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文章目录

开发者快速入门
- 分析图像输入
- 使用工具扩展模型
- 提供闪电般的 AI 体验
- 构建代理
- 进一步探索
模型
- - 精选模型
  - 推理模型
  - 旗舰聊天模型
  - 成本优化模型
  - 实时模型
  - 旧版 GPT 模型
  - DALL·E
  - 文本转语音
  - 转写
  - 嵌入
  - 调度
  - 工具特定模型
  - GPT 基础模型
Libraries
- 创建和导出 API 密钥
- 安装官方 SDK
- - JavaScript
  - Python
- Azure OpenAI 库
- 社区库
- - C# / .NET
  - C++
  - Clojure
  - Crystal
  - Dart/Flutter
  - Delphi
  - Elixir
  - Go
  - Java
  - Julia
  - Kotlin
  - Node.js
  - PHP
  - Python
  - R
  - Ruby
  - Rust
  - Scala
  - Swift
  - Unity
  - Unreal Engine
- Other OpenAI repositories

开发者快速入门

使用 OpenAI API 的第一步。

https://platform.openai.com/docs/quickstart

OpenAI API 为文本生成、自然语言处理、计算机视觉等领域提供了一种简单接口，用于访问最先进的 AI 模型。此示例从提示中生成文本输出，就像您使用 ChatGPT 一样。

从模型生成文本

import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI();const completion = await client.chat.completions.create({model: "gpt-4o",messages: [{role: "user",content: "Write a one-sentence bedtime story about a unicorn.",},],
});console.log(completion.choices[0].message.content);

配置您的开发环境
安装并配置官方OpenAI SDK以运行上述代码。
https://platform.openai.com/docs/libraries

文本生成和提示
了解更多关于提示、消息角色和构建对话式应用的信息。
https://platform.openai.com/docs/guides/text

分析图像输入

您也可以将图像输入提供给模型。扫描收据、分析截图或在现实世界中寻找物体，使用计算机视觉。

分析图像内容

import OpenAI from "openai";
const openai = new OpenAI();const response = await openai.chat.completions.create({model: "gpt-4o-mini",messages: [{role: "user",content: [{ type: "text", text: "What's in this image?" },{type: "image_url",image_url: {url: "https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/d/dd/Gfp-wisconsin-madison-the-nature-boardwalk.jpg/2560px-Gfp-wisconsin-madison-the-nature-boardwalk.jpg",},},],},],
});console.log(response.choices[0].message.content);

计算机视觉指南
学习如何使用模型输入图像并从图像中提取意义。
https://platform.openai.com/docs/guides/images

使用工具扩展模型

使用工具使模型能够访问新的数据和功能。您可以选择调用自己的自定义代码，或者使用 OpenAI 的强大的内置工具。此示例使用网络搜索来使模型能够访问互联网上的最新信息。

从互联网获取完成信息

import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI();const completion = await client.chat.completions.create({model: "gpt-4o-search-preview",web_search_options: {},messages: [{"role": "user","content": "What was a positive news story from today?"}],
});console.log(completion.choices[0].message.content);

使用内置工具
了解强大的内置工具，如网络搜索和文件搜索。
https://platform.openai.com/docs/guides/tools

函数调用指南
学习如何使模型调用您自己的自定义代码。
https://platform.openai.com/docs/guides/function-calling

提供闪电般的 AI 体验

使用新的实时 API 或服务器端发送的流式事件，您可以构建高性能、低延迟的用户体验。

从 API 流式传输服务器发送的事件

import OpenAI from "openai";
const openai = new OpenAI();const stream = await openai.chat.completions.create({model: "gpt-4o",messages: [{role: "user",content: "Say 'double bubble bath' ten times fast." ,}],stream: true,
});for await (const chunk of stream) {console.log(chunk);console.log(chunk.choices[0].delta);console.log("****************");
}

