OpenAI Chat Completion API 申請及使用

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 早已在各個行業和領域廣泛應用，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能協助，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。

申請流程

要使用 OpenAI Chat Completion API，首先可以到 OpenAI Chat Completion API 頁面點擊「Acquire」按鈕，獲取請求所需要的憑證：

如果你尚未登入或註冊，會自動跳轉到登入頁面邀請您來註冊和登入，登入註冊之後會自動返回當前頁面。在首次申請時會有免費額度贈送，可以免費使用該 API。

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數組，它是一個數組，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，我們提供了三種身份，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調用代碼生成，您可以複製代碼直接運行，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：返回格式設置。

調用之後，我們發現返回結果如下：

{
  "id": "chatcmpl-Cmd6uwSxN75F4PAdQSFEO8f2QPs4E",
  "object": "chat.completion",
  "created": 1765706120,
  "model": "gpt-5.2",
  "choices": [
    {
      "index": 0,
      "message": {
        "role": "assistant",
        "content": "Hello! What can I help you with today?",
        "refusal": null,
        "annotations": []
      },
      "finish_reason": "stop"
    }
  ],
  "usage": {
    "prompt_tokens": 7,
    "completion_tokens": 13,
    "total_tokens": 20,
    "prompt_tokens_details": {
      "cached_tokens": 0,
      "audio_tokens": 0
    },
    "completion_tokens_details": {
      "reasoning_tokens": 0,
      "audio_tokens": 0,
      "accepted_prediction_tokens": 0,
      "rejected_prediction_tokens": 0
    }
  },
  "service_tier": "default",
  "system_fingerprint": null
}

返回結果一共有多個字段，介紹如下：

id，生成此次對話任務的 ID，用於唯一標識此次對話任務。
model ，選擇的 OpenAI ChatGPT 官網模型。
choices，ChatGPT 針對提問詞給予的回答信息。
usage ：針對本次問答對 token 的統計信息。

其中 choices 是包含了 ChatGPT 的回答信息，它裡面的 choices 是 ChatGPT，可以發現如圖所示。

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

流式響應

該介面也支持流式響應，這對網頁對接十分有用，可以讓網頁實現逐字顯示效果。如果想流式返回響應，可以更改請求頭裡面的 stream 參數，修改為 true。修改如圖所示，不過調用代碼需要有對應的更改才能支持流式響應。

將 stream 修改為 true 之後，API 將逐行返回對應的 JSON 數據，在代碼層面我們需要做相應的修改來獲得逐行的結果。 Python 樣例調用代碼：

import requests

url = "https://api.acedata.cloud/openai/chat/completions"

headers = {
    "accept": "application/json",
    "authorization": "Bearer {token}",
    "content-type": "application/json"
}

payload = {
    "model": "gpt-4",
    "messages": [{"role":"user","content":"hello"}],
    "stream": True
}

response = requests.post(url, json=payload, headers=headers)
print(response.text)

輸出效果如下：

data: {"choices": [{"delta": {"role": "assistant"}, "index": 0}], "created": 1721007348, "id": "chatcmpl-YzczYjVhNjhjMzMwNDQ5MDkyNGYzOGZjZGE1ZGQ5OGU", "model": "gpt-4", "object": "chat.completion.chunk", "recipient": "all"}

data: {"choices": [{"delta": {"content": "嗨", "role": "assistant"}, "index": 0}], "created": 1721007348, "id": "chatcmpl-YzczYjVhNjhjMzMwNDQ5MDkyNGYzOGZjZGE1ZGQ5OGU", "model": "gpt-4", "object": "chat.completion.chunk", "recipient": "all"}

data: {"choices": [{"delta": {"content": " 你好", "role": "assistant"}, "index": 0}], "created": 1721007348, "id": "chatcmpl-YzczYjVhNjhjMzMwNDQ5MDkyNGYzOGZjZGE1ZGQ5OGU", "model": "gpt-4", "object": "chat.completion.chunk", "recipient": "all"}

