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OpenAI o系列模型Responses接口开发Python代码示例 (1)

字数: (2744)
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📝 简介

  • OpenAI 最先进的模型响应接口。支持文本和图像输入,以及文本输出。创建与模型的有状态交互,将先前响应的输出用作输入。通过文件搜索、网络搜索、计算机使用等内置工具扩展模型的能力。使用函数调用允许模型访问外部系统和数据。

  • 相关指南可参阅OpenAI官网:Responses

💡 Python请求示例

创建一个你的项目文件夹来保存以下代码(注意:下面两个代码文件需所在的同一个目录下)

1.创建 .env 变量文件文件

  • 创建一个名为 .env 的文件(注意,文件名就是 .env,前面有一个点,没有其他前缀)。

  • 在该 .env 文件中,输入以下内容,将您的 API 密钥和基础 URL 填入:

# .env (创建文件重命名.env)
# 这里是注释,不会被读取
# 将API密钥存储在变量中,变量名建议大写
UIUI_API_KEY="sk-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx"

2.创建一个xxxx.py文件,写入以下Python代码。

  • 创建一个名为 xxxx.py 的文件。

  • 在该 xxxx.py 文件中,输入以下内容,将您的 API 密钥和基础 URL 填入:

# o3pro.py

import http.client
import json
import os  # 导入os库来访问环境变量
from dotenv import load_dotenv  # 从dotenv库导入加载函数

# --- 关键修改:加载 .env 文件 ---
# 这行代码会自动查找当前目录下的 .env 文件,并加载其中的变量
load_dotenv()

# --- 从环境变量中获取API密钥 ---
# 使用 os.getenv() 来安全地获取密钥
# "UIUI_API_KEY" 必须与你在 .env 文件中设置的变量名完全一样
API_KEY = os.getenv("UIUI_API_KEY")

# 检查是否成功获取到密钥
if not API_KEY:
    raise ValueError("未能找到API密钥,请检查您的 .env 文件是否正确设置了 UIUI_API_KEY。")

# --- /v1/responses接口可用模型,o3/o4系列 ---

conn = http.client.HTTPSConnection("sg.uiuiapi.com")

payload = json.dumps({
    "model": "o4-mini",
    "input": [
        {
            "role": "system",
            "content": "你是一位数学教授,擅长p-adic分析和测度论。请以专业且易于理解的方式回答与p-adic数和测度论相关的问题。"
        },
        {
            "role": "user",
            "content": "解释2-adic整数场景中,'2Z_2+1 上有唯一的 Haar 测度"
        }
    ]
})

headers = {
    'Accept': 'application/json',
    'Authorization': API_KEY,  # 这里现在使用的是从.env文件加载的变量
    'Content-Type': 'application/json'
}

try:
    conn.request("POST", "/v1/responses", payload, headers)
    res = conn.getresponse()
    data = res.read()
    response_str = data.decode("utf-8")
    response_json = json.loads(response_str)

    story_text = response_json['output'][1]['content'][0]['text']
    print(story_text)

except (KeyError, IndexError) as e:
    print("无法从API响应中解析故事文本,请检查返回的JSON结构。")
    print("错误详情:", e)
    print("收到的原始JSON:", response_json)
except Exception as e:
    print(f"发生了一个错误: {e}")

finally:
    # 确保连接在使用后总是被关闭
    conn.close()

IV. 横向对决:o3、o3-Pro 与 GPT-4o,到底该选谁?

面对OpenAI眼花缭乱的产品线,许多人会问:o3现在是不是比GPT-4o又便宜又好?

答案是:看情况 (It depends)。

A. 核心特性对比表

特性 OpenAI o3-Pro OpenAI o3 (新定价) OpenAI GPT-4o
一句话定位 深度推理专家 高性价比推理引擎 全能多面手
最佳应用场景 科研、金融、复杂编程等高精尖任务 通用高性能推理、数据分析、自动化流程 实时对话、多模态交互、创意内容生成
API输入价 $20/百万tok $2/百万tok $5/百万tok
API输出价 $80/百万tok $8/百万tok $20/百万tok
推理能力 顶级 (S+) 极强 (S) 强大 (A+)
速度 中等
多模态 理解图像 理解图像 理解并生成文本、图像、音频
核心优势 极致可靠、深度思考 性价比之王 速度快、功能全能

B. 场景化选择建议

  • 如果你需要处理的是...
    • 一篇需要严谨逻辑推导的科学论文分析
    • 一个复杂的金融模型风险评估
    • 一个包含数百个依赖关系的软件架构设计
    • 选 o3-Pro (如果你不计成本和时间,追求最佳结果) 或 选 o3 (如果性价比是重要考量)。
  • 如果你需要...
    • 一个能流畅对话、快速响应的智能客服
    • 一个能听懂你的语音指令并生成图片的工具
    • 一个能快速总结会议并生成多语言纪要的助手
    • 选 GPT-4o。它的“全能”和速度是为交互而生。

版权信息: 本文由UIUIAPI团队编写,保留所有权利。未经授权,不得转载或用于商业用途。

转载请注明出处: 界智通

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