产品经理应该掌握的ChatGPT API知识之开始使用

产品经理在开发和管理产品时，经常需要与开发团队和第三方服务提供商进行API对接和协作，因此需要掌握API相关的技能和知识，以便更好地理解和满足用户需求，进行产品创新和促进团队协作，对可行性评估、预测开发周期和会出现的BUG也能做到心里有数。

产品经理和程序员的相处模式变了，想了解啥是ChatGPT，可以看我这篇文章，在这里就不详细介绍了。

《浅谈ChatGPT：可能是最晚解读ChatGPT的一篇文章》

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ChatGPT API简介

ChatGPT API是什么

ChatGPT API是一种由OpenAI推出的人工智能自然语言处理API，采用了基于深度学习的GPT（Generative Pre-trained Transformer）模型，能够生成高质量的自然语言文本。用户可以通过向API发送请求并提供相应的文本，获得API生成的相应文本，从而实现自然语言文本的生成和对话模拟。

ChatGPT API的应用场景

ChatGPT API可以应用于多种场景，包括但不限于：

对话模拟：通过ChatGPT API生成自然语言文本，实现人机对话模拟，帮助用户更好地理解和使用相关产品和服务。

机器翻译：通过ChatGPT API将输入的文本翻译成不同语言的自然语言文本，实现多语言沟通和交流。

情感分析：通过ChatGPT API分析输入的文本的情感倾向，实现情感识别和情感反馈，从而提高产品的用户体验。

语义理解：通过ChatGPT API分析输入的文本的意图和语义，实现语义理解和智能推荐，从而提高产品的个性化和智能化程度。

几个关键知识

Prompts

Prompts指输入的文本或提示，可以是问题、语句或关键词等，作为生成自然语言文本的基础。用户需要提供有效的Prompts，以确保生成的自然语言文本与用户的需求相符合。Prompts的质量和完整性直接影响生成文本的质量和准确性。更详细内容会在下一篇《指南》中进行介绍。

在使用Prompts时，需要注意以下几点：

保持简洁明了：Prompts应该简洁明了，表达清晰，避免含糊不清或多义性的词语。

确定输入格式：Prompts的输入格式应该与API接口要求的格式相匹配，避免因格式不正确而导致调用失败。

多样化输入：为了生成更加多样化的自然语言文本，用户可以尝试不同的Prompts，以获得不同的输出结果。

合理设置参数：在设置API调用参数时，应根据具体需求合理设置参数，如Temperature（温度）、生成文本的长度等，以获得最优的生成结果。

Tokens

Tokens指输入Prompts的基本单元，例如单词、词组或符号等，是模型生成文本的基础。ChatGPT API接收到Prompts后会分拆成Tokens。ChatGPT API支持多种不同的Tokens，包括标点符号、数字、单词、词组等。

在使用Tokens时，需要注意以下几点：

确定Tokens类型：根据具体需求选择合适的Tokens类型，例如单词、词组或符号等。

保持输入格式一致：输入文本或提示的格式应与Tokens类型相匹配，以确保生成的文本符合用户的需求。

处理特殊字符：对于特殊字符，例如引号、括号等，应注意处理，避免影响API的正常调用和生成结果。

处理错误输入：如果输入的文本或提示中存在错误或无法识别的Tokens，ChatGPT API会尝试从输入中识别并忽略错误的Tokens，以保证生成的自然语言文本的准确性和质量。

长度限制：ChatGPT API对于生成文本的长度有限制，最大长度为2048个字符。用户在使用API时需要注意长度限制，避免因为超出长度限制而导致生成失败或不完整的文本。

Completions

Completions指API生成的自然语言文本答复，包括单词、短语、句子等，可以用于对话模拟、翻译、情感分析等应用场景。和Prompts组成一对，一问一答，Prompts输入、Completions输出。

在使用Completions时，需要注意以下几点：

确认输出格式：生成的自然语言文本的格式应该符合用户的需求，例如长度、语法等。

多样化输出：为了获得更加多样化的自然语言文本，用户可以尝试不同的Prompts和调整温度参数等。

处理错误输出：如果生成的自然语言文本不符合用户的需求，用户可以尝试修改Prompts、调整温度参数等，以获得更符合用户需求的生成结果。

Models

Models指ChatGPT API所使用的GPT模型，具有不同的训练数据、参数和精度等，用户可以根据需求选择不同的模型进行调用。更详细内容会在下一篇《指南》中进行介绍。

在使用Models时，需要注意以下几点：

确认模型类型：ChatGPT API支持多种模型类型，包括不同大小、精度和训练数据的模型，用户可以根据具体需求选择合适的模型。

了解模型性能：不同的模型具有不同的性能和准确度，用户应该了解模型的性能和优缺点，以选择最适合自己需求的模型。

处理模型更新：ChatGPT API不断更新和优化模型，用户应该及时了解和适应模型的更新和变化，以保证生成结果的质量和准确度。

Temperature

Temperature指生成文本的多样性参数，用于控制生成文本的多样性和新颖性。具体来说，温度越高，生成文本的多样性和新颖性越高，但也会增加生成错误和不合理文本的概率。直译是温度，也可以理解为创新度、发散度、胡乱度，范围在0.0～1.0间，0.0最保守，1.0最发散。

