# -*- coding: utf-8 -*-
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Created on Fri May 19 11:49:02 2023

@author: Administrator

# 注意：运行时需要翻墙，不然是不能进行的。
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import os
import openai
# =============================================================================
# # 设置 API Key，申请地址：https://platform.openai.com/account/api-keys
# =============================================================================
openai.api_key = "自己的chatGPTAPI密钥"
openai.organization = "org-TuohiZkkexN6XwotaKgCWjZd"
# =============================================================================
# # 获取模型列表
# =============================================================================
openai.Model.list()

# 检索模型信息
openai.Model.retrieve("text-davinci-003")

# 信息处理
# chatGPT对内容的处理主要包括三种：Text completion、Code completion和Image generation，分别针对文本、代码和图片

# =============================================================================
# # Completion
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# 早期版本的核心功能，但升后后chat接口比这个更强，此接口不支持gpt-3.5和gpt-4模型，所以推荐使用后面的chat接口代替。

response = openai.Completion.create(
  model="text-davinci-003", #必填，指定功能模型
  prompt="Say: hello.", #提示语
   temperature=0, #默认值1，采样精度，取值范围为0~2，较高的值（如0.8）将使输出更加随机，而较低的值（例如0.2）将使其更加相关
  max_tokens=100, #返回内容的最大长度
  top_p=1, #默认值1，采样精度，取值范围为0~2，较高的值（如0.8）将使输出更加随机，而较低的值（例如0.2）将使其更加相关
  frequency_penalty=0.0, #-2.0到2.0之间的数字，正值会根据标记在文本中的现有频率对新标记进行惩罚，降低模型重复相同行的可能性
  presence_penalty=0.0, #-2.0到2.0之间的数字，正值会根据标记在文本中的现有频率对新标记进行惩罚，降低模型重复相同行的可能性
  stop=["\n"],
  n = 1, # 默认值1，采样精度，取值范围为0~2，较高的值（如0.8）将使输出更加随机，而较低的值（例如0.2）将使其更加相关
  stream = False, #默认值false，是否流式输出内容
  echo = False #默认值false，是否回显prompt内容
)

# response = openai.Completion.create(
#   model="text-davinci-003",
#   prompt="你是谁？",
#   temperature=0,
#   max_tokens=100,
#   top_p=1,
#   frequency_penalty=0.0,
#   presence_penalty=0.0,
#   stop=["\n"]
# )

# =============================================================================
# # chat
# =============================================================================
# 消息的角色只能为system、user和assistant，而且消息你可以只用user角色发，这样效果就和以前的一样。
# 而使用system角色可以指定chatGPT的功能定位，
# 在assistant中传chatGPT回答的消息就实现了上下文关联，需要注意的是不要超了token限制。
# 链接：https://www.zhihu.com/question/575983484/answer/2895862383

a = openai.ChatCompletion.create(
  model="gpt-3.5-turbo",  #使用的模型ID
  messages=[
        # {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
        # {"role": "user", "content": "Who won the world series in 2020?"},
        # {"role": "assistant", "content": "The Los Angeles Dodgers won the World Series in 2020."},
        {"role": "user", "content": "Where was it played?"} #描述对话的消息列表
    ]
)
a['choices'][0]['message']['content']