ChatGPT API 基础知识常见问题（FAQ）

什么是 ChatGPT API？

ChatGPT API 是 OpenAI 提供的基于 GPT 系列大语言模型的通用对话接口。它允许开发者通过简单的 HTTP 请求调用强大的自然语言处理能力，用于对话生成、问答系统、摘要、文本改写、智能助手等场景。

ChatGPT API 主要基于 ChatCompletion 接口，其核心使用方法是：

• 调用方式：调用 /v1/chat/completions 端点，发送 JSON 数据获取 AI 响应
• 核心参数：model（模型名称）、messages（对话历史）、temperature、max_tokens 等
• 返回结构： JSON 格式，包括 choices 数组，每项含有 message 字段和 finish_reason

示例请求（Python SDK）

import openai

response = openai.ChatCompletion.create(
    model="gpt-3.5-turbo",
    messages=[{"role": "user", "content": "你好"}]
)

print(response.choices[0].message.content)

请求结构说明

• model: 指定使用的模型名称，例如 gpt-3.5-turbo、gpt-4、gpt-4o
• messages: 是一个有序数组，描述对话上下文，包括 system、user、assistant 三种角色
• temperature: 控制输出的随机性（0 到 2，越高越随机）
• max_tokens: 限制回复的最大 token 数量，控制成本与长度

与 Web 版 ChatGPT 的区别

项目ChatGPT 网页版ChatGPT API接口类型人机交互 UI编程调用 API会话存储自动保存上下文需开发者管理 messages模型调用固定模型版本可指定模型版本定价方式基于订阅按 token 使用计费

使用建议

• 为避免冗余 token，需适当清理旧消息或使用摘要替换
• 注意上下文限制，例如 GPT-3.5 最大为 16k tokens，GPT-4o 可达 128k tokens
• 模型本身支持多语言对话，无需特殊配置即可处理中文、英文等语言

常见用途示例

• 智能客服系统
• 多轮对话式问答
• 自动内容生成工具（摘要、翻译、改写）
• 面向开发者的 AI 辅助代码生成器

推荐参考资料

• OpenAI 官方文档：Chat API 简介
• OpenAI Cookbook：基础调用示例
• StackOverflow：关于 ChatCompletion 模型调用错误
• OpenAI 开发者帮助中心

ChatCompletion 与旧版 Completions 有何区别？

OpenAI 提供了两种主要的文本生成接口：/v1/completions 和 /v1/chat/completions。虽然它们底层都依赖 GPT 模型，但两者在使用方式、模型兼容性、参数结构和推荐用途上存在本质差异。

1. 接口结构对比

2. ChatCompletion 的 messages 构造方式

使用 /v1/chat/completions 时，必须传入一个 messages 参数，它是一个数组，每项包含：

{
  "role": "system" | "user" | "assistant",
  "content": "文本内容"
}

系统消息用于设定助手的行为，用户消息表示用户输入，助手消息为模型回复历史。这种结构适合模拟真实对话场景，有利于更精确的上下文控制和对模型行为的引导。

3. 错误兼容性与提示

如果将 Chat 模型（如 gpt-3.5-turbo）错误地用于 /v1/completions，将会收到如下错误：

{
  "error": {
    "message": "This is a chat model and not supported in the v1/completions endpoint.",
    "type": "invalid_request_error",
    "code": null
  }
}

该错误提示明确指出模型类型与接口不兼容。

4. 实际使用建议

• 如果你正在开发对话类应用、助手工具或需要上下文管理的任务，应使用 * /v1/chat/completions *。
• 对于传统 prompt 补全类任务（如文本扩写、摘要、翻译等）且不涉及多轮上下文，可以仍用 * /v1/completions *，但需确认模型支持。
• 官方推荐的新开发应优先使用 ChatCompletion 接口，因其支持更多高级功能，如函数调用（Function Calling）、工具调用、上下文缓存等。

5. 示例代码（Python OpenAI SDK）

ChatCompletion：

response = openai.ChatCompletion.create(
  model="gpt-4",
  messages=[
    {"role": "system", "content": "你是一个专业助手"},
    {"role": "user", "content": "什么是 ChatCompletion？"}
  ]
)
print(response.choices[0].message.content)

Completions：

response = openai.Completion.create(
  model="text-davinci-003",
  prompt="解释 ChatCompletion 和 Completion 的区别",
  max_tokens=200
)
print(response.choices[0].text)

6. 功能差异概览

7. 总结

ChatCompletion 是对旧有 Completions 接口的结构性升级，专为对话设计，兼容更先进的模型及功能，是未来开发者的主力接口。

如无特定需求，建议新项目一律使用 * /v1/chat/completions *。

参考资料

• OpenAI 官方博客：Introducing ChatGPT and Whisper APIs
• Stack Overflow 问答：Chat 模型不能用于 /v1/completions
• OpenAI Cookbook 示例

ChatGPT API 支持哪些模型？

OpenAI 的 ChatGPT API 已扩展为支持多个对话模型系列，开发者可以根据应用场景、性能需求和预算灵活选择。

当前支持的模型系列

以下模型可通过model 参数在调用 ChatGPT API 时指定：

模型选择建议

根据任务复杂性和预算，可以参考以下建议：

• 日常问答/客服机器人：gpt-3.5-turbo
• 需要更长上下文/高级摘要：gpt-4-turbo
• 图文混合、全模态应用：gpt-4o
• 预算敏感、响应速度优先： 继续观察 gpt-4o-mini 表现

