OpenAI API 是一种开放的应用程序编程接口，开发者可以通过该接口访问 OpenAI 开发的 ChatGPT 模型。ChatGPT API 是 OpenAI API 中的一个具体实现，基于 ChatGPT 模型提供人工智能服务接口。通过 ChatGPT API，开发者能够构建各种对话应用程序，如聊天机器人、虚拟助手等，从而提升应用程序的自然语言处理能力。
OpenAI 提供了两种相似但不同的 API，分别是 ChatCompletion 和 Completion。ChatCompletion 的底层模型是 GPT-3.5 和 GPT-4.0，而 Completion 的底层模型是 text-davinci-003。那么在实际开发中应该选择哪个接口呢？
OpenAI 官方建议使用 GPT-4 或 GPT-3.5-turbo 中的一个，具体选择可根据任务的复杂程度来决定。一般来说，GPT-4 在各种评估中表现更佳，尤其擅长遵循复杂的指令。相比之下，GPT-3.5-turbo 更可能只遵循复杂多部分指令中的一部分。此外，GPT-4 的上下文窗口更大，最多可以包含 8192 个标记，而 GPT-3.5-turbo 只有 4096 个标记。然而，GPT-3.5-turbo 的输出延迟较低，每个标记的成本也要低得多。因此，在开发中可以优先选择 ChatCompletion 接口，本文将基于该接口进行介绍。
OpenAI 的接口收费标准主要分为两种情况：一种是针对网页版会话的普通用户，另一种是通过 API 调用模型的开发者。对于开发者，OpenAI API 调用费用的核心计算方式是基于“token”的数量。这里的“token”指的是分解单元，中文大致等同于一个词。需要注意的是，OpenAI 会根据用户存储的信息和使用量进行收费。例如，ChatGPT 提供了一定数量的 API 调用额度，超出套餐额度后需按照每 100 万个 API 调用收费 2 美元的标准进行计费，因此在平时的调用中要注意 token 的使用量。
下图是 OpenAI 官方给出的 GPT-3.5 Turbo 和 GPT-4 的 API 调用收费标准（数据获取时间为 2025 年 11 月 1 日）：
要调用 ChatGPT API 接口，您需要完成以下几个步骤：
注册 OpenAI 账号并获得 API 密钥：API 密钥可以在 OpenAI 官网的 API Keys 处获取。请务必妥善保存，因为该密钥只能显示一次，之后无法再查询和复制。同时，请在 Billing 中设置好银行卡以确定付款方式，否则无法成功调用 API。
选择合适的编程语言：根据您的需求和应用场景，选择合适的编程语言（如 Python、JavaScript、Java 等）进行 API 调用。
安装必要的库或模块：根据所选编程语言，安装必要的库或模块，以便在代码中发起 HTTP 请求。
编写代码：根据官方文档配置 API 请求参数，如输入文本、生成文本长度等。在代码中加入您的 API 密钥，以进行身份验证。
发起 API 请求：运行编写好的代码，发起 API 请求。成功调用后，ChatGPT 将返回相应的结果，如生成的文本或情感分析结果等。
处理 API 响应：对 API 返回的结果进行处理，将其集成到您的应用、网站或服务中。
以下是使用 Python 调用 ChatGPT API 接口的简单示例：
python
import openai
messages = [
{"role": "system", "content": "You give very short answers"},
{"role": "user", "content": "How are you today?"}
]
openai.api_key = "ACCPAY"
response = openai.ChatCompletion.create(
model="gpt-3.5-turbo",
messages=messages
)
print(response)
简单说明一下，messages 主要包含用户对 GPT 的指示以及提出的问题，其中 role: system 指的是给 GPT 的系统提示，这包含了用户对 GPT 回复的总体要求。在这个例子中，要求 GPT 以尽可能短的方式来回答提出的问题（主要是为了减少 tokens 的使用量，节省成本）。而 role: user 则代表我们向 GPT 提出的具体问题。
将模型和 messages 定义好之后使用 ChatCompletion 来生成回复，得到的返回结果如下：
json
{
"id": "chatcmpl-84cWIIkggMl6kl48XeZQJBNv4wLar",
"object": "chat.completion",
"created": 1696112074,
"model": "gpt-3.5-turbo-0613",
"choices": [
{
"index": 0,
"message": {
"role": "assistant",
"content": "I am fine."
},
"finish_reason": "stop"
}
],
"usage": {
"prompt_tokens": 22,
"completion_tokens": 4,
"total_tokens": 26
}
}
GPT 会返回一个 JSON 格式的对象，其中包含了调用的基本信息如 ID、模型以及 API 类型，同时也包含了回复的信息以及 token 的使用情况。可以使用 response["choices"][0]["message"]["content"] 来提取信息。
在使用 ChatGPT API 接口时，需要注意以下几点：
优化输入：为了获得最佳效果，需要根据您的需求精心设计输入提示。明确指示您希望获得的回答或建议，以提高生成的文本质量。
处理输出：在处理 API 的响应时，注意检查输出文本的质量和可用性。您可以通过预处理和后处理步骤优化输出，例如过滤敏感内容、删除无关信息等。
限制使用：由于 API 访问权限可能受到限制，需要密切关注您的 API 使用情况，以确保不超出配额。您可以通过 API 控制台查看调用次数、使用量、错误率等统计数据，根据这些数据优化应用程序的性能和 API 的使用效率。
错误处理：在开发过程中，务必确保妥善处理 API 可能返回的错误。例如，请求超时、无效的 API 密钥等。为应对这些错误，您可以设计相应的异常处理机制，提高程序的稳定性。
保持更新：由于 ChatGPT 可能会进行更新和优化，建议您定期关注官方发布的更新信息，以便及时了解新功能和性能改进。同时，也需注意 API 版本变更可能带来的兼容性问题。
ChatGPT API 可用于各种应用场景，包括但不限于：
聊天机器人：通过 ChatGPT API，开发者可以构建智能的聊天机器人，实现自然、流畅、智能的对话。
虚拟助手：将 ChatGPT API 集成到虚拟助手应用中，可以帮助用户解答问题、提供建议等。
智能客服：利用 ChatGPT API 提供高效的客服支持，回答用户的问题和解决问题。