要将 OpenAI 集成到现有的 Web 应用程序中，首先要设置 API 访问并处理身份验证。 首先，创建一个 OpenAI 帐户，生成一个 API 密钥，并将其安全地存储（例如，在环境变量中）。 大多数 Web 应用程序通过 HTTP 请求与 OpenAI 交互，访问 Chat Completions API 等端点。 例如，在使用 Flask 或 Django 的 Python 后端中，您可以安装 openai 库，使用 openai.api_key = os.getenv("OPENAI_KEY") 配置 API 密钥，并发送请求以生成文本或处理输入。 一个基本的实现可能涉及一个 POST 端点，它将用户提示转发到 OpenAI 并返回响应。
接下来，根据您的用例构建 API 请求。 例如，要添加聊天机器人功能，您可以使用 gpt-3.5-turbo 和 temperature（控制随机性）和 max_tokens（限制响应长度）等参数。 这是一个简化的示例
response = openai.ChatCompletion.create(
model="gpt-3.5-turbo",
messages=[{"role": "user", "content": "What's the weather today?"}]
)
generated_text = response.choices[0].message.content
妥善处理错误，检查速率限制、超时或无效请求。 对于前端集成，使用异步 JavaScript（例如，Fetch API）调用您的后端端点，并使用结果更新 UI。 避免在客户端公开您的 API 密钥； 所有 OpenAI 交互都应在服务器端进行，以防止滥用。
最后，考虑安全性、成本和性能。 验证和清理用户输入，以防止滥用或意外的 API 成本。 为频繁或重复的查询实施缓存（例如，将常见响应存储在 Redis 中）。 使用 OpenAI 的仪表板监控使用情况，以保持在预算范围内。 如果处理大量数据，请使用流式传输获取实时反馈，或使用队列系统（如 Celery）来管理后台任务。 对于面向用户的特性，添加加载状态和错误消息以改善用户体验。 通过遵循这些步骤，您可以扩展 Web 应用程序的功能，同时保持可靠性和可扩展性。