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简单写了一下关于文本生成接口的调用，其余更多的调用方法可在官网查看

import os
from dotenv import load_dotenv, find_dotenv
from openai import OpenAI
import httpx


def gpt_config():
    # 为了安全起见，将key写到当前项目根目录下的.env文件中
    # find_dotenv() 寻找并定位 .env 文件的路径
    # load_dotenv() 读取该 .env 文件，并将其中的环境变量加载到当前的运行环境中
    _ = load_dotenv(find_dotenv())
    api_key = os.environ.get("OPENAI_API_KEY")
    # 使用httpx设置代理
    proxy = ''
    proxies = {'http://': proxy, 'https://': proxy}
    http_client = httpx.Client(proxies=proxies, verify=True)
    openai_client = OpenAI(api_key=api_key, http_client=http_client)
    return openai_client


def gpt_response(client, prompt, user_input, temperature, max_tokens):
    """
    :param client:gpt客户端
    :param prompt:system的prompt
    :param user_input:用户输入问题
    :param temperature:回答的随机性，取值范围0-1
    :param max_tokens:模型输出的最大token 数。prompt和模型回复结果的总token 数
    :return:
    """
    response = client.chat.completions.create(
        model="gpt-4o", # 模型名称
        messages=[
            {"role": "system", "content": prompt},
            {"role": "user", "content": user_input}
        ],
        temperature=temperature,
        max_tokens=max_tokens
    )
    assistant_response = response.choices[0].message.content
    return assistant_response


if __name__ == '__main__':
    prompt = '你是一个乐于助人的人工智能小助手'
    user_input = '太阳有多大'
    temperature = 0
    max_tokens = 2048
    client = gpt_config()
    res = gpt_response(client, prompt, user_input, temperature, max_tokens)
    print(res)