Utilizzare le API di OpenAI
Tutorial: Come Utilizzare le API di OpenAI
Introduzione
Questo tutorial ti guiderà attraverso i passaggi fondamentali per iniziare a utilizzare le API di OpenAI nelle tue applicazioni Python.
Prerequisiti
- Python 3.10 o versione successiva installato sul tuo computer
- Un account OpenAI con una chiave API valida
- Il pacchetto OpenAI installato (pip install openai)
Configurazione Iniziale
Prima di iniziare, dovrai configurare il tuo ambiente:
from openai import OpenAI client = OpenAI(key="devi accedere a platform.openai.com")
Nota: Per sicurezza, è consigliato impostare la chiave API come variabile d'ambiente invece di includerla direttamente nel codice.
Esempi Base
Esempio 1: Analisi del Sentiment
Questo esempio mostra come analizzare il sentiment di un tweet:
response = client.chat.completions.create(
model="gpt-4",
messages=[
{
"role": "system",
"content": "Analizza il sentiment del tweet come positivo, neutro o negativo."
},
{
"role": "user",
"content": "Ho adorato il nuovo film di Batman!"
}
],
temperature=1,
max_tokens=256
)
print(response.choices[0].message.content)
Esempio 2: Parsing di Dati Non Strutturati
Questo esempio mostra come convertire dati non strutturati in formato CSV:
response = client.chat.completions.create(
model="gpt-4",
messages=[
{
"role": "system",
"content": "Converti i seguenti dati non strutturati in formato CSV."
},
{
"role": "user",
"content": "I frutti del pianeta Goocrux sono: neoskizzles (viola, sapore dolce), loheckles (blu grigiastro, aspro come limone), pounits (verde brillante, più saporito che dolce), loopnovas (rosa neon, sapore zucchero filato), glowls (arancione pallido, molto acido e amaro)."
}
],
temperature=1,
max_tokens=256
)
Parametri Principali
- model: Il modello da utilizzare (es. "gpt-4", "gpt-3.5-turbo") - l'elenco completo è su https://platform.openai.com/docs/models
- messages: Lista di messaggi che formano la conversazione
- temperature: Controlla la casualità delle risposte (0 = deterministico, 1 = molto creativo)
- max_tokens: Numero massimo di token nella risposta
Gestione degli Errori
È importante implementare una gestione degli errori appropriata:
try:
response = client.chat.completions.create(
model="gpt-4o",
messages=[{"role": "user", "content": "Ciao!"}]
)
except Exception as e:
print(f"Si è verificato un errore: {e}")
Consigli per l'Uso
- Mantieni le richieste concise e specifiche
- Usa il parametro temperature appropriato per il tuo caso d'uso
- Implementa sempre la gestione degli errori
- Monitora l'uso dei token per gestire i costi
- Salva le risposte importanti localmente