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Go 语言如何调用OpenAI API,包括 ChatGPT、GPT-3、GPT-4、DALL·E 3 和 Whisper

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Go 语言如何调用OpenAI API,包括 ChatGPT、GPT-3、GPT-4、DALL·E 3 和 Whisper

  1. 获取 OpenAI API Key:你可以通过 OpenAI 官方网站申请一个 API 密钥。
  2. 安装必要的 Go 包:你可以使用 Go 的内置 net/http 库来发送 HTTP 请求,也可以选择使用第三方的库来简化开发。
  3. 构建 API 请求:根据 API 文档构建请求并解析响应。

1. 获取 OpenAI API Key

你需要一个 OpenAI API 密钥来访问 API。你可以在 OpenAI 官网注册账号并生成你的 API Key。

2. 安装必要的 Go 包

可以使用 net/http 库,也可以选择安装像 resty 这样的第三方 HTTP 客户端库。

使用标准库 net/http:

go get net/http

如果想使用 resty,可以安装它:

go get github.com/go-resty/resty/v2

3. 调用 API 的示例代码

调用 ChatGPT、GPT-3、GPT-4 的示例

以调用 gpt-3.5-turbo 为例,使用 net/http 发送请求:

package main

import (
    "bytes"
    "encoding/json"
    "fmt"
    "io/ioutil"
    "net/http"
    "os"
)

const OPENAI_API_URL = "https://api.openai.com/v1/chat/completions"

func main() {
    // OpenAI API Key
    apiKey := os.Getenv("OPENAI_API_KEY")

    // 请求的载荷
    requestBody, err := json.Marshal(map[string]interface{}{
        "model": "gpt-3.5-turbo",  // 或者 "gpt-4" 
        "messages": []map[string]string{
            {
                "role":    "system",
                "content": "You are a helpful assistant.",
            },
            {
                "role":    "user",
                "content": "Tell me a joke.",
            },
        },
    })
    if err != nil {
        panic(err)
    }

    // 创建 HTTP 请求
    req, err := http.NewRequest("POST", OPENAI_API_URL, bytes.NewBuffer(requestBody))
    if err != nil {
        panic(err)
    }

    // 设置请求头
    req.Header.Set("Authorization", "Bearer "+apiKey)
    req.Header.Set("Content-Type", "application/json")

    // 发送请求
    client := &http.Client{}
    resp, err := client.Do(req)
    if err != nil {
        panic(err)
    }
    defer resp.Body.Close()

    // 读取响应
    body, err := ioutil.ReadAll(resp.Body)
    if err != nil {
        panic(err)
    }

    fmt.Println("Response from OpenAI:")
    fmt.Println(string(body))
}

调用 DALL·E 3 的示例

DALL·E 3 的 API 也是通过 POST 请求生成图像的。基本上请求结构和 GPT 的很类似,只是请求体的参数不同。

package main

import (
    "bytes"
    "encoding/json"
    "fmt"
    "io/ioutil"
    "net/http"
    "os"
)

const DALL_E_API_URL = "https://api.openai.com/v1/images/generations"

func main() {
    apiKey := os.Getenv("OPENAI_API_KEY")

    // 构建 DALL·E 的请求体
    requestBody, err := json.Marshal(map[string]interface{}{
        "prompt": "A futuristic city with flying cars",
        "n":      1,
        "size":   "1024x1024",
    })
    if err != nil {
        panic(err)
    }

    req, err := http.NewRequest("POST", DALL_E_API_URL, bytes.NewBuffer(requestBody))
    if err != nil {
        panic(err)
    }

    req.Header.Set("Authorization", "Bearer "+apiKey)
    req.Header.Set("Content-Type", "application/json")

    client := &http.Client{}
    resp, err := client.Do(req)
    if err != nil {
        panic(err)
    }
    defer resp.Body.Close()

    body, err := ioutil.ReadAll(resp.Body)
    if err != nil {
        panic(err)
    }

    fmt.Println("DALL·E response:")
    fmt.Println(string(body))
}

调用 Whisper API 的示例

Whisper 是 OpenAI 的语音转文字 API,调用时需要上传音频文件。

package main

import (
    "bytes"
    "fmt"
    "io"
    "mime/multipart"
    "net/http"
    "os"
    "path/filepath"
)

const WHISPER_API_URL = "https://api.openai.com/v1/audio/transcriptions"

func main() {
    apiKey := os.Getenv("OPENAI_API_KEY")

    // 打开音频文件
    audioFilePath := "audio_sample.mp3"
    file, err := os.Open(audioFilePath)
    if err != nil {
        panic(err)
    }
    defer file.Close()

    // 创建 multipart form 文件上传
    body := &bytes.Buffer{}
    writer := multipart.NewWriter(body)
    part, err := writer.CreateFormFile("file", filepath.Base(audioFilePath))
    if err != nil {
        panic(err)
    }