模型更新机制

OpenAI 会不定期更新模型版本。建议开发者：

• 显式指定模型版本（如 gpt-4o-2024-05-13）避免模型更新带来响应变化
• 关注 OpenAI 官方发布日志 获取模型版本更新信息

示例：指定模型调用

import openai

response = openai.ChatCompletion.create(
  model="gpt-4o",
  messages=[{"role": "user", "content": "你好，今天要不要带伞？"}]
)
print(response["choices"][0]["message"]["content"])

微调和函数调用

是否可以 fine-tune（微调） ChatGPT 系列模型？ 目前 GPT-4、GPT-3.5 Turbo 暂不支持微调，只能用于 prompt 设计或使用 Assistants API。

是否所有模型都支持函数调用（function calling）？ GPT-4、gpt-3.5-turbo、gpt-4o 等支持，可通过设置 * function_call="auto" * 实现。

参考资料

• OpenAI 模型定价页
• OpenAI 模型指南
• ChatGPT API 与模型选择介绍

系统（system）、用户（user）、助手（assistant）角色有何作用？

在 ChatGPT API 的 messages 参数中，每一条消息都有一个 role 字段，其值通常为 system、user 或 assistant。这些角色并非仅作区分之用，而是用于协同构建对话上下文，引导模型生成目标一致、语境明确的回答。

三种角色的定义与作用

system 角色：系统提示词，用于设定模型行为

• 是整个对话中最重要的控制工具，非可见回答。
• 常用于设定风格、专业性、角色设定、语言使用等：

例如：

{ 
  "role": "system", 
  "content": "你是一名专业的中文医生助手，回答时务必准确、简洁、友好。"
}

对比不同 system 提示词可以显著改变模型行为风格，例如：

• “你是一个严格遵循 ISO 标准的工业咨询顾问”
• “你是一个富有创意的写作搭档”

实践建议：

• 避免在 system 消息中加入冗长上下文，这会占用 token。
• 一般只放在消息数组开头一次即可，不必在每次调用重复设定。

user 角色：用户输入消息

• 是最主要的触发机制，模型将围绕 user 消息进行推理和回应。
• 内容可以是单句问题，也可以是长篇指令、结构化数据等。

例如：

{ 
  "role": "user", 
  "content": "请帮我总结以下段落的核心内容。" 
}

注意事项：

• 用户输入越清晰、格式越好，模型理解能力越强。
• 为复杂任务增加背景信息会提升结果质量。

assistant 角色：模型的响应内容

• 表示模型已经做出的回答。
• 这一角色用于构造对话历史上下文，维持多轮对话。

例如：

{ 
  "role": "assistant", 
  "content": "当然可以，我会将段落精简为要点如下..." 
}

在多轮对话中的应用：

为了让模型“记住”前文，可以传入这样的消息结构：

[
  { "role": "system", "content": "你是一位善于解释技术问题的 AI 助手。" },
  { "role": "user", "content": "解释一下什么是 token。" },
  { "role": "assistant", "content": "token 是模型用于理解文本的基本单位..." },
  { "role": "user", "content": "那我怎么控制 token 用量？" }
]

在这种结构中，模型会根据已有内容，生成与上下文一致的回答。

如何组织这些角色实现最佳上下文控制？

先设定 system，再用 user 提问，最后接收 assistant 回应。

构建完整上下文以支持多轮推理或信息保持。

避免反复重复 system 消息，建议用一次即可。

不要将模型输出误标为 user，否则会打乱对话流程。

参考文档

• 系统角色的使用场景分析 - Stack Overflow
• ChatGPT 和 Whisper API 官方介绍 - OpenAI
• OpenAI Cookbook：Chat API 示例

提示词（Prompt）和对话上下文如何构造？

构造高质量提示词（prompt）和对话上下文是使用 ChatGPT API 的核心技能，决定了生成内容的准确性、连贯性和成本控制能力。

提示词（Prompt）是什么？

在 ChatGPT API 中，Prompt 是模型生成响应的输入文本。对于 ChatCompletion 接口，Prompt 由一系列消息（message）组成，每条消息包含一个角色（role）和对应内容（content）：

[
  {"role": "system", "content": "你是一个专业的中文法律助手"},
  {"role": "user", "content": "我想咨询一下合同法"},
  {"role": "assistant", "content": "当然，请问您具体想了解合同法的哪一方面？"},
  {"role": "user", "content": "合同解除的条件有哪些？"}
]

各字段含义：

使用 system 提示设计模型行为，是 prompt engineering 的核心策略之一。它不显示在输出中，但对模型生成影响极大。

对话上下文是什么？

对话上下文指的是模型在生成当前回答时可“看到”的前后信息，即传入 messages 数组中的历史信息。这包括所有 system、user 和 assistant 的消息，构成完整对话流。

模型不会记住你之前说过什么，每次调用 API 必须显式提供上下文。

示例：构造多轮对话上下文

messages = [
  {"role": "system", "content": "你是一个幽默但专业的客服"},
  {"role": "user", "content": "你好，我的快递丢了"},
  {"role": "assistant", "content": "你好，先别急，我们来查查这件‘神秘失踪’的包裹！"},
  {"role": "user", "content": "那我该怎么办？"}
]

在上例中，第四条用户消息将会在前面对话上下文基础上继续生成新的回答。

上下文长度限制

token 包括输入和输出，建议保留足够空间给模型用于生成回答。每次 API 调用有 token 数量限制，超出会返回错误信息。

优化建议：

• 定期清除最旧的消息
• 将旧内容生成摘要再替换长文本
• 控制 max_tokens 限制输出长度
• 避免重复或无效的冗余提示

设计良好提示的建议（Prompt Engineering）

明确指令和期望输出：

系统提示中写清楚身份和任务。例如：

“你是一个提供简洁回答的法律助手，请使用法律术语。”

