调用 GPT API 时 api_base_url 该怎么填写

在使用 GPT (Generative Pretrained Transformer) 模型时，正确填写 api_base_url 是非常重要的一步。api_base_url 是用于指定 GPT 模型的 API 服务地址，不同的平台和部署方式会有不同的 api_base_url。本文将详细介绍在不同场景下调用 GPT 模型时 api_base_url 的填写方法，并提供相关的示例代码和对比数据。

一、什么是 api_base_url

api_base_url 是 API 的基础 URL，用于指定 GPT 模型的 API 服务地址。在调用 GPT 模型时，客户端需要通过 api_base_url 找到 GPT 模型的服务端口，从而进行请求和响应。如果 api_base_url 填写错误，可能会导致无法连接到 GPT 模型的服务，进而影响模型的调用效果。

二、不同平台的 api_base_url

不同的平台和部署方式会有不同的 api_base_url，下面我们将介绍几种常见的平台及其对应的 api_base_url。

（一）OpenAI 平台

OpenAI 是 GPT 模型的官方平台，提供了强大的 API 服务。在使用 OpenAI 平台时，api_base_url 通常为 https://api.openai.com/v1。这个 URL 是 OpenAI 提供的标准 API 接口，用户可以通过这个地址调用 GPT 模型的各种功能。

（二）Azure 平台

Azure 是微软提供的云计算服务平台，也支持部署和调用 GPT 模型。在 Azure 平台上，api_base_url 通常为 https://<your-resource-name>.cognitiveservices.azure.com，其中 <your-resource-name> 是用户在 Azure 上创建的资源名称。这个 URL 是 Azure 为用户提供的专属 API 接口，用户可以通过这个地址调用 GPT 模型。

（三）本地部署

如果用户选择在本地部署 GPT 模型，api_base_url 通常为 http://localhost:5000 或其他用户自定义的端口号。这个 URL 是用户在本地服务器上启动的 API 服务地址，用户可以通过这个地址调用本地部署的 GPT 模型。

三、不同平台的对比

为了更好地理解不同平台的 api_base_url，我们可以通过以下表格进行对比：

四、示例代码

下面我们将提供在不同平台下调用 GPT 模型的示例代码，帮助用户更好地理解 api_base_url 的填写方法。

（一）OpenAI 平台

import openai



openai.api_key = "your-api-key"

openai.api_base = "https://api.openai.com/v1"



response = openai.ChatCompletion.create(

    model="gpt-3.5-turbo",

    messages=[

        {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},

        {"role": "user", "content": "What is the capital of France?"}

    ]

)



print(response)

（二）Azure 平台

import openai



openai.api_key = "your-api-key"

openai.api_base = "https://<your-resource-name>.cognitiveservices.azure.com"

openai.api_type = "azure"

openai.api_version = "2023-03-15-preview"



response = openai.ChatCompletion.create(

    engine="gpt-35-turbo",

    messages=[

        {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},

        {"role": "user", "content": "What is the capital of France?"}

    ]

)



print(response)

（三）本地部署

import requests



url = "http://localhost:5000/v1/chat/completions"



headers = {

    "Content-Type": "application/json"

}



data = {

    "model": "gpt-3.5-turbo",

    "messages": [

        {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},

        {"role": "user", "content": "What is the capital of France?"}

    ]

}



response = requests.post(url, json=data, headers=headers)



print(response.json())

五、注意事项

在填写 api_base_url 时，用户需要注意以下几点：

1. 确保 api_base_url 正确无误：填写错误的 api_base_url 可能会导致无法连接到 GPT 模型的服务，进而影响模型的调用效果。
2. 根据平台选择合适的 api_base_url：不同的平台有不同的 api_base_url，用户需要根据自己的使用场景选择合适的 api_base_url。
3. 注意 API 的版本和兼容性：不同的平台可能支持不同的 API 版本，用户需要注意 API 的版本和兼容性，确保调用的 API 功能正常。

六、总结

api_base_url 是调用 GPT 模型时非常重要的一个参数，用户需要根据自己的使用场景选择合适的 api_base_url。在使用 OpenAI 平台时，api_base_url 通常为 https://api.openai.com/v1；在使用 Azure 平台时，api_base_url 通常为 https://<your-resource-name>.cognitiveservices.azure.com；在本地部署时，api_base_url 通常为 http://localhost:5000 或其他自定义端口号。通过本文的介绍，希望用户能够更好地理解 api_base_url 的填写方法，并在实际应用中正确使用 GPT 模型。