Guide complet de l’API ChatGPT

En publiant son API, OpenAI a ouvert les capacités de ChatGPT à tous. Vous pouvez désormais intégrer de manière transparente la puissance de ChatGPT dans votre application.

Suivez ces étapes initiales pour commencer, que vous cherchiez à intégrer ChatGPT dans votre application existante ou à développer de nouvelles applications.

Obtenir l’accès aux clés de l’API OpenAI

Pour commencer à utiliser l’API ChatGPT, vous devez d’abord obtenir les clés de l’API OpenAI. Inscrivez-vous ou connectez-vous à la plateforme officielle OpenAI.

Une fois connecté, cliquez sur le bouton Personnel dans la partie supérieure droite. Sélectionnez l’onglet Voir les clés API dans le menu déroulant, et vous tomberez sur l’option Clés API page. Cliquez sur le bouton Créer une nouvelle clé secrète pour générer la clé API.

Vous ne pourrez plus consulter la clé, alors conservez-la dans un endroit sûr.

Comment utiliser l’API ChatGPT

Les API de l’OpenAI gpt-3.5-turbo et gpt-4 sont les mêmes modèles que ChatGPT et ChatGPT+ utilisent respectivement. Ces modèles puissants sont capables de comprendre et de générer du texte en langage naturel.

Veuillez noter que l’API ChatGPT est un terme général qui fait référence aux API OpenAI qui utilisent des modèles basés sur GPT pour développer des chatbots, y compris les API suivantes gpt-3.5-turbo et gpt-4 modèles.

L’API ChatGPT est principalement optimisée pour le chat, mais elle fonctionne également bien pour les tâches de complétion de texte. L’API gpt-3.5-turbo et gpt-4 sont plus puissants et moins chers que les modèles GPT-3 précédents. Toutefois, à l’heure où nous écrivons ces lignes, il n’est pas possible d’affiner le réglage des modèles GPT-3.5. Vous pouvez seulement affiner les modèles de base GPT-3, c’est-à-dire.., davinci, curie, adaet chou.

Utilisation de l’API ChatGPT pour la complétion du chat

Vous devez configurer le modèle de chat pour qu’il soit prêt à recevoir l’appel de l’API. Ceci peut être mieux compris à l’aide d’un exemple :

 import openai

openai.api_key = "YOUR_API_KEY"

completion = openai.ChatCompletion.create(
  model = "gpt-3.5-turbo",
  temperature = 0.8,
  max_tokens = 2000,
  messages = [
    {"role": "system", "content": "You are a funny comedian who tells dad jokes."},
    {"role": "user", "content": "Write a dad joke related to numbers."},
    {"role": "assistant", "content": "Q: How do you make 7 even? A: Take away the s."},
    {"role": "user", "content": "Write one related to programmers."}
  ]
)

print(completion.choices[0].message) 

L’exécution de ce code produit la sortie suivante :

Le code ci-dessus illustre un appel à l’API ChatGPT à l’aide de Python. Notez que le modèle a été capable de comprendre le contexte (« blague de papa ») et le type de réponse (formulaire Q&A) que nous attendions, même si nous ne l’avons pas explicitement mentionné dans la dernière invite de l’utilisateur.

Ainsi, lorsque vous créez des applications, vous pouvez fournir le contexte à l’avance et le modèle s’adaptera à vos besoins en conséquence.

Ici, la partie la plus importante est le messages qui accepte un tableau d’objets message. Chaque objet message contient un rôle et contenu. Vous pouvez attribuer trois types de rôles aux objets de message :

• système: Il définit le contexte et le comportement de l’assistant.
• utilisateur: Il est utilisé pour donner des instructions à l’assistant. Il est généralement généré par l’utilisateur final. Mais en tant que développeur, vous pouvez également fournir à l’avance des invites potentielles à l’utilisateur.
• assistant: Nous fournissons à l’assistant certaines informations à l’avance afin qu’il nous donne la réponse que nous attendons de l’API.

Vous pouvez personnaliser davantage le diagramme température et max_tokens du modèle pour obtenir un résultat conforme à vos exigences.

Plus la température est élevée, plus le résultat est aléatoire, et inversement. Si vous souhaitez que vos réponses soient plus ciblées et déterministes, choisissez la valeur de température la plus basse. Et si vous voulez qu’elles soient plus créatives, choisissez la valeur la plus élevée. La valeur de la température est comprise entre 0 et 2.

Comme ChatGPT, son API a également une limite de mots. Utilisez le paramètre max_tokens pour limiter la longueur des réponses. Toutefois, la fixation d’un paramètre max_tokens peut être à l’origine de problèmes potentiels car elle peut interrompre la sortie à mi-chemin. Au moment où nous écrivons ces lignes, l’option gpt-3.5-turbo a une limite de jetons de 4 096, tandis que le modèle gpt-4 a une limite de 8 192 jetons.

Vous pouvez configurer davantage le modèle en utilisant les autres paramètres fournis par OpenAI.

Utilisation de l’API ChatGPT pour la complétion de texte

Outre les tâches de complétion de texte, l’API gpt-3.5-turbo fait également un bon travail avec la complétion de texte. Il est plus performant que le modèle text-davinci-003 et ne coûte qu’un dixième de son prix.

