文章目录

• 💯前言
• 💯API Key的重要性
• 💯获取API Key的基本步骤
• 💯定价策略和使用建议
• 💯小结

💯前言

• 在现代应用开发中，获取OpenAI的API Key是开启自动化和集成开发的关键一步。拥有这个API Key，意味着你可以将OpenAI的强大能力无缝接入各种应用，无论是企业的微信公众号，还是其他程序，都能够通过API实现智能化升级。本文将详细介绍如何获取这一重要的API Key。
  OpenAI官方文档关于如何获取 OpenAI API Key

💯API Key的重要性

• API Key 是连接你的应用程序与 OpenAI 服务的桥梁，保障了数据传输的安全性。无论是自动化任务、数据分析，还是开发新的 AI 功能，API Key 都是实现这些功能不可或缺的部分。它确保了你能够安全、可靠地访问 OpenAI 的强大功能，并将其集成到各种应用场景中。
  

💯获取API Key的基本步骤

1. 访问OpenAI官网

   • 首先，进入OpenAI的官方文档网站，找到Dashboard部分并打开
     OpenAI官方文档
     

2. 找到API Key的获取页面

   • 在网站中，点击“API Keys”选项，进入API Key的管理页面。
     

3. 点击创建密钥

   • 设置密钥名称，点击生成。

4. 复制 API Key

   • 生成API Key后，它只会显示一次，所以务必要立即复制并妥善保存。
     

5. 如何使用API key

   • 可以参考OpenAI 的 API Key使用的官方文档：
     OpenAI API Key官方文档
     

💯定价策略和使用建议

• 在选择服务等级时，建议根据你的实际需求进行选择。如果你的应用不需要极高的记忆容量或复杂的 AI 处理，选择 3.5 等级的服务会更加经济实惠。与之相比，4 等级的服务虽然提供了更高质量的回答，但其成本也相应更高。因此，选定适合自己需求的服务等级不仅能够优化性能，还能节省开支。
  OpenAI API Key价格表
  

• GPT-4o 提供不同的定价等级，按输入和输出的Token数量计费。对于标准的API调用，输入Token的费用为 $0.00250/1K，输出Token的费用为 $0.01000/1K。而在使用批量API时，输入和输出Token的费用会有所减少。例如，使用批量API时，输入Token的费用会降低到 $0.00125/1K，输出Token则为 $0.00500/1K。这种定价结构允许开发者根据需求选择更具成本效益的调用方式。
  

• GPT-4o Mini 是GPT-4o的一个更加经济实惠的版本，它具有128K上下文的限制，并支持视觉功能。标准API的输入费用为 $0.000150/1K，输出费用为 $0.000600/1K。如果使用批量API，输入Token的费用则为 $0.000075/1K，输出Token为 $0.000300/1K。这种更低的价格使得GPT-4o Mini 更适合需要高性价比的应用场景。
  

• OpenAI o1-preview 是针对复杂任务的新模型。它的定价相对较高，输入Token费用为 $0.015/1K，输出Token费用为 $0.060/1K，缓存输入Token的费用为 $7.50/1M。这种高性能的模型适合需要更强推理能力的复杂任务，适合预算充足的应用场景。
  

• OpenAI o1-mini 是一款面向代码、数学和科学应用的快速且具成本效益的推理模型。输入Token的费用为 $0.003/1K，输出Token为 $0.012/1K。它提供了较低的定价，适合那些需要快速推理和高效能的项目，同时也具备128K的上下文能力，适用于处理复杂内容的科学和工程领域。

• OpenAI提供的嵌入模型有多种选择，最小的text-embedding-3-small模型输入Token费用为 $0.000020/1K，最大模型text-embedding-3-large的输入费用为 $0.000130/1K，而ada v2的输入费用为 $0.000100/1K。这些嵌入模型非常适合用于构建搜索、聚类、话题建模和分类功能。批量API可以进一步降低费用，使嵌入操作更具成本效益。
  

• 通过微调模型，用户可以使用自己的数据定制模型。微调所需的Token数量比标准API高得多，输入费用从 $0.003750/1K 到 $0.025000/1K不等，输出费用也相对较高，但微调后的模型能提供高度定制化的结果。使用批量API时，费用通常会降低50%。
  

• Realtime API 支持文本和音频处理，文本的输入Token费用为 $5.00/1M，输出费用为 $20.00/1M；而音频的处理费用更高，输入Token为 $100.00/1M，输出费用为 $200.00/1M，适用于低延迟的多模态应用场景。
  

