openai的的API如何使用
import osimport openaiopenai.api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")response = openai.Completion.create( model="text-davinci-003", prompt="I am a highly intelligent question answering bot. If you ask me a question that is rooted in truth, I will give you the answer. If you ask me a question that is nonsense, trickery, or has no clear answer, I will respond with \"Unknown\".\n\nQ: What is human life expectancy in the United States?\nA: Human life expectancy in the United States is 78 years.\n\nQ: Who was president of the United States in 1955?\nA: Dwight D. Eisenhower was president of the United States in 1955.\n\nQ: Which party did he belong to?\nA: He belonged to the Republican Party.\n\nQ: What is the square root of banana?\nA: Unknown\n\nQ: How does a telescope work?\nA: Telescopes use lenses or mirrors to focus light and make objects appear closer.\n\nQ: Where were the 1992 Olympics held?\nA: The 1992 Olympics were held in Barcelona, Spain.\n\nQ: How many squigs are in a bonk?\nA: Unknown\n\nQ: Where is the Valley of Kings?\nA:", temperature=0, max_tokens=100, top_p=1, frequency_penalty=0.0, presence_penalty=0.0, stop=["\n"])OpenAI API 有几种不同的接口，具体的参数依赖于您选择的接口。以下是一些常见接口的简要说明和参数：
GPT-3 API:
endpoint: https://api.openai.com/v1/engines/gpt-3
参数：
engine 的取值范围取决于 OpenAI 支持的模型。OpenAI 允许通过 API 访问多种不同的模型，包括 GPT-3、DALL·E 等。
通常，您可以从以下值中选择：
“davinci”：这是 OpenAI 最强大的模型，拥有最大的语言理解和生成能力。
“curie”：这是 OpenAI 一种较小的模型，具有较低的延迟和资源需求。
temperature 参数用于控制生成的文本的多样性和随机性。具体而言，它控制模型生成文本时对不同选项的偏好程度。如果 temperature 值较高，则模型将更倾向于生成不同的、随机的文本；如果 temperature 值较低，则模型将更倾向于生成相对安全的、可预测的文本。
通常，temperature 取值范围为 0 到 1。值越高，生成的文本就越具有随机性；值越低，生成的文本就越不随机。默认值为 1.0。
请注意，设置适当的 temperature 值可能需要一些试验和试错，因此请在使用前了解如何操作。
presence_penalty 的取值范围为 0 到 1。该值用于控制生成的文本的选择性，通过使用存在惩罚。
如果 presence_penalty 设置为 0，则模型将生成更简单、更可预测的文本。如果将其设置为 1，则模型将生成更加复杂、不可预测的文本。具体取值可以根据您的需求和应用场景进行调整。
frequency_penalty 的取值范围为 0 到 1。该值用于控制生成的文本的选择性，通过使用词频惩罚。
如果 frequency_penalty 设置为 0，则模型将生成更简单、更可预测的文本。如果将其设置为 1，则模型将生成更加复杂、不可预测的文本。具体取值可以根据您的需求和应用场景进行调整。
stop 参数用于指定结束生成文本的条件。它可以是一个字符串数组，其中的每个字符串都表示结束生成文本的条件。例如，如果您希望生成的文本在遇到 “end of story” 时停止，则可以将 stop 参数设置为：
stop=["end of story"]当模型生成的文本遇到第一个 “end of story” 时，它将停止生成并返回已生成的文本。
请注意，当模型生成的文本与 stop 参数中的任意一个字符串匹配时，它将停止生成，因此请确保所选字符串是您希望结束生成文本的合适条件。