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OpenAI ChatGPT 是一款非常強大的 AI 對話系統，只要輸入提示詞，就能在短短幾秒內生成流暢自然的回覆。ChatGPT 以其出色的語言理解和生成能力在業界獨樹一幟，如今，ChatGPT 早已在各個產業和領域廣泛應用，其影響力愈發顯著。無論是日常對話、創意寫作，還是專業諮詢、程式編寫，ChatGPT 都能提供令人驚嘆的智慧協助，極大地提高了人類的工作效率和創造力。 本文檔主要介紹 OpenAI Chat Completion API 操作的使用流程，利用它我們可以輕鬆使用官方 OpenAI ChatGPT 的對話功能。 平台接受的相容模型請求按該模型的輸入、輸出及快取用量計費。Chat Completions 的 prompt_tokens 包含快取 token，已回報的快取部分按對應快取價格結算；切換介面格式不會變成固定次數收費。費用以控制台目前模型價格和回應 usage.cost 為準。

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GPT-6.1 Terra

使用 model: "gpt-6.1-terra" 選擇該模型。支援文字、圖像輸入和串流輸出；函數工具及結構化輸出請按本介面的參數格式呼叫。推理等級支援 low、medium、high、xhigh 和 max，建議從 reasoning_effort: "low" 開始；不支援 none 或 minimal。輸入超過 272,000 tokens 時適用長上下文價格，實際費用以控制台目前價格和回應中的用量為準。

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GPT-6.1 Sol

使用 model: "gpt-6.1-sol" 選擇該模型。支援串流輸出、函數呼叫、結構化輸出和圖像輸入。首次開放的一週內，僅向已驗證的 ACE T1+ 持有者（至少 100,000 ACE）或獲授權使用者開放；具體開放時間以控制台存取提示為準。 推理等級支援 low、medium、high、xhigh 和 max，暫不支援 none 或 minimal。建議從 reasoning_effort: "low" 開始。輸入超過 272,000 tokens 時整次請求適用長上下文價格，費用以控制台目前價格為準。

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申請流程

要使用 OpenAI Chat Completion API，首先到 Ace Data Cloud 控制台 取得您的 API Token，留作備用。 如果你尚未登入或註冊，會自動跳轉到登入頁面邀請你註冊和登入，完成後會自動返回目前頁面。 一個 API Token 即可呼叫平台所有服務，無需為每個服務個別申請。 首次申請會贈送免費額度，可免費體驗；額度不足時可在 控制台 儲值通用餘額。
📘 完整文件：OpenAI Chat Completion API →

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基本使用

接下來就可以在介面上填寫對應的內容，如圖所示：

在第一次使用該介面時，我們至少需要填寫三個內容，一個是 authorization，直接在下拉列表裡面選擇即可。另一個參數是 model， model 就是我們選擇使用 OpenAI ChatGPT 官網模型類別，這裡我們主要有 20 種模型，詳情可以看我們提供的模型。最後一個參數是messages，messages是我們輸入的提問詞陣列，它是一個陣列，表示可以同時上傳多個提問詞，每個提問詞包含了 role 和 content，其中 role 表示提問者的角色，我們提供了三種身分，分別為 user 、assistant、system 。另一個 content 就是我們提問的具體內容。 同時您可以注意到右側有對應的呼叫程式碼生成，您可以複製程式碼直接執行，也可以直接點擊「Try」按鈕進行測試。 常用可選參數：
  • max_tokens：限制單次回覆的最大 token 數。
  • temperature：生成隨機性，0-2 之間，值越大越發散。
  • n：一次生成多少條候選回覆。
  • response_format：回傳格式設定。

呼叫之後，我們發現回傳結果如下：
回傳結果一共有多個欄位，介紹如下：
  • id，生成此次對話任務的 ID，用於唯一識別此次對話任務。
  • model ，選擇的 OpenAI ChatGPT 官網模型。
  • choices，ChatGPT 針對提問詞給予的回答資訊。
  • usage ：針對本次問答對 token 的統計資訊。
其中 choices 是包含了 ChatGPT 的回答資訊，它裡面的 choices 是 ChatGPT，可以發現如圖所示。

可以看到，choices 裡面的 content 欄位包含了 ChatGPT 回覆的具體內容。

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串流回應

該介面也支援串流回應，這對網頁串接十分有用，可以讓網頁實現逐字顯示效果。 如果想串流回傳回應，可以更改請求標頭裡面的 stream 參數，修改為 true。 修改如圖所示，不過呼叫程式碼需要有對應的更改才能支援串流回應。

將 stream 修改為 true 之後，API 將逐行回傳對應的 JSON 資料，在程式碼層面我們需要做相應的修改來取得逐行的結果。 Python 範例呼叫程式碼：
輸出效果如下：
可以看到，回應裡面有許多 data，data 裡面的 choices 即為最新的回答內容，與上文介紹的內容一致。choices 是新增的回答內容，您可以根據結果來串接到您的系統中。同時串流回應的結束是根據 data 的內容來判斷的，如果內容為 [DONE]，則表示串流回應回答已經全部結束。回傳的 data 結果一共有多個欄位，介紹如下：
  • id，產生此次對話任務的 ID，用於唯一識別此次對話任務。
  • model ，選擇的 OpenAI ChatGPT 官網模型。
  • choices，ChatGPT 針對提問詞給予的回答資訊。
JavaScript 也是支援的，例如 Node.js 的串流呼叫程式碼如下：
Java 範例程式碼：
其他語言可以另外自行改寫，原理都是一樣的。

