2024 年最新 Python 调用 OpenAi 详细教程实现问答、图像合成、图像理解、语音合成、语音识别（详细教程）

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OpenAi 环境安装

首先确保您的计算机上已经安装了 Python。您可以从 Python 官方网站下载并安装最新版本 Python。安装时，请确保勾选 “Add Python to PATH” （添加环境变量）选项，以便在 cmd 命令行中直接使用 Python。

安装 OpenAI Python 库

打开命令行或终端窗口安装 OpenAI Python 库

pip install openai

OpenAi Platform 教程

平台官网：https://platform.openai.com/

2024 年最新 Python 调用 OpenAi 详细教程实现问答、图像合成、图像理解、语音合成、语音识别（详细教程）

http API 调用方式文档：https://platform.openai.com/docs/api-reference/introduction

文本生成 GPT-4

GPT-4 模型概述

GPT-4是一个大型多模态模型(接受文本或图像输入和输出文本)，由于其更广泛的一般知识和先进的推理能力，它可以比我们以前的任何模型都更准确地解决难题。付费客户可以在OpenAI API中使用GPT-4。与gpt-3.5 turbo一样，GPT-4针对聊天功能进行了优化，但在使用聊天完井API的传统完井任务中表现良好。在我们的文本生成指南中学习如何使用GPT-4。

测试案例

聊天模型将消息列表作为输入，并返回模型生成的消息作为输出。虽然聊天格式的设计是为了使多回合的对话变得容易，但它对于没有任何对话的单回合任务同样有用。

一个聊天完成API调用的例子如下:

from openai import OpenAI
client = OpenAI()
response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-4",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
        {"role": "user", "content": "Who won the world series in 2020?"},
        {"role": "assistant", "content": "The Los Angeles Dodgers won the World Series in 2020."},
        {"role": "user", "content": "Where was it played?"}
    ]
)
print(response)

数据结构

{
    "choices": [
        {
            "finish_reason": "stop",
            "index": 0,
            "message": {
                "content": "The 2020 World Series was played in Texas at Globe Life Field in Arlington.",
                "role": "assistant"
            },
            "logprobs": null
        }
    ],
    "created": 1677664795,
    "id": "chatcmpl-7QyqpwdfhqwajicIEznoc6Q47XAyW",
    "model": "gpt-3.5-turbo-0613",
    "object": "chat.completion",
    "usage": {
        "completion_tokens": 17,
        "prompt_tokens": 57,
        "total_tokens": 74
    }
}

图像合成 DALL·E

DALL·E 模型概述

DALL·E是一个人工智能系统，可以通过自然语言的描述创造逼真的图像和艺术。DALL·e3目前支持在提示下创建具有特定大小的新映像的功能。DALL·e2还支持编辑现有映像，或创建用户提供的映像的变体。

测试案例

图像生成端点允许您在给定文本提示的情况下创建原始图像。当使用DALL·e3时，图像的大小可以是1024x1024、1024x1792或1792x1024像素。

默认情况下，图像以标准质量生成，但当使用DALL·e3时，您可以将质量设置为“hd”以增强细节。正方形的、标准质量的图像是最快生成的。您可以使用DALL·e3一次请求1个图像(通过并行请求请求更多)，或者使用带n参数的DALL·e2一次至多请求10个图像。

from openai import OpenAI
client = OpenAI()
response = client.images.generate(
    model="dall-e-3",
    prompt="a white siamese cat",
    size="1024x1024",
    quality="standard",
    n=1,
)
image_url = response.data[0].url

语音合成 TTS

TTS 模型概述

TTS是一种人工智能模型，可以将文本转换为自然发音的口语文本。我们提供了两种不同的模型变量，ts-1针对实时文本到语音的用例进行了优化，而ts-1-hd针对质量进行了优化。这些模型可以与Audio API中的Speech端点一起使用。

测试案例

语音端点接受三个关键输入：模型、应该转换为音频的文本和用于音频生成的语音。简单的请求如下所示：

from pathlib import Path
from openai import OpenAI
client = OpenAI()
speech_file_path = Path(__file__).parent / "speech.mp3"
response = client.audio.speech.create(
    model="tts-1",
    voice="alloy",
    input="Today is a wonderful day to build something people love!"
)
response.stream_to_file(speech_file_path)

音色选择

尝试不同的声音(alloy, echo, fable, onyx, nova, and shimmer)，找到一个符合你想要的语气和听众。当前的声音是针对英语优化的。

语音识别 Whisper

Whisper 概述

Whisper 是一个通用的语音识别模型。它是在不同音频的大型数据集上训练的，也是一个多任务模型，可以执行多语言语音识别以及语音翻译和语言识别。Whisper v2大型模型目前可通过我们的API使用Whisper -1模型名称。

