OpenAI o系列模型Responses接口开发Python代码示例 (1)
📝 简介
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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。
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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 | 慢 | 中等 | 快 |
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。
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太好看了,快点更新!
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