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多輪對話

如果您想要串接多輪對話功能，需要對 messages 欄位上傳多個提問詞，多個提問詞的具體範例如下圖所示：

Python 範例呼叫程式碼：
透過上傳多個提問詞，就可以輕鬆實現多輪對話，可以得到如下回答：
可以看到，choices 包含的資訊與基本使用的內容是一致的，這個包含了 ChatGPT 針對多個對話進行回覆的具體內容，這樣就可以根據多個對話內容來回答對應的問題了。

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串接 OpenAI-Python

OpenAI Chat Completion API 與官方 OpenAI 介面保持相容，可直接使用官方 SDK OpenAI-Python 串接，本文將簡要介紹使用方式。
  1. 首先需要建置本機 Python 環境，此過程可使用 Google 搜尋一下。
  2. 下載安裝開發環境，例如安裝 VSCode 編輯器。
  3. 設定 OpenAI 環境變數。
  • 在專案資料夾裡，建立一個名為 .env 的檔案，並儲存
  • .env 檔案內容：
sk-xxx 使用自己的 key 替換。OPENAI_BASE_URL 是存取 OpenAI 的代理介面。
  1. 安裝專案依賴的套件
Mac OS 中指令為：
  1. 建立範例原始碼檔案
假設我們建立了一個範例程式碼 index.py，具體內容如下：

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聯網模型

gpt-3.5-browsing 和 gpt-4-browsing 模型與其他模型不同，它可以根據提問詞來進行聯網搜尋，並且將聯網搜尋的結果進行適當的調整回傳給你，本文將透過一個具體範例來示範聯網功能，接下來就可以在 OpenAI Chat Completion API 介面上填寫對應的內容，如圖所示：

同時您可以注意到右側有對應的呼叫程式碼產生，您可以複製程式碼直接執行，也可以直接點擊「Try」按鈕進行測試。

呼叫之後，我們發現回傳結果如下：
可以看到，choices 裡面的回答資訊是根據聯網查詢後得到的，並且也給出了相關的連結，choices 裡面的回答資訊要透過 markdown 語法進行渲染，這樣才能獲得最佳的體驗，最後這也體現出我們模型的聯網功能的強大優勢。

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視覺模型

gpt-4o 是 OpenAI 開發的多模態大型語言模型，它在 GPT-4 的基礎上增加了視覺理解能力。這個模型可以同時處理文字和圖像輸入，實現了跨模態的理解和生成。 使用 gpt-4o 模型的文字處理與上文的基本使用內容是一致的，下面將簡要介紹一下如果使用模型的圖像處理能力。 使用 gpt-4o 模型的圖像處理能力主要是透過在原有的 content 內容基礎上新增一個 type 欄位，透過該欄位可以知道上傳的是文字還是圖片，從而使用 gpt-4o 模型的圖像處理能力，下面主要講述採用 Curl 和 Python 兩種方式來呼叫該功能。
  • Curl 指令碼方式
  • Python 指令碼方式
接著可以得到以下結果，結果中的欄位資訊與上文一致，具體如下：
可以看到回答的內容是基於圖片進行回答的，因此透過上述兩種方式可以輕鬆使用 gpt-4-vision 模型的文字和圖像處理能力。 除了 gpt-4o，還有一個成本更低的模型，叫做 gpt-4o-mini。gpt-4o-mini 是 OpenAI 開發的最新一代大型語言模型，它不僅回應速度快，同時價格也更便宜，也支援多模態。vision 功能的使用可參考上文 gpt-4o 模型的使用內容。

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GPT-4o 繪圖模型

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根據參考圖進行生圖

以下是根據一張圖片生成自訂風格圖片的範例，首先讓我們看一下我們輸入的圖片，如下圖所示： 可以看到參考圖是一張真人圖片，我們可以讓它變化成一種風格，例如讓它變成動漫風格的圖像，具體的請求範例如下：
範例結果：
其中 choices 裡的 message.content 就是生成的完整對話結果，圖片以 Markdown 格式包含在其中（圖片連結為臨時位址，請及時下載儲存）。可以看出生成的圖片確實是動漫風格的，具體如下圖所示：

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純文字生圖

我們可以透過一個提示詞讓它生成圖片，並且以對話式的結果回傳給我們，以下我們以建立一張未來城市日落的圖片為範例，具體範例如下：
範例結果：
可以看到結果符合提示詞，具體如下所示：

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多圖生一圖

我們還可以使用多張參考圖來生成一張圖，例如使用一張帥哥和咖啡圖，利用這兩張圖可以生成一張帥哥喝咖啡的圖，以下是具體的參考圖：

以下我們以生成男生舉著咖啡，並且馬上要喝的樣子為範例，具體範例如下：
範例結果：
可以看到，生成的結果確實是結合了兩張圖來生成的，下面是具體的結果：

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錯誤處理

在呼叫 API 時，如果遇到錯誤，API 會回傳相應的錯誤代碼和資訊。例如：
  • 400 token_mismatched：錯誤的請求，可能是由於缺少或無效的參數。
  • 400 api_not_implemented：錯誤的請求，可能是由於缺少或無效的參數。
  • 401 invalid_token：未授權，無效或缺少授權權杖。
  • 429 too_many_requests：請求過多，您已超過速率限制。
  • 500 api_error：內部伺服器錯誤，伺服器上發生了問題。

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錯誤回應範例

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結論

透過本文檔，您已經瞭解如何使用 OpenAI Chat Completion API 輕鬆實現官方 OpenAI ChatGPT 的對話功能。希望本文檔能幫助您更好地串接和使用該 API。如有任何問題，請隨時聯絡我們的技術支援團隊。