目前，Whisper的开源版本和通过我们的API提供的版本之间没有区别。然而，通过我们的API，我们提供了一个优化的推理过程，这使得通过我们的API运行Whisper比执行它要快得多。

测试案例

语音识别 API 将要识别的音频文件和所需的音频转录输出文件格式作为输入。我们目前支持多种输入和输出文件格式。文件上传目前限制为 25mb，支持 mp3、mp4、mpeg、mpga、m4a、wav、webm 等文件类型的输入。

from openai import OpenAI
client = OpenAI()
audio_file = open("/path/to/file/audio.mp3", "rb")
transcription = client.audio.transcriptions.create(
    model="whisper-1",
    file=audio_file
)
print(transcription.text)

数据结构

{
  "text": "Imagine the wildest idea that you've ever had, and you're curious about how it might scale to something that's a 100, a 1,000 times bigger.
....
}

配置 OPENAI_API_KEY

查看 class OpenAI(SyncAPIClient) 类实现的源码片段发现，关于 api_key 和 base_url 会读取本地环境变量中 OPENAI_API_KEY 和 OPENAI_BASE_URL 变量。

if api_key is None:
    api_key = os.environ.get("OPENAI_API_KEY")
if api_key is None:
    raise OpenAIError(
        "The api_key client option must be set either by passing api_key to the client or by setting the OPENAI_API_KEY environment variable"
    )
self.api_key = api_key

if base_url is None:
    base_url = os.environ.get("OPENAI_BASE_URL")
if base_url is None:
    base_url = f"https://api.openai.com/v1"

dotenv 加载 .env 环境变量

dotenv是一个Python库（虽然也适用于其他编程语言，如JavaScript），它的主要功能是从.env文件中读取环境变量，并将这些变量加载到操作系统的环境变量中，使得Python应用程序可以轻松地访问这些变量。.env文件是一个纯文本文件，其中包含键值对（key-value pairs），每个键值对占据一行，格式为KEY=VALUE。

pip install python-dotenv

将敏感信息（如API密钥、数据库密码等）存储在环境变量中，而不是硬编码在代码中，是一种良好的安全实践。这样可以减少敏感信息泄露的风险，因为这些值不会存储在代码库中，也不会在部署时暴露出来。

在 Python 代码中，使用 python-dotenv 库加载 .env 文件，并访问其中的环境变量。这通常通过 from dotenv import load_dotenv 和 load_dotenv() 函数实现。访问环境变量：加载.env文件后，可以使用 os.getenv('KEY') 的方式访问环境变量。

from dotenv import load_dotenv
load_dotenv()

图像理解 GPT-4o

gpt - 40和GPT-4 Turbo都具有视觉功能，这意味着这些模型可以接收图像并回答有关图像的问题。从历史上看，语言模型系统一直受到单一输入形式文本的限制。

模型可以通过两种主要方式使用图像：通过传递到图像的链接或在请求中直接传递base64编码的图像。图像可以在用户消息中传递。

from openai import OpenAI
client = OpenAI()
response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-4o",
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": [
                {"type": "text", "text": "What’s in this image?"},
                {
                    "type": "image_url",
                    "image_url": {
                        "url": "https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/d/dd/Gfp-wisconsin-madison-the-nature-boardwalk.jpg/2560px-Gfp-wisconsin-madison-the-nature-boardwalk.jpg",
                    },
                },
            ],
        }
    ],
    max_tokens=300,
)
print(response.choices[0])

上传base64编码的图像如果你在本地有一张或一组图像，你可以将它们以base64编码的格式传递给模型，下面是一个实际的例子

import base64
import requests
api_key = "YOUR_OPENAI_API_KEY"
def encode_image(image_path):
    with open(image_path, "rb") as image_file:
        return base64.b64encode(image_file.read()).decode('utf-8')
image_path = "path_to_your_image.jpg"
base64_image = encode_image(image_path)
headers = {
    "Content-Type": "application/json",
    "Authorization": f"Bearer {api_key}"
}
payload = {
    "model": "gpt-4o",
    "messages": [
        {
            "role": "user",
            "content": [
                {
                    "type": "text",
                    "text": "What’s in this image?"
                },
                {
                    "type": "image_url",
                    "image_url": {
                        "url": f"data:image/jpeg;base64,{base64_image}"
                    }
                }
            ]
        }
    ],
    "max_tokens": 300
}
response = requests.post("https://api.openai.com/v1/chat/completions", headers=headers, json=payload)
print(response.json())
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