使用上下文示例（Few-shot）：

在对话中加入多个示例问答对，帮助模型理解格式。

加入输出要求：

“请按以下格式回答…”、“用中文回答”等明确语言或结构要求。

控制风格与语气：

使用 system 提示，例如：“用轻松、鼓励的语气回答用户”。

错误与注意事项

• 上下文过长错误：
  报错 “This model’s maximum context length is XXX tokens”，需删减历史对话或降低输入输出 token 数量。
• 重复生成问题：
  若模型不断重复旧对话内容，可清理冗余内容或更换 phrasing。
• 高质量回答不等于长 prompt：
  简洁清晰的提示通常更有效，避免 prompt 本身消耗过多 token。

推荐工具和文档

• Tokenizer 工具：预估 prompt 长度。
• OpenAI Cookbook：Prompt Engineering 示例
• OpenAI API 文档：Chat Completions
• System Role 的使用场景（StackOverflow）
• OpenAI Blog: Introducing ChatGPT and Whisper APIs

什么是 Streaming 模式？

概述

Streaming 模式（流式响应）是 OpenAI ChatGPT API 提供的一种返回机制。启用此模式后，模型不会一次性返回完整的响应，而是通过“事件流”（Event Stream）的方式，将生成内容按 数据块（chunk） 实时推送给客户端。这种设计特别适合需要快速反馈的应用场景，例如聊天机器人、实时文档撰写助手、AI 编程助手等。

使用方式

在调用 /v1/chat/completions 接口时，只需设置参数：

• stream=true

即可开启流式输出模式。

例如：

response = openai.ChatCompletion.create(
    model="gpt-4",
    messages=[{"role": "user", "content": "请解释牛顿第三定律"}],
    stream=True
)
for chunk in response:
    print(chunk.choices[0].delta.get("content", ""), end="")

输出数据结构中，每个 chunk 都是一个 JSON 对象，通过 HTTP 事件流（Server-Sent Events, SSE）机制发送，格式如下：

data: {"id":"chatcmpl-xxx","object":"chat.completion.chunk",...}

直到最后以delta标志结尾，标志对话结束。你需要在客户端自行拼接所有 delta.content 组成完整回答。

注意事项与最佳实践

1. 结束标识处理

始终监听是否收到了 data: [DONE]，代表服务器完成此次推送。否则长连接可能会挂起或资源泄露。

2. 流连接中断处理

若连接超时或网络中断，需实现断线重连逻辑，建议使用 WebSocket 或 Fetch with AbortController 搭配超时机制。

3. 内容合并

由于每次返回仅是局部 delta 内容，开发者需在客户端缓存并拼接完整消息。

4. 性能开销

启用流模式后，每次调用是一个持续连接的会话，比传统请求更耗费带宽和资源。推荐仅在必要场景下启用。

其他语言实现示例

JavaScript (Node.js)

const openai = require("openai");

const completion = await openai.chat.completions.create({
  model: "gpt-4",
  messages: [{ role: "user", content: "介绍下流式响应" }],
  stream: true,
}, {
  responseType: "stream"
});

completion.data.on("data", (chunk) => {
  const payload = JSON.parse(chunk.toString().replace(/^data: /, ''));
  if (payload.choices?.[0]?.delta?.content) {
    process.stdout.write(payload.choices[0].delta.content);
  }
});

相关参考文档

• OpenAI 官方 Chat Completions 文档 - 使用 Stream 模式
• OpenAI Cookbook：如何使用 Streaming 模式
• OpenAI API 事件流格式说明
• OpenAI Help：如何处理聊天输出的 Stream 响应

ChatGPT API 返回的响应格式是什么样的？

当你使用 OpenAI 的 ChatGPT API（如调用 * /v1/chat/completions * 端点）时，模型的返回值以标准 JSON 格式提供。这种结构便于解析、调试和调控模型行为。

基本返回结构

一次成功的调用返回的 JSON 对象通常包括以下顶层字段：

{
  "id": "chatcmpl-7abcXYZ123",
  "object": "chat.completion",
  "created": 1689732049,
  "model": "gpt-4-0613",
  "choices": [
    {
      "index": 0,
      "message": {
        "role": "assistant",
        "content": "你好，有什么我可以帮助你的吗？"
      },
      "finish_reason": "stop"
    }
  ],
  "usage": {
    "prompt_tokens": 12,
    "completion_tokens": 14,
    "total_tokens": 26
  }
}

字段解释：

finish_reason 值说明：

错误响应结构

如果调用失败（如权限、参数等问题），返回的 JSON 会包含一个 error 对象：

{
  "error": {
    "message": "You exceeded your current quota.",
    "type": "insufficient_quota",
    "param": null,
    "code": "insufficient_quota"
  }
}

常见错误码对照表

开启函数调用或 streaming 时的变化

若开启 函数调用（function_call），则 choices[0].message 中将包含 function_call 字段，结构如下：

"function_call": {
  "name": "get_weather",
  "arguments": "{\"location\": \"北京\"}"
}

若设置 stream=true 开启流式输出，返回值将变为 data: 逐块返回的 Server-Sent Events 格式，需客户端逐块解析合并。

使用注意事项

• 默认只返回 choices[0]，但可通过设置 n 参数获取多个候选输出
• usage 字段非常重要，用于计费分析和调试 Token 使用量
• finish_reason 可用于判断回答是否完整，是否需要二次调用追加上下文

参考资料

• OpenAI 官方文档：Chat Completions 接口说明
• OpenAI Cookbook：如何解析 ChatCompletion 返回结构
• OpenAI API 错误处理说明
• Stack Overflow：ChatGPT finish_reason 解释

