调试 OpenAI API 调用问题需要系统地检查常见错误、验证输入并使用可用工具诊断问题。首先检查 API 返回的 HTTP 状态码和错误消息。例如，401 Unauthorized 错误通常表示 API 密钥无效或缺失，而 400 Bad Request 通常指向参数不正确或请求格式错误。API 响应通常包含一个特定的错误代码（例如 invalid_api_key 或 rate_limit_exceeded），有助于缩小问题范围。Postman 或 curl 等命令行工具可以在应用程序代码之外测试请求，从而帮助隔离问题。始终验证您的 API 密钥是否已正确设置，请求头（如 Content-Type: application/json）是否已正确配置，以及网络是否没有阻止出站请求。
接下来，验证您的输入数据和参数。例如，如果您正在使用 chat/completions 端点，请确保您的 messages 数组遵循所需的结构——每条消息必须包含 role（例如“user”）和 content 字段。参数值不正确，例如将 temperature 设置为 2.0（超出有效的 0-2 范围），将触发错误。如果 API 返回意外输出，请使用更简单的提示进行测试，以排除格式问题。例如，格式错误的 JSON 有效载荷（如缺少逗号或引号）将导致解析错误。使用 JSON 验证器或 linter 检查您的请求体。此外，一些错误源于令牌限制：如果您的输入超过了模型的最大上下文长度（例如，旧版 GPT-3 模型的 4096 个令牌），请截断或缩短文本。
最后，使用日志记录和追踪来诊断间歇性或复杂问题。记录完整的请求和响应详细信息（屏蔽 API 密钥等敏感数据），以查看输入和输出。如果 API 返回模糊的错误，请查阅 OpenAI 文档，了解已知问题或服务状态更新。对于超时或响应缓慢的情况，请验证您的网络延迟或使用指数退避重试。OpenAI Playground 等工具可以帮助在 UI 中测试参数，然后再将其集成到代码中。如果您正在使用 openai-python 等库，请确保已更新——过时的版本可能存在兼容性问题。对于持续存在的问题，请在社区论坛或 OpenAI 支持中提供最小的可重现示例，包括确切的错误消息、代码片段和使用的模型（例如 gpt-4 与 gpt-3.5-turbo）。