OpenAI开发系列（五）：实现Jupyter本地环境下的OpenAI API调用

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本文目标：提供了在Jupyter本地环境中调用OpenAI API的详细方法，并对OpenAI官网结构构成做了具体的说明

OpenAI作为本轮大语言模型技术进步的先驱，其系列大型模型在效果上一直保持着领先。其推出的各类模型如文本模型、对话模型、嵌入模型、编码模型、图文模型及语音模型，构建了全面而丰富的模型生态圈。

另外，OpenAI的大语言模型能够在线进行推理和微调的模型，与那些需要在本地部署的开源模型相比，其在硬件需求、操作难度以及维护成本上都有明显优势。在许多实际开发情景中，OpenAI的在线大模型成为了首选方案。

本文先从如何实现本地调用OpneAI API流程开始！

一、 官网结构组成

OpenAI官网一定是最权威的帮助文档。给出了各类模型详细的参数解释、应用范例，而且还提供了在线调用和测试模型参数的页面。同时由于需要根据实际调用API情况进行计费，因此查阅调用API计费规则、查阅账户余额以及及时充值，也是很有必要的！

OpenAI API官网地址

1.1 Documentation

要重点关注：

对于大模型来说多轮对话的累积输入文本的最大数量是有限的，超出这个限制就会导致之前的文本被逐渐遗忘。在Documentation页面，需要清楚了解每个模型的MAX TOKENS，表示输入的最大文本限制。

绝大多数模型的MAX TOKENS都是4096tokens，这类模型被称为4k模型，部分模型的MAX TOKENS都是16384tokens，这是一类最新更新的模型（6月13号更新的模型），且尾缀带有16k标志。

一个大概估算的规则是：4K个tokens约等于8000个单词

1.2 API reference

这个页面中详细讲解了各模型API的参数解释，是开发人员必不可少的说明手册

1.3 Playground

Playground页面相当于是网页端的大模型调用应用，可以在这里直接选择不同类型模型、选择不同的参数、输入不同的提示测试模型输出结果，并且这个页面还可以查看网页端操作对应的代码，整体操作流程非常便捷，也非常适合初学者进行零代码的大模型功能测试。

1.4 计费规则

OpenAI的在线大模型是通过个人API-Key在线验证的方式向OpenAI线上模型提交计算申请，并实时获取返回结果。因此，在实际调用OpenAI在线大模型会根据调用的不同模型、调用次数及输入输出文本数量进行计费，因此在使用时需要时刻关注费用支出情况。具体计费规则可以在Pricing页面查看

其中4K Model就表示MAX TOKENS=4096 tokens的模型，而16K模型则表示MAX TOKENS=16384 tokens的模型。

16K模型的费用是4K模型费用的两倍，其实也是因为16K模型需要有相比4K模型更大的“隐藏空间”容量，模型更加复杂，调用所需费用也更高。因此建议若非进行超大规模的多轮对话，应当尽量选择4K模型。

1.5 调用限制

在实际调用API的过程中，出于对计算资源的保护，OpenAI还限制了各模型API的每分钟请求最大次数（RPM：requests-per-minute）和每分钟Token通信量最大值（TPM：tokens-per-minute），这些限制可以在个人中心的Rate limits页面中进行查看

如果希望放宽限制，则可以填写申请表格，向官方申请提高限制上限。

申请地址

1.6 账户余额

需要时刻关注账户余额及目前使用金额。可以在个人中心的Usage页面查看当前账户余额，以及过去一段时间的账户消费情况

对于每个注册的新账户，系统会默认赠送5刀的使用额度，并保留4个月左右的使用期限。

如果是 商用开发的话，可以在Billing–>Usage limits页面设置每个月最大消费总金额，默认为120刀，若当月API使用金额超过该金额限制，则OpenAI会停止对该API Key调用的响应。该设置可以有效防止由于API滥用导致费用超支

其中soft limit指的是当API使用支出超过某个预设金额时，会发送邮件进行提醒。

1.7 账户充值

OpenAI账户充值方法和ChatGPT升级PLUS时的充值方法类似，都是先绑定银行卡然后再进行扣费。在Billing–>Payment methods页面绑定可以用于支付的银行卡即可。OpenAI会根据每个月使用消费金额进行扣费，如果不知道如何付费的，看文末内容

二、在Jupyter中本地调用OpenAI API

2.1 环境配置

先配置环境变量，前一篇文章已经讲过了，看这篇文章的前三节：

OpenAI 开发系列（四）：掌握OpenAI API调用方法

注意，配置完环境变量后需要重启电脑，使环境变量生效后，即可启动Jupyter测试能否在Jupyter环境下调用OpenAI大模型API。

对于国内用户，是无法直接访问OpenAI的，需要让Jupyter在代理环境下启动，即需要令Jupyter可以通过代理来访问网络。具体设置方法如下：

• Step 1：启动魔法并设置全局代理模型

以我自己用的魔法举例，代理端口如下：

大多数代理都是借助本地回环进行代理，即127.0.0.1，因此当前魔法的代理地址和端口为：127.0.0.1:15732。

• Step 2： 配置Jupyter代理

让Jupyter通过代理方式访问网络，最简单的方法就是利用cmd命令行启动jupyter

然后在命令行中启动Jupyter，并且每次启动前输入代理环境设置，即按照如下命令顺序启动Jupyter：

如果报错：

解决办法：

新版Anaconda安装时并不会自动添加环境变量，打开环境变量配置页面，然后点击系统变量内的Path并点击编辑：

然后添加C:\ProgramData\anaconda3\condabin和C:\ProgramData\anaconda3\Scripts两个变量(这两个变量的地址需要是自己安装Anaconda时的安装位置)

再次测试：

  

2.2 调用测试

顺利启动Jupyter之后，即可测试能否顺利调用OpenAI大模型，测试代码如下：

completions_reponse = openai.Completion.create(
  model="text-davinci-003",
  prompt="this message is a test",
)
print(completions_reponse)

结果如下：成功

三、总结

本文内容不多，主要是对OpenAI的官网构成做了说明，并介绍了如何在本地Jupyter环境下调用OpenAI的在线大模型，需要注意的两点：

• 如果配置了OpenAI API Keys的环境变量，需要重启电脑后才会生效
• 研发过程中需要全程开启魔法

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