data: {"choices": [{"delta": {"content": "！", "role": "assistant"}, "index": 0}], "created": 1721007348, "id": "chatcmpl-YzczYjVhNjhjMzMwNDQ5MDkyNGYzOGZjZGE1ZGQ5OGU", "model": "gpt-4", "object": "chat.completion.chunk", "recipient": "all"}

data: {"choices": [{"delta": {"content": " 怎麼", "role": "assistant"}, "index": 0}], "created": 1721007348, "id": "chatcmpl-YzczYjVhNjhjMzMwNDQ5MDkyNGYzOGZjZGE1ZGQ5OGU", "model": "gpt-4", "object": "chat.completion.chunk", "recipient": "all"}

data: {"choices": [{"delta": {"content": " 我", "role": "assistant"}, "index": 0}], "created": 1721007348, "id": "chatcmpl-YzczYjVhNjhjMzMwNDQ5MDkyNGYzOGZjZGE1ZGQ5OGU", "model": "gpt-4", "object": "chat.completion.chunk", "recipient": "all"}

data: {"choices": [{"delta": {"content": " 可以", "role": "assistant"}, "index": 0}], "created": 1721007348, "id": "chatcmpl-YzczYjVhNjhjMzMwNDQ5MDkyNGYzOGZjZGE1ZGQ5OGU", "model": "gpt-4", "object": "chat.completion.chunk", "recipient": "all"}

data: {"choices": [{"delta": {"content": " 幫助", "role": "assistant"}, "index": 0}], "created": 1721007348, "id": "chatcmpl-YzczYjVhNjhjMzMwNDQ5MDkyNGYzOGZjZGE1ZGQ5OGU", "model": "gpt-4", "object": "chat.completion.chunk", "recipient": "all"}

data: {"choices": [{"delta": {"content": " 你", "role": "assistant"}, "index": 0}], "created": 1721007348, "id": "chatcmpl-YzczYjVhNjhjMzMwNDQ5MDkyNGYzOGZjZGE1ZGQ5OGU", "model": "gpt-4", "object": "chat.completion.chunk", "recipient": "all"}

data: {"choices": [{"delta": {"content": " 今天", "role": "assistant"}, "index": 0}], "created": 1721007348, "id": "chatcmpl-YzczYjVhNjhjMzMwNDQ5MDkyNGYzOGZjZGE1ZGQ5OGU", "model": "gpt-4", "object": "chat.completion.chunk", "recipient": "all"}

data: {"choices": [{"delta": {"content": "？", "role": "assistant"}, "index": 0}], "created": 1721007348, "id": "chatcmpl-YzczYjVhNjhjMzMwNDQ5MDkyNGYzOGZjZGE1ZGQ5OGU", "model": "gpt-4", "object": "chat.completion.chunk", "recipient": "all"}

data: {"choices": [{"delta": {"role": "assistant"}, "index": 0}], "created": 1721007348, "id": "chatcmpl-YzczYjVhNjhjMzMwNDQ5MDkyNGYzOGZjZGE1ZGQ5OGU", "model": "gpt-4", "object": "chat.completion.chunk", "recipient": "all"}

data: {"choices": [{"delta": {"role": "assistant"}, "finish_reason": "stop", "index": 0}], "created": 1721007349, "id": "chatcmpl-YzczYjVhNjhjMzMwNDQ5MDkyNGYzOGZjZGE1ZGQ5OGU", "model": "gpt-4", "object": "chat.completion.chunk", "recipient": "all"}

data: [DONE]

可以看到，響應裡面有許多 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，您可以根據結果來對接到您的系統中。同時流式響應的結束是根據 data 的內容來判斷的，如果內容為 [DONE]，則表示流式響應回答已經全部結束。返回的 data 結果一共有多個字段，介紹如下：

id，生成此次對話任務的 ID，用於唯一標識此次對話任務。
model ，選擇的 OpenAI ChatGPT 官網模型。
choices，ChatGPT 針對提問詞給予的回答信息。

