。
注意 API 调用是收费的，但是 OpenAI 已经为我们免费提供了18美元的用量，足够大家放心使用。
该接口功能较多，支持最常用的问答功能。
请求方式，Post
url，https://api.openai.com/v1/completions
请求体 (json)。
{ "model": "text-davinci-003", "prompt": "Say this is a test", "max_tokens": 7, "temperature": 0, "top_p": 1, "n": 1, "stream": false}
请求参数解析
字段
说明
model
可选参数。语言模型，这里选择的是text-davinci-003
prompt
必选参数。即用户的输入。
max_tokens
可选参数，默认值为 16。最大分词数，会影响返回结果的长度。
temperature
可选参数，默认值为 1，取值 0-2。该值越大每次返回的结果越随机，即相似度越小。
top_p
可选参数，与temperature类似。
n
可选参数，默认值为 1。表示对每条prompt生成多少条结果。
stream
可选参数，默认值为false。表示是否回流部分结果。
请求示例
本文使用OkHttp作为网络请求框架，Moshi作为序列/反序列化框架。编写单元测试对该接口进行请求，代码如下。
OkHttp 的初始化。
private final OkHttpClient okHttpClient = new OkHttpClient.Builder() .connectTimeout(10, TimeUnit.SECONDS) .writeTimeout(10, TimeUnit.SECONDS) .readTimeout(30, TimeUnit.SECONDS) .callTimeout(60, TimeUnit.SECONDS) .build();
请求实体类。
private static class CompletionRequest { private String model = "text-davinci-003"; private String prompt; private Integer max_tokens = 256; private float temperature = 0.5f; private Integer top_p = 1; private Integer n = 1; private Boolean stream = false; private Boolean logprobs; private String stop;}
请求方法。
使用OkHttp发送请求。需注意所有的 Post 请求需要添加头字段Authorization，值为Bearer YOUR_API_KEY来验证身份。
public void completion(String prompt) throws IOException { CompletionRequest completionRequest = new CompletionRequest(); completionRequest.setPrompt(prompt); String reqJson = moshi.adapter(CompletionRequest.class).toJson(completionRequest); System.out.println("reqJson: " + reqJson); Request request = new Request.Builder() .url("https://api.openai.com/v1/completions") // 将 API_KEY 替换成你自己的 API_KEY .header("Authorization", "Bearer " + API_KEY) .post(RequestBody.create(MEDIA_TYPE_JSON, reqJson)) .build(); try (Response response = okHttpClient.newCall(request).execute()) { if (!response.isSuccessful()) throw new IOException("Unexpected code " + response); System.out.println(response.body().string()); }}
在completion()测试方法中调用上面的completion(String prompt)方法
@Testpublic void completion() { try { chatGPT.completion("你能背诵多少位圆周率"); } catch (IOException e) { e.printStackTrace(); }}
查看请求结果
{ "id": "cmpl-6j9PhjAom9GyxBNCVacvckcVNKVZg", "object": "text_completion", "created": 1676218965, "model": "text-davinci-003", "choices": [ { "text": "？我可以背诵50位圆周率：3.1415926535897932384626433832795028841971693993751058209749445923078164062862089986280348253421170679。", "index": 0, "logprobs": null, "finish_reason": "stop" } ], "usage": { "prompt_tokens": 21, "completion_tokens": 73, "total_tokens": 94 }}
总结
通过上面一个例子，相信大家已经学会了如何将 ChatGPT API 接入到自己的应用了。OpenAI 还提供了其他有用的接口，这里就不一个一个说明了，大家可以前往官网自行查看文档。
写在最后
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官方 API 文档：https://platform.openai.com/docs/api-reference/