ChatGPT API 支持多语言吗？

ChatGPT API 原生支持多语言输入与输出，这意味着你可以用中文、法语、日语、德语、西班牙语、韩语等多种自然语言与其进行交流。OpenAI 并未将其语言能力限制于英语，GPT 模型（尤其是 GPT-4 系列）在多语种表现上已有广泛应用和社区验证。

支持的语言类型

虽然 OpenAI 没有提供完整的“官方支持语言列表”，但根据模型训练数据和实际测试，它在以下语言中表现出相当强的理解与生成能力：

你可以通过 messages 中设置 system prompt 来引导模型使用特定语言：

{
  "role": "system", 
  "content": "请用中文回答所有问题"
}

或者也可以直接用目标语言发问，模型会据此自动判断语言环境。

实践建议

• 自动检测语言：无需额外语言字段，模型会根据输入内容自动识别。
• 语言一致性：若上下文中混用多语言，模型可能会根据前后语境切换语言，建议保持语言一致。
• 系统提示明确语种：对于多语言混合应用，最好用 system role 明确要求模型“使用 XX 语言回答”。

注意事项

• 对于专业语言翻译（如法律、医学等），建议结合术语库或人工复核。
• 多语言上下文长度处理同样受 Token 限制，尤其是某些语言（如汉字）每字符占用较少 token，但语义密集，需特别注意模型上下文窗口大小。

参考资料

• OpenAI：Introducing ChatGPT and Whisper APIs
• OpenAI Cookbook：How to set language in prompts
• OpenAI 官方帮助中心：ChatGPT API 的使用说明

ChatGPT API 是否具备自动聊天记忆能力？

ChatGPT API 本身不具备“聊天记忆”功能。每次调用都是一次独立请求，模型只会“看到”你传入的内容。想实现记忆，需要你在客户端自行构建并维护对话历史。

为何没有自动记忆？

ChatGPT API（例如 gpt-3.5-turbo、gpt-4）是一个无状态的语言模型服务。这意味着：

• 每次请求都是一次性事件
• 模型不会保存、记住或自动回顾之前的对话
• 所有上下文都必须通过 messages 参数显式提供

为了实现多轮对话体验，开发者必须手动将先前的对话历史保存在本地或数据库中，然后组合成新的 messages 列表，发送给 API。

如何构建有“记忆”的请求

messages = [
    {"role": "system", "content": "你是一个乐于助人的中文助手"},
    {"role": "user", "content": "今天天气怎么样？"},
    {"role": "assistant", "content": "今天天气很好，适合外出。"},
    {"role": "user", "content": "我该带什么？"}
]

response = openai.ChatCompletion.create(
    model="gpt-3.5-turbo",
    messages=messages
)

上述请求模拟了一段多轮对话，其中前三条消息构成上下文，让模型能“理解”当前问题的背景。

如何高效管理上下文

限制消息数量
GPT 模型有 token 限制。例如：

• gpt-3.5-turbo 默认支持最多 4096 tokens
• gpt-4 支持最大 8192 或 128k tokens（根据具体模型版本）

对旧对话做摘要
如果上下文太长，可以让模型先总结前文，保留摘要参与后续对话：

summary = openai.ChatCompletion.create(...).choices[0].message.content
messages = [{"role": "system", "content": "以下是之前对话摘要：" + summary}, ...]

分段保存上下文
使用 Redis、PostgreSQL 或 SQLite 等数据库保存对话片段，按需拼接调用。

与 Web 版 ChatGPT 的差异

OpenAI 的 Web 版 ChatGPT 在界面层实现了对话“记忆”和持久化（尤其是 GPT-4o），但这仅适用于网页产品，不适用于 API。即使你使用的是同一个模型版本，API 依旧不会自动记住任何上下文。

安全与隐私说明

根据 OpenAI 的企业隐私政策，API 的输入和输出不会用于模型训练，且默认情况下 OpenAI 最多保留 API 数据 30 天用于滥用检测，之后会删除。你也可以申请“零数据保留（ZDR）”来确保对话不被记录。

如何通过 ChatGPT API 模拟多轮对话？

在使用 ChatGPT API 进行对话应用开发时，维护多轮对话上下文是核心能力之一。由于 API 本身是无状态的，为实现“多轮对话记忆”，需要在每次请求中手动传入之前的对话历史。

多轮对话的基本实现方法

OpenAI 的 ChatCompletion 接口通过 messages 参数传递对话历史，该参数为一个列表，包含系统角色、用户提问和助手回复。

以下是一个模拟多轮对话的典型结构：

[
  {"role": "system", "content": "你是一位乐于助人的虚拟助手。"},
  {"role": "user", "content": "我今天心情不太好。"},
  {"role": "assistant", "content": "很抱歉听到这个消息。有什么我能帮你的吗？"},
  {"role": "user", "content": "我想听一个笑话。"}
]

这种方式使得模型能够理解前后语境，从而更连贯地回答后续问题。

推荐实践

1. 使用系统消息（system）设定角色与风格

通过添加系统角色消息，明确模型身份、语气和行为。这能显著提升后续回答的一致性与专业性。

2. 保持对话上下文的顺序与完整性

所有 messages 中的记录应按时间顺序排列，否则模型可能出现理解偏差。

3. 控制上下文长度

注意不要超过模型的最大上下文 token 限制：

如对话过长可使用以下方式进行压缩：

• 移除不重要的历史内容；
• 用模型生成对话摘要替代旧轮次；
• 将历史封装成一个总结性 message。

4. 示例：Python SDK 多轮对话代码

import openai

openai.api_key = "sk-xxx"

messages = [
    {"role": "system", "content": "你是一位心理健康助手。"},
    {"role": "user", "content": "我最近总是很焦虑。"},
    {"role": "assistant", "content": "焦虑是一种常见的情绪。你可以尝试深呼吸或冥想。"},
    {"role": "user", "content": "还有其他建议吗？"}
]

response = openai.ChatCompletion.create(
    model="gpt-4",
    messages=messages,
    temperature=0.7
)

print(response['choices'][0]['message']['content'])