JavaScript 也是支持的，比如 Node.js 的流式調用代碼如下：

const options = {
  method: "post",
  headers: {
    accept: "application/json",
    authorization: "Bearer {token}",
    "content-type": "application/json",
  },
  body: JSON.stringify({
    model: "gpt-4",
    messages: [{ role: "user", content: "hello" }],
    stream: true,
  }),
};

fetch("https://api.acedata.cloud/openai/chat/completions", options)
  .then((response) => response.json())
  .then((response) => console.log(response))
  .catch((err) => console.error(err));

Java 樣例代碼：

JSONObject jsonObject = new JSONObject();
jsonObject.put("model", "gpt-4");
jsonObject.put("messages", [{"role":"user","content":"hello"}]);
jsonObject.put("stream", true);
MediaType mediaType = "application/json; charset=utf-8".toMediaType();
RequestBody body = jsonObject.toString().toRequestBody(mediaType);
Request request = new Request.Builder()
  .url("https://api.acedata.cloud/openai/chat/completions")
  .post(body)
  .addHeader("accept", "application/json")
  .addHeader("authorization", "Bearer {token}")
  .addHeader("content-type", "application/json")
  .build();

OkHttpClient client = new OkHttpClient();
Response response = client.newCall(request).execute();
System.out.print(response.body!!.string())

其他語言可以另外自行改寫，原理都是一樣的。

多輪對話

如果您想要對接多輪對話功能，需要對 messages 字段上傳多個提問詞，多個提問詞的具體示例如下圖所示：

Python 樣例調用代碼：

import requests

url = "https://api.acedata.cloud/openai/chat/completions"

headers = {
    "accept": "application/json",
    "authorization": "Bearer {token}",
    "content-type": "application/json"
}

payload = {
    "model": "gpt-4",
    "messages": [{"role":"user","content":"你好"},{"role":"assistant","content":"嗨！今天我能为你提供什么帮助？"},{"role":"user","content":"我刚才说了什么？"}]
}

response = requests.post(url, json=payload, headers=headers)
print(response.text)

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：

{
  "choices": [
    {
      "index": 0,
      "message": {
        "role": "assistant",
        "content": "你說了，\"你好。\""
      },
      "finish_reason": "stop"
    }
  ],
  "created": 1721323012,
  "id": "chatcmpl-NWZmOTA5MDlkZjBjNDRjNGEwMzRjYzA5NmM1MzQwMWY",
  "model": "gpt-4",
  "object": "chat.completion.chunk",
  "recipient": "all",
  "usage": {
    "prompt_tokens": 31,
    "completion_tokens": 6,
    "total_tokens": 37
  }
}

可以看到，choices 包含的信息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。

對接 OpenAI-Python

OpenAI Chat Completion API 服務的上游是官方的 OpenAI 服務，具體可查看官方 OpenAI-Python，本文將簡要介紹如何使用官方提供的服務。

首先需要搭建本地 Python 環境，此過程可谷歌搜索一下。
下載安裝開發環境，比如安裝 VSCode 編輯器。
配置 OpenAI 環境變量。

在項目文件夾裡，創建一個名為 .env 的文件，並保存
.env 文件內容：

OPENAI_API_KEY="sk-xxx"
OPENAI_BASE_URL="https://api.acedata.cloud/openai"  # 再次提醒：如果你使用官網OpenAI的key，不要用這個地址。

sk-xxx 使用自己的 key 替換。OPENAI_BASE_URL 是訪問 OpenAI 的代理接口。

安裝項目依賴的包

pip install openai

Mac OS 中命令為：

pip3 install openai

創建示例源代碼文件

假設我們創建了一個示例代碼 index.py ，具體內容如下：

import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(api_key=os.environ.get("OPENAI_API_KEY"))

response = client.chat.completions.create(
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": "你好",
        }
    ],
    model="gpt-4",
)

print(response.text)