在使用Temperature时，需要注意以下几点：

确认生成文本类型：不同类型的文本可能需要不同的Temperature参数，用户应该根据具体需求选择合适的Temperature参数。

处理文本错误：过高的Temperature参数可能会导致生成错误或不合理的文本，用户应该注意处理和过滤这些错误文本，以保证生成结果的准确性和质量。

多样化Temperature设置：为了生成更加多样化的自然语言文本，用户可以尝试不同的Temperature参数设置，以获得更多样化的生成结果。

KEY

密钥用于API调用的身份验证和访问控制。ChatGPT API提供了密钥管理系统，用户可以在API管理控制台创建、查看和管理密钥。

在使用密钥时，需要注意以下几点：

保护密钥安全：密钥是API调用的重要凭证，用户应该妥善保护密钥的安全，避免泄露或丢失。

分配合理权限：用户可以根据具体需求分配不同的密钥权限，以保证API调用的安全和访问控制。

更新密钥定期更新密钥：ChatGPT API建议用户定期更新密钥，以保证API调用的安全性和可用性。

费用

ChatGPT API提供按照向API发送的tokens数的计费方式。用户可以在API管理控制台查看API使用情况和费用明细。目前前三个月送5美元额度，gpt-3.5-turbo模型大概每十万单词1.826元人民币，中文转换会有浮动。

在使用API时，需要注意以下几点：

了解费用计算方式：用户应该了解API费用计算的方式，以避免不必要的费用开销。

控制API使用量：用户应该合理控制API的使用量，避免因为不必要的API调用而产生不必要的费用开销。

预估费用：用户可以根据API调用量预估费用开销，以便于控制费用预算和使用API的经济性。

审核

ChatGPT API会对于生成文本内容进行审核，以保证生成结果符合相关法律法规和道德标准。用户在使用API时需要遵守相关法律法规和道德标准，以保证生成结果的合法性和道德性。

顺便说一下，在国内法律法规里，除了要考虑API输出内容要合规，用户的输入也需要做合规，第一波应用已经跪了，切记。

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ChatGPT API实现流程

使用ChatGPT API的实现流程包括以下几个步骤：

注册并获取密钥：用户需要在API管理控制台注册并获取API密钥，以便于API调用的身份验证和访问控制。

选择模型和参数：用户需要根据具体需求选择合适的模型类型和参数，以满足生成文本的需求。

构造API请求：用户需要构造API请求，包括请求URL、请求参数和请求头等信息。

发送API请求：用户需要使用HTTP客户端发送API请求，并处理API响应结果。

处理API响应结果：用户需要根据API响应结果进行处理和解析，以获得生成文本的结果。

以上过程知道个大概就行，产品经理主要了解下面这张图。

注意事项

• 了解API使用限制和费用计算方式，避免不必要的费用开销。
• 选择合适的模型类型和参数，以满足生成文本的需求。
• 处理API响应结果时，注意处理和过滤错误或不合理的文本，以保证生成结果的准确性和质量。
• 遵守相关法律法规和道德标准，以保证生成结果的合法性和道德性。
• 定期更新密钥和了解API的最新变化和更新，以保证API调用的安全性和可用性。

常见问题

除了以上，在使用ChatGPT API时，可能还会主要遇到以下问题：

• 生成结果不准确或不合理：这可能是由于模型选择不当、参数设置不合理、Temperature设置过高等原因导致，用户需要适当调整模型、参数和Temperature设置以获得更准确和合理的生成结果。
• API调用失败或超时：这可能是由于API请求参数设置不当、API访问速度过慢等原因导致，用户需要检查API请求参数和网络环境以及调整API使用方式以解决问题。
• 费用开销过大：这可能是由于API调用次数过多或使用不当导致的，用户需要注意API使用限制和费用计算方式，以控制费用预算和使用API的经济性。

总结

总的来说，作为一名产品经理，掌握ChatGPT API知识是非常有必要的。通过了解ChatGPT API的原理和使用方式，产品经理可以更好地理解和把握AI技术在产品设计和开发中的应用和价值，提高产品的创新性、实用性和用户体验，实现商业价值最大化。同时，对于ChatGPT API的使用，产品经理也需要注意API使用限制和费用计算方式、遵守相关法律法规和道德标准等问题，以保证API调用的安全性、可用性和合法性。

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这篇文章是这个系列的第一篇《开始使用》，后面还会更新《指南》和《案例代码库》篇，以便产品经理能更详细了解API的使用和限制，欢迎点赞关注，有疑问欢迎私信交流。

本文章转载微信公众号@Alson李承霖