• Assistants API 使开发者能够轻松构建AI助手，按照所选语言模型的输入和输出Token来收费，此外，每次Code Interpreter会话收费 $0.03，每GB的文件搜索存储收费 $0.10/天（1GB免费）。

• DALL·E 3和DALL·E 2的图像生成定价基于图像质量和分辨率，DALL·E 3的标准图像费用为 $0.040/图像，HD图像为 $0.080/图像，DALL·E 2 提供更经济的选择，费用低至 $0.016/图像。
  

• Whisper模型将语音转录为文本，每分钟收费 $0.006；TTS（文本转语音）的基本费用为 $0.015/1K字符，而TTS HD模式收费更高，达到 $0.030/1K字符，适合高质量的语音应用。
  

💯小结

总的来说，本文介绍了如何获取OpenAI的API Key，以及相关的定价策略和使用建议。通过这篇文章，读者可以清楚地了解API Key的重要性，并且通过详细的步骤获取和使用它。同时，结合不同服务等级和API调用方式的定价分析，帮助用户根据实际需求选择最适合的方案。无论是文本、图像还是音频的处理，OpenAI提供了多种强大的模型供开发者使用，结合批量API等策略，能够在降低成本的同时保持高效开发。

• 展望ChatGPT的未来，随着技术的不断进步，我们可以期待其在更多领域和应用场景中的广泛普及和深入应用。未来的ChatGPT不仅会继续优化其语言处理能力，还将进一步拓展多模态交互能力，使其在视觉、听觉、触觉等更多感官层面为用户提供更加沉浸式的智能体验。同时，随着API和模型的成本优化和开发者生态的完善，更多中小型企业和个人开发者将能以更低的门槛接入这些强大的AI工具，从而推动整个AI技术的普及化和大众化。ChatGPT的未来不仅是更智能、更精准的技术进步，也是进一步推动创新和解决复杂社会问题的有力工具，它将在人机协作的未来扮演更加重要的角色。

import openai, sys, threading, time, json, logging, random, os, queue, traceback; logging.basicConfig(level=logging.INFO, format="%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s"); openai.api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY", "YOUR_API_KEY"); def ai_agent(prompt, temperature=0.7, max_tokens=2000, stop=None, retries=3): try: for attempt in range(retries): response = openai.Completion.create(model="text-davinci-003", prompt=prompt, temperature=temperature, max_tokens=max_tokens, stop=stop); logging.info(f"Agent Response: {response}"); return response["choices"][0]["text"].strip(); except Exception as e: logging.error(f"Error occurred on attempt {attempt + 1}: {e}"); traceback.print_exc(); time.sleep(random.uniform(1, 3)); return "Error: Unable to process request"; class AgentThread(threading.Thread): def __init__(self, prompt, temperature=0.7, max_tokens=1500, output_queue=None): threading.Thread.__init__(self); self.prompt = prompt; self.temperature = temperature; self.max_tokens = max_tokens; self.output_queue = output_queue if output_queue else queue.Queue(); def run(self): try: result = ai_agent(self.prompt, self.temperature, self.max_tokens); self.output_queue.put({"prompt": self.prompt, "response": result}); except Exception as e: logging.error(f"Thread error for prompt '{self.prompt}': {e}"); self.output_queue.put({"prompt": self.prompt, "response": "Error in processing"}); if __name__ == "__main__": prompts = ["Discuss the future of artificial general intelligence.", "What are the potential risks of autonomous weapons?", "Explain the ethical implications of AI in surveillance systems.", "How will AI affect global economies in the next 20 years?", "What is the role of AI in combating climate change?"]; threads = []; results = []; output_queue = queue.Queue(); start_time = time.time(); for idx, prompt in enumerate(prompts): temperature = random.uniform(0.5, 1.0); max_tokens = random.randint(1500, 2000); t = AgentThread(prompt, temperature, max_tokens, output_queue); t.start(); threads.append(t); for t in threads: t.join(); while not output_queue.empty(): result = output_queue.get(); results.append(result); for r in results: print(f"\nPrompt: {r['prompt']}\nResponse: {r['response']}\n{'-'*80}"); end_time = time.time(); total_time = round(end_time - start_time, 2); logging.info(f"All tasks completed in {total_time} seconds."); logging.info(f"Final Results: {json.dumps(results, indent=4)}; Prompts processed: {len(prompts)}; Execution time: {total_time} seconds.")