注意事项

• 模型不自动记忆历史，必须每次传入完整上下文；
• 消息体建议避免重复冗余语句，以节省 tokens；
• 结合函数调用（function calling）与多轮对话可实现更复杂交互流程；
• 流式模式（stream=true）不改变对话方式，仅优化响应速度。

延伸：上下文压缩与摘要策略

若遇到超长对话场景，可借助模型自身生成摘要，替代前几轮消息。例如：

# 原始对话前几轮已过长
# 新一轮请求前生成摘要
summary_prompt = [
  {"role": "system", "content": "请总结以下对话内容："},
  {"role": "user", "content": "（将旧 messages 拼接成文本）"}
]

生成结果可以作为前置上下文压缩输入用于后续 messages。

参考资料

• OpenAI 官方 API 文档：Chat API 概览
• OpenAI Cookbook：多轮对话上下文管理示例
• 系统消息用途 - Stack Overflow 讨论

Web 版 ChatGPT 与 ChatGPT API 有哪些核心区别？

Web 版 ChatGPT 和 ChatGPT API 虽然都基于 GPT 模型，但在设计目标、使用方式、功能权限和适用场景上存在明显区别。以下是详细对比分析，帮助开发者、技术人员和企业选型。

使用方式对比：图形界面 vs 编程接口

模型版本和参数控制

• Web 版 ChatGPT 中，用户无法自由选择模型参数（如 temperature, max_tokens 等），仅可选模型版本（如 GPT-3.5、GPT-4）。
• API 方式 可自定义以下参数，更适合高级定制化：
  • model
  • temperature
  • max_tokens
  • top_p
  • functions
  • system role prompt

计费方式差异

具体定价请参考：OpenAI 定价页

对话上下文与记忆机制

• Web 版 ChatGPT 拥有对话历史记录和“记忆”功能（仅限部分账户开启），可记住用户设定（如姓名、偏好等）。
• API 版 ChatGPT 不具有任何内建记忆，开发者需手动维护上下文，通过构造 messages 实现多轮对话。

功能支持对比

参考文档

• 介绍 ChatGPT 和 Whisper API - OpenAI 官方博客
• OpenAI 企业隐私与数据处理说明
• 如何构建 ChatGPT API 应用 - OpenAI Cookbook 示例
• OpenAI API 价格说明
• OpenAI 帮助中心 - 模型支持对比

ChatGPT API 支持插图或音频吗？

当前 ChatGPT API 只处理文本。生成图片请使用 DALL·E 接口，语音转文字请用 Whisper 接口。这些需要分别调用相应端点。

图像生成：使用 DALL·E 接口

要生成图片，可调用 DALL·E 模型相关的图像生成 API。当前支持：

• 文生图：通过自然语言描述生成图像
• 图生图（编辑）：上传一张图像，指定变化方向并生成新图像
• 图像变体：生成基于原始图像风格和结构的多个变体

调用方式（简化示例）：

response = openai.Image.create(
  prompt="一只穿着太空服的猫，背景是火星表面",
  n=1,
  size="1024x1024"
)
image_url = response['data'][0]['url']

可用图片尺寸包括：256x256, 512x512, 1024x1024。对于编辑类操作，请使用 Image.create_edit 方法。

音频处理：使用 Whisper 或 TTS

1. Whisper：语音转文字

Whisper 是 OpenAI 的自动语音识别（ASR）模型，用于将语音内容转为文字（Speech to Text）。

基本调用示例：

audio_file = open("audio.mp3", "rb")
transcript = openai.Audio.transcribe("whisper-1", audio_file)
print(transcript["text"])

支持格式：mp3, mp4, mpeg, mpga, m4a, wav, webm。

2. Text-to-Speech（TTS）：文字转语音

OpenAI 也在 2024 年推出了 TTS 模型（如 tts-1、tts-1-hd），可以将任意文本转为语音文件。

基本调用示例：

response = openai.audio.speech.create(
    model="tts-1",
    voice="alloy",
    input="你好，很高兴认识你！"
)
with open("output.mp3", "wb") as f:
    f.write(response.content)

支持的声音包括：alloy, echo, fable, onyx, nova, shimmer 等，风格多样。

多模态 API（GPT-4o）

2024 年发布的 GPT-4o（Omni）模型首次支持单一模型处理文字、图像、音频输入与输出，极大提升多模态交互能力。但在 API 层面，目前图像输入主要用于视觉问答类任务，音频输入主要仍需 Whisper 预处理。

示例调用方式（图像+文本问答）：

openai.ChatCompletion.create(
  model="gpt-4o",
  messages=[
    {"role": "user", "content": [
      {"type": "text", "text": "请描述这张图中的动物"},
      {"type": "image_url", "image_url": {"url": "https://example.com/cat.png"}}
    ]}
  ]
)

各种功能模型总结

• 组合使用： 在构建具备“语音对话 + 图片反馈”能力的 AI 应用时，建议用 Whisper 获取语音文字，用 GPT-4o 处理理解，用 DALL·E 生成图像，用 TTS 输出语音。
• 统一上下文管理： 在使用多模态输入时，合理结构化 messages 内容（如同时包含文本、图片 URL）尤为关键。
• 性能注意： 图像生成与语音生成较慢，需设定合理的 timeout 和提示用户等待。