    _, err = io.Copy(part, file)
    if err != nil {
        panic(err)
    }

    writer.WriteField("model", "whisper-1") // Whisper 模型
    err = writer.Close()
    if err != nil {
        panic(err)
    }

    // 构建 HTTP 请求
    req, err := http.NewRequest("POST", WHISPER_API_URL, body)
    if err != nil {
        panic(err)
    }

    req.Header.Set("Authorization", "Bearer "+apiKey)
    req.Header.Set("Content-Type", writer.FormDataContentType())

    client := &http.Client{}
    resp, err := client.Do(req)
    if err != nil {
        panic(err)
    }
    defer resp.Body.Close()

    respBody, err := io.ReadAll(resp.Body)
    if err != nil {
        panic(err)
    }

    fmt.Println("Whisper response:")
    fmt.Println(string(respBody))
}

通过使用 Go 语言调用 OpenAI API,可以轻松地与 GPT 系列、DALL·E 和 Whisper 进行交互。基本的步骤包括:

  1. 获取 API Key。
  2. 构建 HTTP 请求。
  3. 处理 API 的响应。

你可以根据需求在请求中调整不同的参数,例如 model、prompt、n、size 等等,来实现不同的功能。

常见的问题

Go OpenAI 是否提供一个方法来计算令牌?

是的,OpenAI 并没有直接为 Go 提供计算令牌的官方方法,但你可以使用以下几种方式来计算令牌:

  1. 使用第三方库
  2. 通过 API 响应的 usage 字段来获取已用令牌数量
  3. 自己实现简单的令牌计数算法
1. 使用第三方库

虽然 OpenAI 官方没有为 Go 提供现成的令牌计算方法,但是社区有一些非官方的库,可以帮助你计算令牌数量。例如,可以使用 Go 语言的 tiktoken 库。tiktoken 是 OpenAI 官方的 Python 库,它用于处理 OpenAI 模型的令牌化。虽然目前 OpenAI 没有为 Go 提供直接的库,你可以参考类似的实现逻辑。

目前 Go 社区有非官方的 tiktoken 实现,例如:

  • go-tiktoken:Go 的非官方实现。

使用 go-tiktoken 示例:

package main

import (
	"fmt"
	tiktoken_go "github.com/pkoukk/tiktoken-go"
)

func main() {
	// 创建编码器,基于模型
	enc, err := tiktoken_go.EncodingForModel("gpt-3.5-turbo")
	if err != nil {
		panic(err)
	}

	// 需要计算令牌的文本
	text := "OpenAI provides cutting-edge AI technologies."
	
	// 使用编码器对文本进行编码,得到令牌数组
	tokens := enc.Encode(text, nil, nil)

	fmt.Printf("Token count: %d\n", len(tokens))  // 输出令牌数量
	fmt.Println("Tokens:", tokens)                // 输出令牌数组
}
2. 通过 API 响应的 usage 字段

如果你只是想在调用 OpenAI API 时查看消耗了多少令牌,可以通过 API 响应中的 usage 字段来获取。例如,在调用 ChatGPT 时,响应中包含令牌的使用信息:

{
  "id": "chatcmpl-abc123",
  "object": "chat.completion",
  "usage": {
    "prompt_tokens": 20,
    "completion_tokens": 30,
    "total_tokens": 50
  }
}

这意味着,提示(prompt)使用了 20 个令牌,回复(completion)使用了 30 个令牌,总共 50 个令牌。

在 Go 中,你可以通过解析这个响应来获取 prompt_tokens 和 total_tokens:

package main

import (
    "encoding/json"
    "fmt"
)

type APIResponse struct {
    Usage struct {
        PromptTokens     int `json:"prompt_tokens"`
        CompletionTokens int `json:"completion_tokens"`
        TotalTokens      int `json:"total_tokens"`
    } `json:"usage"`
}

func main() {
    response := `{
        "usage": {
            "prompt_tokens": 20,
            "completion_tokens": 30,
            "total_tokens": 50
        }
    }`

    var apiResponse APIResponse
    err := json.Unmarshal([]byte(response), &apiResponse)
    if err != nil {
        panic(err)
    }

    fmt.Printf("Prompt Tokens: %d\n", apiResponse.Usage.PromptTokens)
    fmt.Printf("Completion Tokens: %d\n", apiResponse.Usage.CompletionTokens)
    fmt.Printf("Total Tokens: %d\n", apiResponse.Usage.TotalTokens)
}
3. 自己实现令牌计数算法

如果你不想依赖第三方库,或不关心高精度的令牌计数,可以手动基于字符或单词数量进行简单的估算。OpenAI 的令牌化方式大致上是按照单词、标点符号、空格等计算的。

但是准确的令牌计数方式依赖于模型的编码方式。对于精确的令牌计算,建议使用类似 tiktoken 的实现。

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如果你不想依赖第三方库,或不关心高精度的令牌计数,可以手动基于字符或单词数量进行简单的估算。OpenAI 的令牌化方式大致上是按照单词、标点符号、空格等计算的。
Go语言计数2024-11-29

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