聯網模型

gpt-3.5-browsing 和 gpt-4-browsing 模型與其它模型不同，它可以根據提問詞來進行聯網搜索，並且將聯網搜索的結果進行適當的調整返回給你，本文將通過一個具體示例來演示聯網功能，接下來就可以在 OpenAI Chat Completion API 界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調用代碼生成，您可以複製代碼直接運行，也可以直接點擊「Try」按鈕進行測試。

調用之後，我們發現返回結果如下：

{
  "choices": [
    {
      "index": 0,
      "message": {
        "role": "assistant",
        "content": "今天中國的最新新聞，你可以查看主要新聞網站，例如：\n\n- [BBC News China](https://www.bbc.com/news/world/asia/china)\n- [CNN China News](https://edition.cnn.com/china)\n- [Reuters China](https://www.reuters.com/news/archive/china-news)\n\n這些來源將會有最新的中國時事資訊。"
      },
      "finish_reason": "stop"
    }
  ],
  "created": 1721009347,
  "id": "chatcmpl-YzA0M2RjZDVkYThlNDkxNTkzOThmZWQ4OGMzNzdhNzA",
  "model": "gpt-4-browsing",
  "object": "chat.completion.chunk",
  "recipient": "all",
  "usage": {
    "prompt_tokens": 325,
    "completion_tokens": 82,
    "total_tokens": 407
  }
}

可以看到，choices 裡面的回答信息是根據聯網查詢後得到的，並且也給出了相關的鏈接，choices 裡面的回答信息是要通過 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。

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本和圖像輸入，實現了跨模態的理解和生成。使用 gpt-4o 模型的文本處理是與上文的基本使用內容一致的，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通過在原有的 content 內容基礎上添加一個 type 字段，通過該字段可以知道上傳的是文本還是圖片，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 兩種方式來調用該功能。

Curl 腳本方式

curl -X POST 'https://api.acedata.cloud/openai/chat/completions' \
-H 'accept: application/json' \
-H 'authorization: Bearer {token}' \
-H 'content-type: application/json' \
-d '{
    "model": "gpt-4o",
    "messages": [
      {
        "role": "user",
        "content": [
          {
            "type": "text",
            "text": "這張圖片裡面有什麼？"
          },
          {
            "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"
            }
          }
        ]
      }
    ]
  }'

