前言

我所遇到的问题相信大家也都遇到了，有时候与 chatGPT 对话时经常出现 1 小时内请求过多的情况，心情不好就不跟你聊了。

于是

我为了测试 text 模型到底怎么样，有没有大家说的那么神奇，我与 GPT 的交互陷入了一个死循环。原因是我想让它帮我写用 tg bot 接入 OpenAI，然后用和 bot 交互，你猜怎么着，GPT 模型不支持 API 调用，目前只能用 post 请求，这就把 GPT 给难坏了，4 小时这代码也没写明白，一个劲儿说我请求次数太多！最后我给它一个 60 分吧，感觉嗷，用 AI 取代程序员还有待时日。

本文内容一共分为两个部分，第一部分是在一台 linux 服务器，直接用 python 命令行的方式与最新的模型 Davinci-003 交互；第二部分是与已经接入 API 的 telegram bot 交互，实现的方法也很简单，主要命令和代码如下：

第一部分

首先我们需要在服务器上安装 pip 和 openai 库：

apt update
apt install pip vim -y
pip install openai

然后，需要申请 OpenAI 的 api，在这里申请：https://platform.openai.com/account/api-keys
顺便说一下，申请 api 需要先绑定信用卡，不支持中国卡，哇咔咔！推荐使用：https://iweec.com/709.html
绑卡后两个月送 $18，随便造；参考费用是 750 个单词算 1000tokens，费用 $0.02。为了测试不超标，我把消费限制在每月最多 $1。设置限额的方法就是在 https://platform.openai.com/account/billing/limits 看条件设置吧！

然后，就是在 vps 上创建 main.py, 内容如下：

import openai

openai.api_key = "这里是你申请到的 API-key"

def chat_with_gpt3(prompt):
    response = openai.Completion.create(
        engine="text-davinci-003",
        prompt=prompt,
        max_tokens=104,
        n=1,
        stop=None,
        temperature=0.5,
    )
    message = response.choices[0].text
    return message

def main():
    while True:
        message = input("You:")
        response_message = chat_with_gpt3(message)
        print(f"Bot: {response_message}")

if __name__ == "__main__":
    main()

最后执行 python3 chat.py，即可实现交互问答：

第二部分

首先还是要申请 OpenAI 的 apikey，方法上面说了；
然后这个 vps 也必须是海外的嗷，因为我们要用 bot；

apt update
apt install pip vim -y
pip install openai aiogram 

下一步就是新建 main.py，内容如下：

import openai
from aiogram import Bot, types
from aiogram.dispatcher import Dispatcher
from aiogram.utils import executor

token = '这里是你的 bot token'
openai.api_key = '这里是你的 api-key'

bot = Bot(token)
dp = Dispatcher(bot)

@dp.message_handler()
async def send(message : types.Message):
    response = openai.Completion.create(
    model="text-davinci-003",
    prompt=message.text,
    temperature=0.9,
    max_tokens=1000,
    top_p=1.0,
    frequency_penalty=0.0,
    presence_penalty=0.6,
    stop=["You:"]
)
    await message.answer(response['choices'][0]['text'])

executor.start_polling(dp, skip_updates=True)

最后，就是执行 python3 main.py，提示：Updates were skipped successfully. 就可以到你的 bot 当中，跟他聊一下！

小结

切记：不要暴露 API 和 token！！

我在上面用例当中引用的 text-davinci-003 模型，虽然快，但是有点傻：