要在无服务器架构中使用 OpenAI 的模型，您可以将对 OpenAI 的 API 调用集成到托管在 AWS Lambda、Azure Functions 或 Google Cloud Functions 等平台上的无服务器函数中。无服务器架构自动处理基础设施管理，让您可以专注于编写调用 OpenAI API 的代码。例如，您可以创建一个 Lambda 函数，将提示发送到 OpenAI 的 GPT-3.5 模型，处理响应，然后将其返回给前端应用程序。这种方法可以高效扩展，因为无服务器平台会根据需求自动调整计算资源，确保对偶发或不可预测的工作负载具有成本效益。
典型的实现涉及三个步骤。首先，编写一个无服务器函数，导入 OpenAI 的 SDK 并使用安全存储的 API 密钥进行身份验证（例如，通过环境变量或密钥管理器）。例如，在 AWS Lambda 中，您可以使用 Python 的 openai 库调用 openai.ChatCompletion.create()，并传递诸如 model="gpt-3.5-turbo" 和用户提示等参数。其次，配置函数的触发器——例如用于 HTTP 请求的 API Gateway 端点或来自消息队列的事件。第三，部署函数并使用实际输入进行测试。对于异步任务，您可以将函数与 Amazon SQS 等队列服务配对，以管理处理顺序并在遇到 API 速率限制时进行重试。
关键考虑因素包括成本管理、延迟和错误处理。OpenAI 的 API 按 token 收费，因此优化提示和限制响应长度可以降低费用。无服务器冷启动（函数近期未使用时的初始化延迟）可能会增加延迟，这可以通过使用预置并发（例如 AWS Lambda 的预置容量）来缓解。错误处理应考虑 OpenAI 的速率限制和瞬时故障——在您的函数中实现指数退避重试。为了安全起见，避免硬编码 API 密钥；相反，使用平台特定的密钥管理工具，如 AWS Secrets Manager。CloudWatch 或 Datadog 等监控工具可以跟踪函数性能和 API 使用模式，以随着时间的推移优化可靠性和成本。