您可以使用多种编程语言与 OpenAI 集成，其中 Python 和 Node.js 是最常见的，因为它们有官方 SDK 支持。 OpenAI 为这些语言提供第一方库，简化了 API 身份验证、请求处理和响应解析等任务。 此外，还存在社区维护的 Java、Ruby、Go、PHP 和 .NET 等语言的库，从而实现更广泛的兼容性。 如果一种语言可以发送 HTTP 请求并解析 JSON，则它可以直接与 OpenAI 的 REST API 交互，从而即使没有专用 SDK 也可以进行集成。
对于 Python，openai 包是标准选择。 通过 pip 安装后，您可以快速设置 API 调用。 例如，使用 GPT-4 生成文本涉及使用您的 API 密钥初始化客户端并发送提示。 同样，在 Node.js 中，openai npm 包提供了一个简单的界面。 您需要导入库，使用您的密钥进行配置，并使用 async/await 进行 API 请求。 这两个 SDK 都处理重试、速率限制和错误处理，从而减少了样板代码。 对于没有官方 SDK 的语言（如 Ruby 或 Go），您可以使用 HTTP 客户端（例如，Ruby 中的 Net::HTTP 或 Go 中的 net/http）向 OpenAI 的 API 端点发送 POST 请求并手动处理 JSON 响应。
选择语言时，请考虑生态系统支持和项目要求。 Python 非常适合快速原型设计、数据分析或以 AI 为中心的工作流程，因为它拥有大量的库（例如，pandas、NumPy），这些库补充了 OpenAI 集成。 Node.js 适用于用 JavaScript/TypeScript 构建的 Web 应用程序或后端服务。 与官方 SDK 相比，社区库可能缺少功能或更新，因此请验证其维护状态。 对于性能关键型系统，Go 或 Java 等语言可能更适合处理高吞吐量请求。 无论使用哪种语言，通过 API 密钥进行身份验证以及遵守 OpenAI 的速率限制始终保持一致。 始终彻底测试集成，因为特定于模型的参数（温度、最大 token）在各种语言中的行为方式相同。