文章目录

1生成内容文章/文案/代码****代码示例****使用场景**

**场景

2数据分析和代码生成****代码示例****可能的生成代码****使用场景**

**场景

OpenAI(api_keyOPENAI_API_KEY,base_urlxxxxx

国内请求需要代理

client.chat.completions.create(#

modelgpt-4o-mini,modelgpt-3.5-turbo,storeTrue,messages[{role:

system,

)print(completion.choices[0].message);

运行结果

client.chat.completions.create(modelgpt-4,messages[{role:

system,

请帮我写一段产品介绍主题是AI教育工具。

}],temperature0.6,max_tokens200,

)print(response[choices][0][message][content])使用场景

2数据分析和代码生成

OpenAI(api_keyOPENAI_API_KEY,base_urlxxxxx

国内请求需要代理

client.chat.completions.create(modelgpt-4,messages[{role:

system,

请用Python写一个分析CSV文件的脚本提取每列的平均值。

}],temperature0.5,max_tokens300,

)print(response[choices][0][message][content])可能的生成代码

import

print(analyze_csv(file_path))使用场景

Python

OpenAI(api_keyOPENAI_API_KEY,base_urlxxxxx

国内请求需要代理

chatbot_response(user_input):response

client.chat.completions.create(modelgpt-3.5-turbo,messages[{role:

system,

user_input}],temperature0.7,max_tokens150,)return

response[choices][0][message][content]#

用户输入

print(chatbot_response(user_query))使用场景

4批量处理文本

OpenAI(api_keyOPENAI_API_KEY,base_urlxxxxx

国内请求需要代理

[帮我总结这段话的重点Python是一种非常流行的编程语言广泛用于Web开发和数据分析。

,帮我翻译这句话Hello,

how

client.chat.completions.create(modelgpt-3.5-turbo,messages[{role:

user,

text}],temperature0.6,max_tokens100,)responses.append(response[choices][0][message][content])print(\n.join(responses))使用场景

注意事项

OpenAI(api_keyOPENAI_API_KEY,base_urlxxxxx

国内请求需要代理

client.chat.completions.create(modelgpt-3.5-turbo,messages[{role:

user,

你好}],)print(response[choices][0][message][content])

except

RateLimitError:print(请求频率过高请稍后再试。

)问题

2如何提高请求效率