Python 腳本方式

```python
import requests

url = "https://api.acedata.cloud/openai/chat/completions"

headers = {
    "accept": "application/json",
    "authorization": "Bearer {token}",
    "content-type": "application/json"
}

payload = {
    "model": "gpt-4o",
    "messages": [
        {
            "role": "user",
            "content": [
                {
                    "type": "text", "text": "這張圖片裡面有什麼？"
                },
                {
                    "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"
                    }
                },
            ],
        }
    ]
}

response = requests.post(url, json=payload, headers=headers)
print(response.text)

然後可以得到下面的結果，結果裡面的字段信息是與上文一致的，具體的如下：

{
  "id": "chatcmpl-123",
  "object": "chat.completion",
  "created": 1677652288,
  "model": "gpt-4-vision-preview",
  "system_fingerprint": "fp_44709d6fcb",
  "choices": [
    {
      "index": 0,
      "message": {
        "role": "assistant",
        "content": "\n\n這張圖片顯示了一條木製步道延伸穿過一片郁郁蔥蔥的沼澤地。"
      },
      "logprobs": null,
      "finish_reason": "stop"
    }
  ],
  "usage": {
    "prompt_tokens": 9,
    "completion_tokens": 12,
    "total_tokens": 21
  }
}

可以看到回答的內容是基於圖片進行回答的，因此通過上述兩種方式可以輕鬆使用 gpt-4-vision 模型的文本和圖像處理能力。除了，gpt-4o，還有一個更低成本的模型，叫做 gpt-4o-mini。gpt-4o-mini 是 OpenAI 開發的最新一代大型語言模型，它不僅響應速度快，同時價格也更便宜，也支持多模態。vision 功能的使用可參考上文 gpt-4o 模型的使用的內容。

GPT-4o 繪圖模型

請求樣例：

{
  "model": "gpt-4o-image",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": [
        {
          "type": "text",
          "text": "生成吉卜力風格的圖片，並且帶上個帽子"
        },
        {
          "type": "file_url",
          "file_url": {
            "url": "https://cdn.acedata.cloud/qzx2z1.png"
          }
        }
      ]
    }
  ],
  "stream": false
}

樣例結果：

{
  "id": "chatcmpl-89CXTr5EHi7WgiO3qSzWxvmqwfryP",
  "object": "chat.completion.chunk",
  "model": "gpt-4o-image",
  "created": 1744395060,
  "choices": [
    {
      "index": 0,
      "message": {
        "role": "assistant",
        "content": "{\n  \"prompt\": \"一位長髮黑髮的年輕女性穿著白色連衣裙，站在風景如畫的戶外環境中。這張圖片是以吉卜力動畫風格呈現，特徵是柔和的顏色和精緻的細節。她戴著一頂可愛時尚的帽子，面帶溫暖和愉快的微笑。背景顯示郁郁蔥蔥的綠色植物和寧靜的氛圍，陽光透過樹木灑下。\",\n  \"size\": \"1024x1024\"\n}\n\n\n![file-96TSnzJ6MipkZwCmmYEZSA](https://filesystem.site/cdn/20250412/s8EFrYVqeRWc5SfTmF1SbgBS2WFGXb.webp)\n[下載⏬](https://filesystem.site/cdn/download/20250412/s8EFrYVqeRWc5SfTmF1SbgBS2WFGXb.webp)\n\n這是以吉卜力風格創作的圖片，描繪了一位穿著白色連衣裙和時尚帽子的年輕女性，置身於風景如畫的戶外環境中。柔和溫暖的氛圍透過細膩的細節和生動的顏色得以展現。"
      },
      "finish_reason": "stop"
    }
  ],
  "usage": {
    "prompt_tokens": 70,
    "completion_tokens": 17,
    "total_tokens": 87
  }
}

錯誤處理

在調用 API 時，如果遇到錯誤，API 會返回相應的錯誤代碼和信息。例如：

400 token_mismatched：錯誤的請求，可能是因為缺少或無效的參數。
400 api_not_implemented：錯誤的請求，可能是因為缺少或無效的參數。
401 invalid_token：未授權，無效或缺少授權令牌。
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，伺服器出現問題。

錯誤響應示例

{
  "success": false,
  "error": {
    "code": "api_error",
    "message": "獲取失敗"
  },
  "trace_id": "2cf86e86-22a4-46e1-ac2f-032c0f2a4e89"
}

結論

通過本文檔，您已經了解了如何使用 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對接和使用該 API。如有任何問題，請隨時聯繫我們的技術支持團隊。

入門

AI 聊天

AI 圖像

AI 視頻

AI 音頻

網絡與數據

驗證碼

身份

代理

進階

OpenAI Chat Completion API 申請及使用

申請流程

基本使用

流式響應

多輪對話

對接 OpenAI-Python

聯網模型

視覺模型

GPT-4o 繪圖模型

錯誤處理

錯誤響應示例

結論

​申請流程

​基本使用

​流式響應

​多輪對話

​對接 OpenAI-Python

​聯網模型

​視覺模型

​GPT-4o 繪圖模型

​錯誤處理

​錯誤響應示例

​結論

申請流程

基本使用

流式響應

多輪對話

對接 OpenAI-Python

聯網模型

視覺模型

GPT-4o 繪圖模型

錯誤處理

錯誤響應示例

結論