参考链接

• OpenAI 官方图像生成接口文档（DALL·E）
• OpenAI Whisper 音频转录接口文档
• OpenAI Text-to-Speech 语音合成文档
• GPT-4o 模型及多模态 API 官方说明

如何在调用 OpenAI API 时切换不同模型版本？

在使用 OpenAI 的 API 时，开发者可以通过设置请求参数中的 model 字段来选择不同的模型版本。此功能允许你灵活控制生成效果、响应时间和调用成本。

使用 model 参数指定模型版本

调用 OpenAI 的 Chat API（/v1/chat/completions 端点）时，需明确指定所使用的模型。例如：

import openai

response = openai.ChatCompletion.create(
    model="gpt-4o", 
    messages=[{"role": "user", "content": "你好"}]
)

此处的 model="gpt-4o" 表示使用 OpenAI 最新一代 GPT-4 Omni 模型。

常用的模型名称包括：

如何知道有哪些模型可选？

你可以通过访问 OpenAI 的官方模型列表文档查看当前可用的所有模型，包括最新发布的模型、其最大上下文窗口、功能支持和定价信息。

或者使用 OpenAI 官方 Python 库：

openai.Model.list()

返回所有你当前账号可访问的模型及其 metadata。

模型命名规范

OpenAI 模型的命名通常遵循如下规则：

• gpt-3.5-turbo-0613：表示 2023 年 6 月版本的 GPT-3.5 Turbo
• gpt-4-1106-preview：表示 2023 年 11 月的 GPT-4 预览版
• gpt-4o-2024-05-13：表示 GPT-4 Omni 于 2024 年 5 月 13 日发布版本

建议开发者在指定模型时，优先使用无日期版本（如 gpt-4o）以确保使用默认最新版本；仅在需要版本稳定性时使用精确版本名（如 gpt-4o-2024-05-13）。

注意事项

• 端点匹配：聊天类模型（如 gpt-3.5-turbo、gpt-4）只能调用 /v1/chat/completions 端点，不能错误地使用 /v1/completions，否则会返回错误。
• 上下文窗口限制：不同模型的上下文长度限制不同。务必根据具体需求选择支持更大上下文的版本，如 gpt-4-32k。
• 计费差异：高级模型（如 GPT-4、GPT-4o）价格明显高于 GPT-3.5，调用前建议参考官方定价。

参考资料

• OpenAI 官方模型说明文档（含上下文长度和版本命名）
• OpenAI 官方博客：《Introducing ChatGPT and Whisper APIs》
• Stack Overflow：关于聊天模型和 completions 端点的错误调用说明
• OpenAI Cookbook：使用 API 的最佳实践与示例

是否可以申请加速访问或专属实例？

OpenAI 为企业级用户提供了“专属实例（dedicated instances）”服务，用于在多租户环境之外，获得更稳定的性能、更高的吞吐量以及资源隔离保障。该服务通常作为 OpenAI Enterprise 产品的一部分提供。

什么是专属实例？

专属实例（Dedicated Instances）指的是 OpenAI 在其基础设施中为企业客户单独划分的模型计算资源。相比于默认的 API 多租户模型，这种实例提供了：

• 更稳定的性能：避免因共享资源造成的波动。
• 更高的请求并发量：适合高 QPS 的生产级应用。
• 服务可预测性：独立负载和资源，不受其他客户影响。
• 时长计费：不同于按 token 请求计费，专属实例通常按照模型小时（model hours）或运行时间计费。

使用场景举例

• 在线客服机器人高并发接入（如日均百万对话）；
• 大型内容生成平台持续调用；
• 内部高保密性文档或服务部署（可配合 Zero Data Retention 模式）；
• 面向终端客户的智能应用（如 AI 教育产品、生成式 SaaS）。

如何申请专属实例？

需要联系 OpenAI 销售团队，通过企业渠道申请。流程包括：

提交业务使用场景；

评估性能和预算需求；

协议签署；

配置资源及限额；

提供私有 API 访问信息。

企业级用户还可以选择签署数据处理协议（DPA）、开启 Zero Data Retention 模式、设置访问审计等。

专属实例与默认 API 调用的区别

是否可以加速默认 API 的访问？

对于非专属实例，OpenAI 提供了不同的速率限制配额。如果用户需要提升默认 API 的速率（如 RPM、TPM），也可以向 OpenAI 提交“提升限额”申请。

此外，还有如下方式帮助“加速”：

• 升级至付费账户；
• 使用 OpenAI 提供的高优先级配额（需申请）；
• 合理设计并发策略及指数退避机制（详见 OpenAI Cookbook 的限流处理示例）。

参考资料

• OpenAI 企业隐私和专属实例说明
• OpenAI 如何处理速率限制 | Cookbook
• OpenAI Enterprise 产品介绍

什么是调用并发量和速率限制？

什么是 OpenAI API 的速率限制？

速率限制（Rate Limits）是 OpenAI 为了保障服务稳定性，对每个账号的调用频率进行控制的机制。限制包括两个维度：

• RPM（Requests Per Minute）： 每分钟请求数
• TPM（Tokens Per Minute）： 每分钟处理的 token 数量（包括输入和输出 token）