使用流式事件
使用服务器端事件快速将模型响应流式传输给用户。
https://platform.openai.com/docs/guides/streaming-responses

开始使用实时API
使用 WebRTC 或 WebSockets 为超快语音到语音 AI 应用程序。
https://platform.openai.com/docs/guides/realtime

构建代理

使用 OpenAI 平台构建代理，使其能够代表用户采取行动——例如控制计算机。使用 Python 代理 SDK 在后端创建编排逻辑。

from agents import Agent, Runner
import asynciospanish_agent = Agent(name="Spanish agent",instructions="You only speak Spanish.",
)english_agent = Agent(name="English agent",instructions="You only speak English",
)triage_agent = Agent(name="Triage agent",instructions="Handoff to the appropriate agent based on the language of the request.",handoffs=[spanish_agent, english_agent],
)async def main():result = await Runner.run(triage_agent, input="Hola, ¿cómo estás?")print(result.final_output)if __name__ == "__main__":asyncio.run(main())# ¡Hola! Estoy bien, gracias por preguntar. ¿Y tú, cómo estás?

构建能够采取行动的代理程序
学习如何使用 OpenAI 平台构建强大、高效的 AI 代理。
https://platform.openai.com/docs/guides/agents

进一步探索

我们对 OpenAI 平台所能实现的功能仅仅触及了皮毛。以下是一些您可能想要进一步探索的资源。

深入探索提示和文本生成
了解有关提示、消息角色以及构建像聊天机器人这样的对话式应用程序的更多信息。
https://platform.openai.com/docs/guides/text

分析图像内容
学习如何使用模型中的图像输入并从图像中提取意义。
https://platform.openai.com/docs/guides/images

从模型生成结构化 JSON 数据
从模型生成符合您指定的JSON模式的JSON数据。
https://platform.openai.com/docs/guides/structured-outputs

调用自定义代码以帮助生成响应
赋予模型调用您自己的自定义代码以帮助生成响应的能力。这样做是为了让模型能够访问它否则无法访问的数据或系统。
https://platform.openai.com/docs/guides/function-calling

完整API参考
查看 OpenAI 平台的完整 API 参考文档。
https://platform.openai.com/docs/api-reference

模型

https://platform.openai.com/docs/models

探索所有可用的模型并比较它们的性能。

精选模型

GPT-4.5 Preview
最大且功能最强大的 GPT 模型
o3-mini
快速、灵活、智能推理模型
GPT-4o
快速、智能、灵活的 GPT 模型

推理模型

o系列模型，擅长复杂、多步骤的任务。

o3-mini : 快速、灵活、智能推理模型
o1 : 高智能推理模型
o1-mini : 一个比o1更快、更经济的推理模型
o1-pro : 一个具有更多计算能力以获得更好响应的o1版本

旗舰聊天模型

我们的多功能、高智能旗舰模型。

GPT-4.5 Preview : 最大的、功能最强大的 GPT 模型
GPT-4o : 快速、智能、灵活的 GPT 模型
GPT-4o Audio : GPT-4o 模型，能够处理音频输入和输出
ChatGPT-4o : GPT-4o 模型用于 ChatGPT

成本优化模型

更小、更快且运行成本更低的模型。

GPT-4o mini : 快速、经济的专注任务小型模型
GPT-4o mini 音频 : 较小的模型，能够进行音频输入和输出

实时模型

能够进行实时文本和音频输入输出的模型。

GPT-4o Realtime : 模型能够实时处理文本和音频输入输出
GPT-4o mini Realtime : 较小的实时文本和音频输入输出模型

旧版 GPT 模型

支持我们通用和聊天模型的旧版版本。

GPT-4 Turbo : 一个较旧的、高智能的GPT模型
GPT-4 : 一个较老的高智能 GPT 模型
GPT-3.5 Turbo : 遗留的 GPT 模型，用于更便宜的聊天和非聊天任务