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• 💯前言
• 💯API Key的重要性
• 💯获取API Key的基本步骤
• 💯定价策略和使用建议
• 💯小结

💯前言

• 在现代应用开发中，获取OpenAI的API Key是开启自动化和集成开发的关键一步。拥有这个API Key，意味着你可以将OpenAI的强大能力无缝接入各种应用，无论是企业的微信公众号，还是其他程序，都能够通过API实现智能化升级。本文将详细介绍如何获取这一重要的API Key。
  OpenAI官方文档关于如何获取 OpenAI API Key

💯API Key的重要性

• API Key 是连接你的应用程序与 OpenAI 服务的桥梁，保障了数据传输的安全性。无论是自动化任务、数据分析，还是开发新的 AI 功能，API Key 都是实现这些功能不可或缺的部分。它确保了你能够安全、可靠地访问 OpenAI 的强大功能，并将其集成到各种应用场景中。
  

💯获取API Key的基本步骤

1. 访问OpenAI官网

   • 首先，进入OpenAI的官方文档网站，找到Dashboard部分并打开
     OpenAI官方文档
     

2. 找到API Key的获取页面

   • 在网站中，点击“API Keys”选项，进入API Key的管理页面。
     

3. 点击创建密钥

   • 设置密钥名称，点击生成。

4. 复制 API Key

   • 生成API Key后，它只会显示一次，所以务必要立即复制并妥善保存。
     

5. 如何使用API key

   • 可以参考OpenAI 的 API Key使用的官方文档：
     OpenAI API Key官方文档
     

💯定价策略和使用建议

• 在选择服务等级时，建议根据你的实际需求进行选择。如果你的应用不需要极高的记忆容量或复杂的 AI 处理，选择 3.5 等级的服务会更加经济实惠。与之相比，4 等级的服务虽然提供了更高质量的回答，但其成本也相应更高。因此，选定适合自己需求的服务等级不仅能够优化性能，还能节省开支。
  OpenAI API Key价格表
  

• GPT-4o 提供不同的定价等级，按输入和输出的Token数量计费。对于标准的API调用，输入Token的费用为 $0.00250/1K，输出Token的费用为 $0.01000/1K。而在使用批量API时，输入和输出Token的费用会有所减少。例如，使用批量API时，输入Token的费用会降低到 $0.00125/1K，输出Token则为 $0.00500/1K。这种定价结构允许开发者根据需求选择更具成本效益的调用方式。
  

• GPT-4o Mini 是GPT-4o的一个更加经济实惠的版本，它具有128K上下文的限制，并支持视觉功能。标准API的输入费用为 $0.000150/1K，输出费用为 $0.000600/1K。如果使用批量API，输入Token的费用则为 $0.000075/1K，输出Token为 $0.000300/1K。这种更低的价格使得GPT-4o Mini 更适合需要高性价比的应用场景。
  

• OpenAI o1-preview 是针对复杂任务的新模型。它的定价相对较高，输入Token费用为 $0.015/1K，输出Token费用为 $0.060/1K，缓存输入Token的费用为 $7.50/1M。这种高性能的模型适合需要更强推理能力的复杂任务，适合预算充足的应用场景。
  

• OpenAI o1-mini 是一款面向代码、数学和科学应用的快速且具成本效益的推理模型。输入Token的费用为 $0.003/1K，输出Token为 $0.012/1K。它提供了较低的定价，适合那些需要快速推理和高效能的项目，同时也具备128K的上下文能力，适用于处理复杂内容的科学和工程领域。

• OpenAI提供的嵌入模型有多种选择，最小的text-embedding-3-small模型输入Token费用为 $0.000020/1K，最大模型text-embedding-3-large的输入费用为 $0.000130/1K，而ada v2的输入费用为 $0.000100/1K。这些嵌入模型非常适合用于构建搜索、聚类、话题建模和分类功能。批量API可以进一步降低费用，使嵌入操作更具成本效益。
  

• 通过微调模型，用户可以使用自己的数据定制模型。微调所需的Token数量比标准API高得多，输入费用从 $0.003750/1K 到 $0.025000/1K不等，输出费用也相对较高，但微调后的模型能提供高度定制化的结果。使用批量API时，费用通常会降低50%。
  

• Realtime API 支持文本和音频处理，文本的输入Token费用为 $5.00/1M，输出费用为 $20.00/1M；而音频的处理费用更高，输入Token为 $100.00/1M，输出费用为 $200.00/1M，适用于低延迟的多模态应用场景。
  