具体的限制值会根据账号类型、是否已付款、申请状态等不同而变化。

目前（2025 年）：

可以通过响应头中的 x-ratelimit-* 字段查看当前账户的速率限制。

如何避免触发速率限制或 429 错误？

当你遇到 429 Too Many Requests 错误时，说明当前请求量或 token 用量已超过速率配额。以下是一些推荐的应对方法：

使用指数退避算法进行重试

借助 Python 的 tenacity 或 backoff 等库，在出现 openai.RateLimitError 时自动进行延迟重试。

示例：

import openai
import backoff

@backoff.on_exception(backoff.expo, openai.error.RateLimitError)
def ask_chatgpt(messages):
    return openai.ChatCompletion.create(
        model="gpt-3.5-turbo",
        messages=messages
    )

如何监控调用速率和 token 用量？

你可以通过以下几种方式监控速率使用情况：

响应头信息： 每个 API 返回中包含以下信息：

• x-ratelimit-limit-requests
• x-ratelimit-remaining-requests
• x-ratelimit-reset-requests

OpenAI Dashboard： 提供图形化统计界面查看调用次数与费用：用量仪表盘

Billing API： 可编程方式获取用量与费用

如何提高并发处理能力？

如果你正在开发高并发应用，如客服机器人或大规模数据处理服务，请采用以下建议：

• 排队机制： 设计请求队列，避免瞬时请求突发
• 分批发送： 对大批量任务进行分片，延时分发
• 申请提升配额： 登录 OpenAI 控制台 申请更高限额
• 使用多个 API Key： 企业客户可以为每个成员分配独立 Key，实现负载均衡（需保证遵守 OpenAI 使用政策）

是否有推荐的策略管理大规模调用？

是的。OpenAI 官方建议：

• 将请求平均分布到时间段中，避免集中调用
• 将多个 message 合并为摘要，减少总 token 用量
• 单次请求控制在合理 token 范围内，避免一次性塞入过多上下文
• 响应中包含 Retry-After 头时，务必遵守等待时间

常见误区与排查建议

参考资料

• 如何处理速率限制 | OpenAI Cookbook
• 429 Too Many Requests 错误 | Stack Overflow
• OpenAI Platform Limits 页面
• OpenAI 使用配额指南 | Help Center
• OpenAI Token 用量与计费概览

有哪些可用于调试 ChatGPT API 的工具？

OpenAI Playground

用途：交互式 prompt 调试、参数实验

OpenAI 官方提供的 Playground 是一个强大交互测试界面，可用于：

• 快速验证提示词（prompt）的效果
• 尝试不同模型（如 gpt-3.5-turbo、gpt-4）
• 调整参数，如 temperature、top_p、max_tokens 等
• 开启流式响应（stream）
• 复制 Python/Node.js 代码片段以集成到项目

Playground 是 prompt 工程初学者和进阶用户的重要工具。

访问地址：OpenAI Playground

Postman OpenAI Collection

用途：API 请求调试与测试

OpenAI 提供 Postman 集合，可一键导入用于测试各种端点（如 chat/completions, images, audio 等）。其优点包括：

• 快速构建请求体
• 方便配置 Header 和 Token
• 可查看响应结构及错误信息
• 支持环境变量（如 OPENAI_API_KEY）

Postman 是开发初期验证接口正确性、模拟请求错误的实用工具。

下载地址：Postman Collection - OpenAI 官方文档

调试日志功能（Python SDK）

用途：调试日志输出、追踪调用问题

在 Python 中使用 openai SDK 时，可以通过启用日志来获得请求与响应详情：

pythonCopyEditimport openai openai.log = "debug"

这对于排查以下问题特别有效：

• 参数错误（400）
• 身份验证失败（401）
• 速率限制（429）
• 服务端错误（5xx）

注意：调试日志应只在开发环境启用，避免泄露 API 密钥。

ChatGPT API 的返回结果为什么存在不确定性？如何控制输出的稳定性与创造性？

ChatGPT 是一种典型的生成式语言模型，其输出并非确定唯一的，而是受“概率采样”机制控制。因此，同样的输入在多次调用中可能会返回不同内容。这种“返回结果不确定性”是语言模型的固有特性之一。

为满足不同的业务需求，OpenAI 提供了一些参数来调节输出的稳定性与多样性，最核心的是 temperature 参数。

模型输出为什么不确定？

语言模型在生成下一个 token 时，会基于上下文对所有可能的词进行概率分布计算，然后根据这个分布进行采样。这种机制本质上决定了模型的输出并非固定。例如：

response = openai.ChatCompletion.create(
  model="gpt-4",
  messages=[{"role": "user", "content": "讲个冷笑话"}],
  temperature=1.0
)

即使你多次运行相同代码，返回的笑话可能每次不同。

如何通过参数控制输出稳定性？

以下是影响 ChatGPT 生成结果的主要参数：

参数推荐配置：

• 更稳定回答（适合客服类应用）：
  • temperature: 0.2–0.4
  • top_p: 1.0
• 更有创意回答（适合写作/创作类）：
  • temperature: 0.8–1.2
  • top_p: 0.9

示例：低温度 vs 高温度对比

# 稳定版本
openai.ChatCompletion.create(
  model="gpt-4",
  messages=[{"role": "user", "content": "介绍一下中国春节"}],
  temperature=0.3
)

输出：更类似百科式、格式化、结构清晰。

# 创意版本
openai.ChatCompletion.create(
  model="gpt-4",
  messages=[{"role": "user", "content": "介绍一下中国春节"}],
  temperature=1.2
)

