OpenAI API 基础 - AI 应用开发实战

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第 2 关：OpenAI API 基础

Python高级

📖 本课目标

本关属于《AI 应用开发实战》第 2 课。阅读右侧代码模板，理解每一行的作用，然后动手修改并完成练习。

🎯 本课要点

OpenAI API 基础
模拟 OpenAI API 的调用方式

🛠 学习方式

阅读右侧代码模板中的注释与实现
修改代码，尝试达成新的效果
点击「运行」查看实际输出
确认理解后点击「提交」标记本关完成

💡 说明

本关为 Python，浏览器内无法真正执行该语言。当前「运行」输出为演示结果，请在本地环境中编译运行以验证代码。

main.pytest.py

# OpenAI API 基础
# 模拟 OpenAI API 的调用方式

import json

class MockOpenAI:
    """模拟 OpenAI API"""
    
    @staticmethod
    def chat_completion(messages, model="gpt-4", temperature=0.7):
        # 模拟 API 响应
        last_msg = messages[-1]["content"]
        
        responses = {
            "你好": "你好！我是 AI 助手，很高兴为你服务。",
            "Python": "Python 是一种高级编程语言，以简洁易读著称。",
            "代码": "编程是将想法转化为计算机指令的过程。",
        }
        
        reply = "这是一个很好的问题。让我来详细解答..."
        for key, val in responses.items():
            if key in last_msg:
                reply = val
                break
        
        return {
            "id": "chatcmpl-xxx",
            "model": model,
            "choices": [{
                "message": {"role": "assistant", "content": reply},
                "finish_reason": "stop"
            }],
            "usage": {"prompt_tokens": 20, "completion_tokens": 30, "total_tokens": 50}
        }

# 使用 API
api = MockOpenAI()

# 单轮对话
response = api.chat_completion([
    {"role": "user", "content": "你好"}
])
print("AI:", response["choices"][0]["message"]["content"])
print("Token 用量:", response["usage"])

# 多轮对话
messages = [
    {"role": "system", "content": "你是一个友好的编程助教"},
    {"role": "user", "content": "什么是Python？"},
]
response = api.chat_completion(messages)
print("\n多轮对话:")
print("AI:", response["choices"][0]["message"]["content"])

# 参数说明
print("\n--- 常用参数 ---")
params = {
    "model": "模型选择 (gpt-4, gpt-3.5-turbo)",
    "temperature": "创造性 (0-2, 越高越随机)",
    "max_tokens": "最大输出长度",
    "top_p": "核采样参数",
    "stop": "停止序列"
}
for k, v in params.items():
    print(f"  {k}: {v}")

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第 2 关：OpenAI API 基础

Python · 高级 · 《AI 应用开发实战》

OpenAI API 基础
模拟 OpenAI API 的调用方式

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