DALL·E

能够根据自然语言提示生成和编辑图像的模型。

DALL·E 3 : 我们的最新图像生成模型
DALL·E 2 : 我们的第一个图像生成模型

文本转语音

可以将文本转换为自然发音的语音的模型。

GPT-4o mini TTS : 文本到语音模型，由 GPT-4o mini 驱动
TTS-1 : 文本到语音模型，针对速度进行了优化
TTS-1 HD : 文本到语音模型，针对质量进行了优化

转写

模型可以转录和翻译音频为文本。

GPT-4o Transcribe : 语音转文本模型，由 GPT-4o 驱动
GPT-4o mini Transcribe : 语音转文字模型，由 GPT-4o mini 驱动
Whisper : 通用语音识别模型

嵌入

一组可以将文本转换为向量表示的模型。

text-embedding-3-small : 小型嵌入模型
text-embedding-3-large : 最具能力的嵌入模型
text-embedding-ada-002 : 更老的嵌入模型

调度

精细调整的模型，用于检测输入是否可能敏感或不安全。

omni-moderation : 识别文本和图像中的潜在有害内容
text-moderation : 前一代仅基于文本的审核模型

工具特定模型

模型以支持特定的内置工具。

GPT-4o Search Preview : GPT 模型用于 Chat Completions 中的网页搜索
GPT-4o mini Search Preview : 快速、经济实惠的小型网页搜索模型
computer-use-preview : 专用计算机使用工具模型

GPT 基础模型

较老的模型，未经过指令遵循训练。

babbage-002 : GPT-3 ada 和 babbage 基础模型的替代方案
davinci-002 : GPT-3 curie 和 davinci 基础模型的替代方案

Libraries

https://platform.openai.com/docs/libraries

设置您的开发环境以使用 OpenAI API 和您首选语言的 SDK。

本页介绍如何设置您的本地开发环境以使用 OpenAI API。您可以使用我们官方支持的 SDK 之一、社区库或您自己首选的 HTTP 客户端。

创建和导出 API 密钥

开始之前，在仪表板中创建一个 API 密钥，您将使用该密钥安全地访问 API。将密钥存储在安全的位置，例如 .zshrc 文件或计算机上的其他文本文件。生成 API 密钥后，将其作为环境变量导出到终端。

macOS / Linux

Export an environment variable on macOS or Linux systems

export OPENAI_API_KEY="your_api_key_here"

Windows

Export an environment variable in PowerShell

setx OPENAI_API_KEY "your_api_key_here"

OpenAI SDK 配置为从系统环境中自动读取您的 API 密钥。

安装官方 SDK

JavaScript

要在类似于 Node.js、Deno 或 Bun 的服务器端 JavaScript 环境中使用 OpenAI API，您可以使用官方的 OpenAI TypeScript 和 JavaScript SDK。通过使用 npm 或您首选的包管理器来安装 SDK 开始使用：

使用 npm 安装 OpenAI SDK

npm install openai

使用安装好的 OpenAI SDK，创建一个名为 example.mjs 的文件，并将示例代码复制到其中：
测试一个基本的API请求

import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI();const completion = await client.chat.completions.create({model: "gpt-4o",messages: [{role: "user",content: "Write a one-sentence bedtime story about a unicorn.",},],
});console.log(completion.choices[0].message.content);

执行代码 node example.mjs（或 Deno 或 Bun 的等效命令）。片刻之后，你应该能看到你的 API 请求的输出。

Python

要在 Python 中使用 OpenAI API，可以使用官方的 OpenAI SDK for Python。使用 pip 安装 SDK，开始使用：

使用 pip 安装 OpenAI SDK

pip install openai

安装 OpenAI SDK 后，创建一个名为 example.py 的文件，并将示例代码复制到其中：

测试基本 API 请求

from openai import OpenAI
client = OpenAI()response = client.responses.create(model="gpt-4o",input="Write a one-sentence bedtime story about a unicorn."
)print(response.output_text)