输出：可能带有拟人化描述、民俗趣闻，甚至添加诗意化的语言。

何时建议使用更高不确定性？

• 内容创作、写故事、脑暴点子时；
• 用户期待多样化回应；
• 模型作为助理角色需更多人性化表达时。

何时应限制不确定性？

• 对话系统中的精确答复；
• 法律、医疗等严谨领域；
• 自动生成可复现测试数据时。

最佳实践建议

• 尽量不要同时设置高 temperature 和低 top_p，可能导致输出不稳定；
• 对于需要生成多样性内容的任务，使用多个温度值分别测试效果；
• 在用户提示中加入明确约束（如“简洁”、“专业”等）可以降低结果波动。

相关参考资料

• OpenAI 官方 API 文档：Chat Completions 接口说明
• OpenAI Cookbook：温度与采样参数调节

ChatGPT API 的最大上下文长度限制是什么？该如何处理超出长度的问题？

最大上下文长度的定义

在使用 ChatGPT API 时，最大的输入和输出长度限制由**上下文窗口大小（context window）**决定。这个窗口表示模型在一次调用中可以处理的 token 总量，包括：

• 所有历史消息（prompt）
• 系统设定（system message）
• 当前用户输入
• 模型生成的回复（completion）

重点：输入 tokens + 输出 tokens ≤ 最大 context window

不同模型的上下文窗口大小

参数 max_tokens 的作用

参数 max_tokens 用于设置模型生成内容的最大 token 数。如果不设置，默认值可能会很小或不可控。设置得太大则可能触发以下错误：

• This model’s maximum context length is X tokens
• Request too large
• Context length exceeded

实际开发中的典型错误场景

历史对话太多未裁剪
累计传入的 message 数组太长，触发上下文长度错误。

上传复杂数据结构
发送大段 JSON、Markdown、代码块或表格也会导致 token 急剧增加。

忘记设置 max_tokens
不明确指定输出上限时，默认尝试生成太长内容可能触发限制。

最佳实践：如何控制上下文长度？

1. 删除或裁剪历史记录

清理无关的旧消息，或将历史内容摘要化。

2. 限制单条消息长度

限制单次用户输入的字符数。例如在前端输入框加最大长度提示或限制上传文件大小。

3. 使用 token 计数器（如 tiktoken）

在发送前用 tiktoken 估算消息长度：

import tiktoken
encoding = tiktoken.encoding_for_model("gpt-3.5-turbo")
num_tokens = sum([len(encoding.encode(m["content"])) for m in messages])

4. 动态计算输出空间

确保有足够 token 留给模型生成输出。例如：

MAX_TOKENS = 4096
used_tokens = sum([len(encoding.encode(m["content"])) for m in messages])
available_output = MAX_TOKENS - used_tokens
openai.ChatCompletion.create(
  model="gpt-3.5-turbo",
  messages=messages,
  max_tokens=available_output
)

如果仍然超限怎么办？

• 考虑使用更大窗口的模型（如 gpt-4o）
• 采用摘要/总结机制来压缩长对话
• 分段上传信息，逐步处理（多轮 prompt）
• 避免冗余内容，如重复的系统说明或提示语

参考资料

• GPT-4 不同上下文长度版本的定价与说明（OpenAI 帮助中心）
• OpenAI Cookbook：如何计算 token 数
• OpenAI 官方文档：Chat API 调用说明

OpenAI ChatGPT API 如何计费？计费单位是什么？

计费单位：Token

OpenAI 的 API 使用 token 作为基本的计费单位。Token 并不等同于一个字符或一个字，而是语言模型处理文本时的最小单位。
例如：

• “ChatGPT is great!” 包含 5 个 tokens
• 中文每个字通常为 1 token
• 100 个英文单词大约等于 150~160 tokens

计费计算方式

每次请求会对 输入 和 输出 分别计费，然后将两者相加得出总费用：

总 token 使用量 = 输入 token + 输出 token
总费用 = 输入 token * 单价 + 输出 token * 单价

各模型计费示例（2025年6月）

详细价格请参阅 OpenAI 定价页面

计费示例说明

假设你使用 gpt-4-32k 模型进行一次对话：

• 输入文本共 1200 tokens
• 模型回复内容 800 tokens
• 则总 token 数为 2000
• 计算费用为：

输入：1200 tokens × $0.06 / 1000 = $0.072  
输出：800 tokens × $0.12 / 1000 = $0.096  
总费用 = $0.072 + $0.096 = **$0.168**

如何估算 Token？

OpenAI 提供了官方的 Tokenizer 工具 可帮助开发者准确估算文字会占用多少 tokens。推荐在部署前试算提示和回复的 token 大小，以控制成本。

你也可以使用 tiktoken 这个 Python 库在本地进行估算：

import tiktoken
enc = tiktoken.encoding_for_model("gpt-4")
tokens = enc.encode("你好，我想了解一下费用是怎么算的？")
print(len(tokens))  # 输出 token 数

优化 token 成本的实用技巧

• 减少提示冗余：精简 system message 和多轮对话内容
• 避免不必要的输出：使用 max_tokens 限制生成字数
• 合理使用缓存：对于固定输出的内容，不必重复调用
• 区分使用场景：轻量任务优先使用 GPT-3.5 Turbo，复杂任务才用 GPT-4

注意事项

• 请求失败（如 HTTP 400、401、500）不计费，但 429 可能仍计入 tokens
• 多轮对话每次都需带上完整上下文，因此旧消息需压缩或删减以节省成本
• OpenAI 目前没有自动“费用上限设置”功能，需在代码中手动控制调用次数和频率

参考资料

• GPT-4 各版本价格说明 - OpenAI 帮助中心
• 如何估算和控制 OpenAI 使用成本（DevRain 博客）
• Token 估算工具（OpenAI Tokenizer）
• OpenAI 官方定价页面
• OpenAI GitHub: tiktoken 项目