ChatGPT 已迅速成为全球最受欢迎的人工智能应用程序之一。 让我们制作我们自己的 ChatGPT 机器人！

创建我们自己版本的 ChatGPT 机器人的第一步是从 OpenAI API 获取 API 密钥。

OpenAI API 为开发者提供了三个选项供开发者使用：GPT-3 用于自然语言任务，Codex 用于将自然语言翻译成代码，DALL·E 用于创建和编辑原始图像。 在本文中，我将向您展示如何在 Python 中实现 GPT-3 模型。

在 OpenAI 的网站上创建一个帐户并获得 API 密钥后，安装 OpenAI Python 库。

pip install openai

接下来，导入 OpenAPI 库并初始化您的 API 密钥。

import openaiopenai.api_key = "YOUR_API_KEY"

完成后，我们可以创建一个函数，该函数将使用 GPT-3 模型在给定提示的情况下生成响应。

def generate_response(prompt): response = openai.Completion.create( engine="text-davinci-002", prompt=prompt, max_tokens=1024, n=1, stop=None, temperature=0.5, ).choices[0].text return response

最后，我们可以使用 while 循环向聊天机器人询问类似于对话的问题。

while True: user_input = input("Prompt: ") if user_input == "stop": break response = generate_response(user_input) print("Response: " response)价钱

对于他们的 GPT-3 模型，OpenAI 提供了四种不同的选择，Ada 是最快的，Davinci 是最强大的。 该公司为开发人员提供 18 美元的免费信用额度，可在他们的头 3 个月内使用。 之后，Ada 模型每 1,000 个代币（约 750 个单词）的成本为 0.0004 美元，而 Davinci 模型每 1,000 个代币的成本为 0.02 美元。

以下是创建您自己的 ChatGPT 版本的完整代码：

import openaiopenai.api_key = "YOUR_API_KEY"def generate_response(prompt): response = openai.Completion.create( engine="text-davinci-002", prompt=prompt, max_tokens=1024, n=1, stop=None, temperature=0.5, ).choices[0].text return responsewhile True: user_input = input("Prompt: ") if user_input == "stop": break response = generate_response(user_input) print("Response: " response)

如您所见，代码只有 20 行！ 如果你有任何问题，我在这里为你提供帮助，在评论区等你！

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