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OpenAi（Chatgpt）

优势

  1. 有别于chatgpt，其实是直接调用了openai的接口，详细可看openai文档
  2. 只需替换你的key，就可以使用，或者使用本项目提供的key（支持多个key，随机使用）
  3. 无需获取token，也无需任何梯子即可使用
  4. 使用text-davinci-003模型
  5. 后端可部署自己的服务器

后端实现

使用纯Python实现

必备模块

你可以使用pip安装它们

flask
flask_cors
openai
flask_limiter

配置项

configs = \
{
# 替换为你的api_key <https://beta.openai.com/account/api-keys>
"keys" : ["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",
          "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"
          ],
# 这个是设置回答的长度,最大可以设置到4096 (免费额度为$18,该值影响你的用量)
"max_tokens":1000,
#值越高意味着模型将承担更多风险。对于更具创造性的应用程序，请尝试 0.9,建议0.5-0.6
"temperature":0.5,
}

接口文档

请求参数

参数 类型 说明
key（无需） api_key https://beta.openai.com/account/api-keys
prompt（必须） str 问题（必须）
max_tokens（可选） int 这个是设置回答的长度,最大可以设置到4096 (免费额度为$18,该值影响你的用量)
默认：1000
temperature（可选） float 值越高意味着模型将承担更多风险。建议0.5-0.6，最大可以为0.9
默认：0.5

请求示例

{
  "prompt":"写一个关于数学建模的论文"
}

请求示例

成功示例
{
"code": 200,
"msg": "\n\n摘要\n\n本文旨在探讨数学建模在解决实际问题中的应用。首先，我们简要介绍了数学建模的定义和特点，以及它在工程和科学中的重要性。其次，我们给出了一个具体的数学建模案例，该案例涉及货运"
}
失败示例

条件：未知错误

{
"code": 400,
"error": "your_error",
"msg":"出现意外的错误，请检查你的配置"
}