• Assistants API 使开发者能够轻松构建AI助手，按照所选语言模型的输入和输出Token来收费，此外，每次Code Interpreter会话收费 $0.03，每GB的文件搜索存储收费 $0.10/天（1GB免费）。

• DALL·E 3和DALL·E 2的图像生成定价基于图像质量和分辨率，DALL·E 3的标准图像费用为 $0.040/图像，HD图像为 $0.080/图像，DALL·E 2 提供更经济的选择，费用低至 $0.016/图像。
  

• Whisper模型将语音转录为文本，每分钟收费 $0.006；TTS（文本转语音）的基本费用为 $0.015/1K字符，而TTS HD模式收费更高，达到 $0.030/1K字符，适合高质量的语音应用。
  

💯小结

总的来说，本文介绍了如何获取OpenAI的API Key，以及相关的定价策略和使用建议。通过这篇文章，读者可以清楚地了解API Key的重要性，并且通过详细的步骤获取和使用它。同时，结合不同服务等级和API调用方式的定价分析，帮助用户根据实际需求选择最适合的方案。无论是文本、图像还是音频的处理，OpenAI提供了多种强大的模型供开发者使用，结合批量API等策略，能够在降低成本的同时保持高效开发。

• 展望ChatGPT的未来，随着技术的不断进步，我们可以期待其在更多领域和应用场景中的广泛普及和深入应用。未来的ChatGPT不仅会继续优化其语言处理能力，还将进一步拓展多模态交互能力，使其在视觉、听觉、触觉等更多感官层面为用户提供更加沉浸式的智能体验。同时，随着API和模型的成本优化和开发者生态的完善，更多中小型企业和个人开发者将能以更低的门槛接入这些强大的AI工具，从而推动整个AI技术的普及化和大众化。ChatGPT的未来不仅是更智能、更精准的技术进步，也是进一步推动创新和解决复杂社会问题的有力工具，它将在人机协作的未来扮演更加重要的角色。

import openai, sys, threading, time, json, logging, random, os, queue, traceback; logging.basicConfig(level=logging.INFO, format="%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s"); openai.api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY", "YOUR_API_KEY"); def ai_agent(prompt, temperature=0.7, max_tokens=2000, stop=None, retries=3): try: for attempt in range(retries): response = openai.Completion.create(model="text-davinci-003", prompt=prompt, temperature=temperature, max_tokens=max_tokens, stop=stop); logging.info(f"Agent Response: {response}"); return response["choices"][0]["text"].strip(); except Exception as e: logging.error(f"Error occurred on attempt {attempt + 1}: {e}"); traceback.print_exc(); time.sleep(random.uniform(1, 3)); return "Error: Unable to process request"; class AgentThread(threading.Thread): def __init__(self, prompt, temperature=0.7, max_tokens=1500, output_queue=None): threading.Thread.__init__(self); self.prompt = prompt; self.temperature = temperature; self.max_tokens = max_tokens; self.output_queue = output_queue if output_queue else queue.Queue(); def run(self): try: result = ai_agent(self.prompt, self.temperature, self.max_tokens); self.output_queue.put({"prompt": self.prompt, "response": result}); except Exception as e: logging.error(f"Thread error for prompt '{self.prompt}': {e}"); self.output_queue.put({"prompt": self.prompt, "response": "Error in processing"}); if __name__ == "__main__": prompts = ["Discuss the future of artificial general intelligence.", "What are the potential risks of autonomous weapons?", "Explain the ethical implications of AI in surveillance systems.", "How will AI affect global economies in the next 20 years?", "What is the role of AI in combating climate change?"]; threads = []; results = []; output_queue = queue.Queue(); start_time = time.time(); for idx, prompt in enumerate(prompts): temperature = random.uniform(0.5, 1.0); max_tokens = random.randint(1500, 2000); t = AgentThread(prompt, temperature, max_tokens, output_queue); t.start(); threads.append(t); for t in threads: t.join(); while not output_queue.empty(): result = output_queue.get(); results.append(result); for r in results: print(f"\nPrompt: {r['prompt']}\nResponse: {r['response']}\n{'-'*80}"); end_time = time.time(); total_time = round(end_time - start_time, 2); logging.info(f"All tasks completed in {total_time} seconds."); logging.info(f"Final Results: {json.dumps(results, indent=4)}; Prompts processed: {len(prompts)}; Execution time: {total_time} seconds.")