以下是调用 API 的示例代码（使用 ）：
```python
import requests
url = "https://api.openai.com/v1/engines/davinci-codex/completions"
prompt = "Hello, how are you today?"
headers = {
"Content-Type": "application/json",
"Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY"
}
data = {
"prompt": prompt,
"max_tokens": 50
}
response = requests.post(url, headers=headers, json=data)
if response.ok:
result = response.json()["choices"][0]["text"]
print(result)
else:
print("Error:", response.text)
```这个示例代码中，我们使用 库向 API 发送 POST 请求，传入 和其它参数，API 返回一个 JSON 对象，我们从中提取出生成的文本并打印输出。其中的 “ 需要替换成你自己的 API 密钥。
这只是一个简单的示例，你可以根据自己的需求调整代码。更多关于 API 的详细使用说明可以参考 的文档。
我们也可以选择不同的模型进行调用，下面是不同的gpt模型介绍
模型是一种生成式语言模型，它可以生成与输入文本相似的自然语言文本。模型基于网络架构，由多个块堆叠而成，每个块包含多头自注意力机制、残差连接和前馈神经网络等模块。
目前，模型主要有以下几种类型：
1. GPT：GPT是指“ Pre- ”的缩写，它是最早的模型。GPT模型使用单向的网络架构，可以生成连贯、自然的文本。
2. GPT-2：GPT-2是在GPT基础上进行的改进，它增加了更多的参数和更深的网络深度，并且在训练数据集方面进行了扩充。GPT-2模型可以生成更长、更准确、更自然的文本。
3. GPT-3：GPT-3是在GPT-2基础上进一步进行了改进，它比GPT-2模型更大，参数数量超过了175亿个。GPT-3模型可以生成非常逼真的文本，甚至可以生成短篇小说或新闻报道。
4. ：是基于GPT模型的生成式对话模型，它可以进行多轮对话，并根据上下文生成回复。与传统的基于检索的对话系统相比，模型可以更好地理解用户意图，生成更加个性化、自然的回复。
5. GPT： GPT是一种可以处理多种语言的模型，它可以在不同的语言之间进行翻译和生成。 GPT模型可以实现跨语言对话和文本生成，具有很高的实用价值。
要调用，您需要安装相应的库和模型。建议使用 3.x版本进行安装和调用，因为库不支持 2。
以下是在 3.x中安装和使用的步骤：
1. 安装pip：pip是的软件包管理工具，用于安装和管理模块。在命令行中输入以下命令安装pip：
“`
-m —pip
“`
2. 安装：在命令行中输入以下命令安装：
“`
pip3
“`
3. 调用：在命令行中输入以下代码调用：
```python
from chatgpt import ChatGPT
bot = ChatGPT("gpt2")
print(bot.get_response("Hello, how are you?"))
```这将创建一个对象并使用gpt2模型。通过调用方法并传递一个字符串参数，您可以获取的响应。
注意：在使用之前，您需要确保安装了torch和库。可以使用以下命令安装它们：
```
pip3 install torch transformers
```323AI导航网发布
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