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Python 库包软件开发工具包（SDK） openai

news 2025/7/1 15:54:13

openai 是 OpenAI 官方提供的一个 Python 软件开发工具包（SDK），用于调用其提供的各种大语言模型 API，例如：

gpt-3.5-turbo
gpt-4
gpt-4-turbo
davinci
text-embedding-ada-002
whisper-1（语音转文字）
image-alpha（图像生成）

通过这个库，你可以很方便地在自己的 Python 项目中接入 OpenAI 的强大 AI 模型，实现文本生成、对话系统、翻译、摘要、代码编写、语音识别、图像生成等功能。

📦 包名称：`openai`

官方地址：https://github.com/openai/openai-python
PyPI 地址：https://pypi.org/project/openai/
主要功能：
- 提供对 GPT 系列模型的接口访问
- 支持同步和异步调用
- 支持流式输出（Streaming）
- 支持图像、音频、嵌入向量等多种任务

🔐 使用前提

要使用 openai 这个 Python 包，你需要：

注册 OpenAI 账号：https://platform.openai.com/
获取你的 API Key（位于 API Keys 页面）
安装 openai 包

🚀 安装方式

pip install openai

⚠️ 注意：如果你使用的是旧版本（如 v0.28），某些函数名和参数会不同。推荐使用最新版（当前为 v1.x）。

🧪 快速入门示例

示例1：调用 GPT-3.5 或 GPT-4 生成文本

import openai# 设置你的 API Key
openai.api_key = "你的 API Key"# 调用 GPT 模型
response = openai.chat.completions.create(model="gpt-3.5-turbo",  # 可替换为 "gpt-4" 或 "gpt-4-turbo"messages=[{"role": "system", "content": "你是一个中文助手"},{"role": "user", "content": "请写一篇关于人工智能的文章"}]
)# 输出结果
print(response.choices[0].message.content)

示例2：流式输出（Streaming）

import openaiopenai.api_key = "你的 API Key"response = openai.chat.completions.create(model="gpt-3.5-turbo",messages=[{"role": "system", "content": "你是一个幽默的中文助手"},{"role": "user", "content": "讲一个程序员的笑话"}],stream=True
)for chunk in response:print(chunk.choices[0].delta.content or "", end="")

示例3：调用 DALL·E 生成图片（需权限）

response = openai.images.generate(model="dall-e-3",prompt="一只穿着西装的猫在办公室工作",size="1024x1024",quality="standard",n=1
)print(response.data[0].url)

示例4：调用 Whisper 做语音转文字（需上传音频文件）

audio_file = open("your_audio.mp3", "rb")
transcript = openai.audio.translations.create(model="whisper-1",file=audio_file
)print(transcript.text)

⚙️ 支持的主要模型与功能

模型名	类型	功能
`gpt-3.5-turbo`	Chat Model	最常用的基础模型，性价比高
`gpt-4`	Chat Model	更强的理解和推理能力
`gpt-4-turbo`	Chat Model	支持更长上下文（128k tokens）
`text-davinci-003`	Completion Model	旧版经典模型
`text-embedding-ada-002`	Embedding Model	文本向量化
`whisper-1`	Audio Model	音频转文字
`dall-e-3`	Image Model	图像生成

📦 常见结合使用的库

库名	作用
`fastapi` / `flask`	构建 Web 接口
`streamlit`	快速构建 AI 应用界面
`langchain`	结合 LLM 构建复杂应用逻辑
`chromadb` / `faiss`	向量数据库，配合 embedding 使用
`gradio`	快速搭建交互式前端界面

✅ 总结

功能	描述
中文支持	✔️（GPT-3.5 和 GPT-4 均支持中文）
易用性	✔️（API 清晰简洁）
支持模型	✔️（GPT、DALL·E、Whisper、Embedding 等）
推荐场景	对话机器人、内容生成、语音处理、图像生成、知识问答等