在 OpenAI 中，API（应用程序编程接口）是一种工具，它允许开发人员将 OpenAI 的机器学习模型集成到他们的应用程序中。 它的工作原理是允许软件向 OpenAI 的服务器发送请求，服务器使用 GPT-4、DALL-E 或 Whisper 等模型处理输入，并返回文本、图像或音频等输出。 例如，开发人员可以使用 API 向应用程序添加聊天机器人功能、生成代码片段或从文本描述创建图像。 API 处理运行模型的复杂性，因此开发人员无需管理基础设施或了解算法的内部工作原理。 请求通常通过 HTTP 使用 RESTful 端点发出，响应以 JSON 等格式进行结构化，以便于集成。
一个常见的用例是 Chat Completions API，它为对话界面提供支持。 开发人员将消息列表（用户提示和系统指令）发送到 API，API 会返回模型生成的响应。 像 temperature（控制随机性）或 max_tokens（限制响应长度）这样的参数，让开发人员可以针对特定需求调整输出。 另一个例子是 DALL-E API，它根据文本提示生成图像，这对于需要视觉内容创建的应用程序很有用。 与在本地运行模型不同，API 提供了对 OpenAI 最新模型的访问，而无需更新或本地计算资源。 这使得它可以扩展以适应具有可变使用量的应用程序，因为成本基于 API 调用次数和处理的 token 数量。
要使用 OpenAI 的 API，开发人员通常首先获取 API 密钥以进行身份验证。 然后，他们通过客户端库（如 Python 的 openai 包）或直接 HTTP 调用发送请求。 例如，Python 脚本可能会使用提示调用 openai.ChatCompletion.create() 以获得文本响应。 API 处理速率限制、错误和模型版本控制，但开发人员必须管理成本并确保输入与其应用程序的要求相符。 文档提供了代码示例和最佳实践指南，例如审核内容以避免滥用。 虽然 API 简化了对高级 AI 的访问，但开发人员仍然需要设计他们的应用程序来负责任地处理输出，例如验证生成的文本或迭代地优化图像提示。