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OpenAI Chat Completion API 应用与使用指南

news 2026/4/17 8:17:13

简介

OpenAI ChatGPT 是一个强大的 AI 对话系统，通过输入提示，能够在短短几秒内生成流畅自然的回复。凭借其出色的语言理解和生成能力，ChatGPT 在多个行业和领域得到了广泛应用。无论是日常对话、创意写作，还是专业咨询和编程，ChatGPT 都能提供令人惊叹的智能辅助，极大地提升人类的工作效率和创造力。

本文将介绍 OpenAI Chat Completion API 的使用流程，帮助开发者轻松接入官方 OpenAI ChatGPT 的对话功能。

环境准备

在开始之前，请确保您已具备以下条件：

注册并登录 Ace Data Cloud 账号。
获取 API 访问凭证。
安装必要的编程环境（Python、Node.js 等）。

详细步骤

申请 API 访问

访问 OpenAI Chat Completion API 页面，点击“获取”按钮以获取请求所需的凭证：

如果您尚未登录或注册，将自动跳转到登录页面。登录或注册后，您将返回当前页面。首次申请时，您可以获得免费的使用额度。

基本用法

在界面中，您需要填写以下信息：

authorization：从下拉列表中选择。
model：选择您要使用的 OpenAI ChatGPT 模型，主要有 20 种类型，具体可查看我们提供的模型信息。
messages：输入问题的数组，支持多条问题同时上传，每个问题包含role和content。

常用的可选参数包括：

max_tokens：限制单次回复的最大 token 数。
temperature：生成随机性，范围在 0-2，值越大越分散。
n：一次生成多少候选回复。
response_format：设置返回格式。

调用 API 后，返回结果如下：

{ "id": "chatcmpl-Cmd6uwSxN75F4PAdQSFEO8f2QPs4E", "object": "chat.completion", "created": 1765706120, "model": "gpt-5.2", "choices": [ { "index": 0, "message": { "role": "assistant", "content": "Hello! What can I help you with today?", "refusal": null, "annotations": [] }, "finish_reason": "stop" } ], "usage": { "prompt_tokens": 7, "completion_tokens": 13, "total_tokens": 20 } }

流式响应

该接口支持流式响应，适合网页集成，能够实现逐字显示效果。若要返回流式响应，请在请求头中将stream参数设置为true。

修改如下：

Python 示例调用代码：

import requests url = "https://api.acedata.cloud/openai/chat/completions" headers = { "accept": "application/json", "authorization": "Bearer {token}", "content-type": "application/json" } payload = { "model": "gpt-4", "messages": [{"role":"user","content":"hello"}], "stream": True } response = requests.post(url, json=payload, headers=headers) print(response.text)

多轮对话

若要集成多轮对话功能，您需要在messages字段中上传多条提示。示例代码如下：

import requests url = "https://api.acedata.cloud/openai/chat/completions" headers = { "accept": "application/json", "authorization": "Bearer {token}", "content-type": "application/json" } payload = { "model": "gpt-4", "messages": [{"role":"user","content":"Hello"},{"role":"assistant","content":"Hi! How can I assist you today?"},{"role":"user","content":"What I say just now?"}] } response = requests.post(url, json=payload, headers=headers) print(response.text)