OpenAI 的 GPT 等 API 如何用于访问大型语言模型（LLM）？

OpenAI 的 GPT 等 API 为开发者提供了一种与大型语言模型（LLMs）交互的标准化方式，而无需管理底层基础设施。这些 API 抽象了运行模型的复杂性，使开发者可以通过简单的 HTTP 请求发送基于文本的输入（即 prompt）并接收生成的输出。例如，开发者可以向 API 发送类似“Summarize this article: [text]”的 prompt，API 使用托管的 LLM 处理该请求并返回摘要。API 处理分词、模型推理和扩展等任务，使开发者能够专注于将输出集成到其应用程序中。

要使用这些 API，开发者通常与服务提供的 RESTful 端点进行交互。例如，OpenAI 的 API 需要 API 密钥进行身份验证，请求的结构包含参数，例如 model（例如，“gpt-4”）、messages（用户和系统 prompt 列表）以及诸如 temperature（控制输出随机性）之类的设置。一个使用 requests 库的简单 Python 示例可能如下所示

import requests

response = requests.post(
 "https://api.openai.com/v1/chat/completions",
 headers={"Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY"},
 json={
 "model": "gpt-4",
 "messages": [{"role": "user", "content": "Explain APIs in simple terms."}]
 }
)
print(response.json()["choices"][0]["message"]["content"])

这段代码向 API 发送一个 prompt 并打印生成的响应。API 管理计算密集型任务，包括优化硬件使用和确保低延迟。

这些 API 的实际应用范围广泛，包括聊天机器人、内容生成、数据分析和代码自动补全。例如，开发者可以将 GPT 集成到客户支持工具中，以生成对用户询问的草稿回复。另一个使用案例是自动化文档：一个 API 调用可以将技术规范转化为用户友好的指南。开发者还可以通过调整参数来微调输出——较低的 temperature 值会产生更确定的响应，而较高的值则鼓励创造性。此外，一些 API 支持异步处理，以高效处理大量请求。通过利用这些功能，开发者可以将高级语言能力嵌入到应用程序中，而无需深入了解机器学习或基础设施管理。