要将 OpenAI API 与其他云服务结合使用，您可以将其集成到使用无服务器函数、存储系统和事件驱动架构的工作流中。例如，您可以使用 AWS Lambda、Google Cloud Functions 或 Azure Functions 在特定事件（如用户提交表单或上传文件）发生时触发 OpenAI API 调用。这些函数可以处理输入数据，将其发送到 OpenAI 执行文本生成或摘要等任务，然后将结果存储到 Amazon DynamoDB 或 Firebase 等云数据库中。这种方法允许您将计算密集型的 AI 任务卸载到可扩展的云基础设施中，同时保持应用程序的响应能力。
另一种方法是将 OpenAI API 与云存储服务连接，用于批处理。假设您在 Amazon S3 或 Google Cloud Storage 中存储了大量数据集。您可以使用 AWS Batch 或 Azure Batch 等服务运行脚本来提取数据，将其发送到 OpenAI 进行分析（例如，情感检测或翻译），然后将处理后的结果保存回存储。对于实时用例，将 OpenAI 与 Amazon SQS 或 Pub/Sub 等消息传递服务结合使用可以帮助管理高并发请求。例如，聊天应用程序可以将用户消息通过队列路由，通过无服务器函数使用 OpenAI API 处理这些消息，并动态返回响应。
将 OpenAI 与云服务集成时，安全性和可扩展性至关重要。使用 AWS Secrets Manager 或 Azure Key Vault 等工具安全存储 OpenAI API 密钥并管理访问权限。为了处理不同的工作负载，自动扩展组或 Kubernetes 集群（例如 EKS 或 GKE）可以确保资源根据需求进行调整。例如，使用 Flask 或 FastAPI 构建的文档摘要工具可以在 AWS ECS 上的 Docker 容器中运行，在高峰使用期间水平扩展，并通过经过身份验证的 API Gateway 端点使用 OpenAI API。可以使用 CloudWatch 或 Datadog 等监控工具跟踪延迟、错误和成本，以优化性能。