L’exemple suivant montre comment vous pouvez configurer l’API ChatGPT pour la complétion de texte :

 import openai

openai.api_key = "YOUR_API_KEY"

completion = openai.ChatCompletion.create(
  model = "gpt-3.5-turbo",
  temperature = 0.8,
  max_tokens = 2000,
  messages = [
    {"role": "system", "content": "You are a poet who creates poems that evoke emotions."},
    {"role": "user", "content": "Write a short poem for programmers."}
  ]
)

print(completion.choices[0].message.content) 

Vous n’avez même pas besoin de fournir le rôle du système et son contenu. Le simple fait de fournir l’invite de l’utilisateur fera le travail pour vous.

 messages = [
  {"role": "user", "content": "Write a short poem for programmers."}
] 

L’exécution du code ci-dessus génère un poème pour les programmeurs :

Format de réponse de l’API ChatGPT

L’API ChatGPT envoie la réponse dans le format suivant :

Vous devez ensuite extraire la réponse de l’assistant qui est stockée dans le fichier contenu.

Construire des applications en utilisant l’API ChatGPT

Vous pouvez utiliser directement le point de terminaison de l’API ou la fonction openai Bibliothèque Python/Node.js pour commencer à construire des applications alimentées par l’API ChatGPT. En dehors de la version officielle de openai vous pouvez également développer des applications en utilisant les bibliothèques gérées par la communauté et recommandées par OpenAI.

Cependant, OpenAI ne vérifie pas la sécurité de ces bibliothèques gérées par la communauté, il est donc préférable d’utiliser directement le point de terminaison de l’API ou d’utiliser la bibliothèque officielle de l OpenAI Bibliothèque Python/Node.js.

Méthode 1 : Utiliser le point de terminaison de l’API

Vous devez utiliser le point de terminaison /v1/chat/completions pour utiliser le point de terminaison gpt-3.5-turbo et gpt-4 modèles.

 import requests

openai.api_key = "YOUR_API_KEY"
URL = "https://api.openai.com/v1/chat/completions"

payload = {
  "model": "gpt-3.5-turbo",
  "temperature" : 1.0,
  "messages" : [
    {"role": "system", "content": f"You are an assistant who tells any random and very short fun fact about this world."},
    {"role": "user", "content": f"Write a fun fact about programmers."},
    {"role": "assistant", "content": f"Programmers drink a lot of coffee!"},
    {"role": "user", "content": f"Write one related to the Python programming language."}
  ]
}

headers = {
  "Content-Type": "application/json",
  "Authorization": f"Bearer {openai.api_key}"
}

response = requests.post(URL, headers=headers, json=payload)
response = response.json()

print(response['choices'][0]['message']['content']) 

L’exemple de code ci-dessus montre comment vous pouvez utiliser directement le point de terminaison pour effectuer l’appel à l’API à l’aide de la fonction requêtes bibliothèque.

Tout d’abord, affectez la clé API à une variable. Ensuite, vous devez fournir le nom du modèle à la fonction modèle paramètre de la charge utile . Ensuite, nous avons fourni l’historique de la conversation à l’objet messages paramètre.

Ici, nous avons gardé un température afin que notre réponse soit plus aléatoire et donc plus créative.

Voici le résultat de la réponse :

Notez qu’il y a des problèmes avec le ChatGPT d’OpenAI, vous pouvez donc obtenir des réponses offensantes ou biaisées à partir de son API également.

Méthode 2 : Utiliser la bibliothèque officielle d’OpenAI

Installer la bibliothèque openai Bibliothèque Python avec pip :

 pip install openai 

Vous êtes maintenant prêt à générer des compléments de texte ou de chat.

 import openai

openai.api_key = "YOUR_API_KEY"

response = openai.ChatCompletion.create(
  model = "gpt-3.5-turbo",
  temperature = 0.2,
  max_tokens = 1000,
  messages = [
    {"role": "user", "content": "Who won the 2018 FIFA world cup?"}
  ]
)

print(response['choices'][0]['message']['content']) 

Dans ce code, nous n’avons fourni qu’une seule invite à l’utilisateur. Nous avons maintenu la température à un niveau bas pour que la réponse soit plus déterministe que créative.

Vous obtiendrez la réponse suivante après avoir exécuté le code :

Les réponses de ChatGPT peuvent sembler magiques et amener à se demander comment ChatGPT fonctionne. Mais en coulisses, il est soutenu par le modèle de langage Generative Pre-trained Transformer (GPT) qui fait tout le travail.

Créez des applications de nouvelle génération à l’aide de l’API ChatGPT

Vous avez appris à configurer l’API ChatGPT. L’API ChatGPT vous a ouvert les portes, à vous et aux développeurs du monde entier, de la création de produits innovants tirant parti de la puissance de l’IA.

Vous pouvez utiliser cet outil pour développer des applications telles que des rédacteurs d’articles, des traducteurs de code, des rédacteurs d’e-mails, des générateurs de textes marketing, des résumeurs de textes, etc. Votre imagination est la limite de la création d’applications exploitant cette technologie.

Outre l’API ChatGPT, vous pouvez également utiliser d’autres modèles OpenAI pour développer des applications intéressantes.