从零开始玩转 AIGC：用 Node.js 调用 OpenAI 接口实现图像生成与销售数据分析

前言

AIGC 是 Artificial Intelligence Generated Content 的缩写，中文意思是 "人工智能生成内容" 。AIGC技术的飞速发展，我们已经进入了"提示即程序"的新时代。无论是生成一张宇宙飞船穿越星河的图片，还是分析一份复杂的销售报表，都可以通过几行代码 + 一个精准的 Prompt 实现。

本文将带你使用 Node.js 和官方 openai SDK，完成两个实用案例：

1. ✅ 使用 dall-e-3 模型生成图像
2. ✅ 利用 GPT 模型对销售数据进行智能分析

全程手把手教学，适合刚入门 AIGC 的开发者快速上手！

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🧰 环境准备：搭建你的第一个 AIGC 工程

首先创建项目目录并初始化：

在项目文件夹控制台输入
npm init -y

安装必要依赖：

npm install openai dotenv

• openai: 官方 SDK，支持 Chat、Image、Embedding 等多种能力。
• dotenv: 用于加载 .env 文件中的敏感配置（如 API Key），避免硬编码。

然后创建 .env 文件，填入你的 API 密钥：

.env文件中输入
OPENAI_API_KEY=sk-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx

没有秘钥的朋友可以访问agicto.com/

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案例一：调用 dall-e-3 生成图像

1. 编写主逻辑 main.mjs

//JavaScipt

//模块化导入
import OpenAI from 'openai';
import { config } from 'dotenv';  //解构

// 加载 .env 配置
config({ path: '.env' });

const client = new OpenAI({
  apiKey: process.env.OPENAI_API_KEY,
  baseURL: 'https://api.agicto.cn/v1' // 可替换为其他代理或原生地址
});

//async 延迟函数处理异步操作
const main = async () => {
  try {
    const res = await client.images.generate({
      model: 'dall-e-3',           // 使用最先进的 DALL·E 3 模型
      prompt: `A spaceship flying through the universe,
      glowing stars, 
      nebula background, 
      cinematic lighting`,  //输入提示词，告诉AI我们想要他怎么理解我们的输入
      n: 1,                        // 一次生成一张图
      size: '1024x1024'            // 图像尺寸
    });
    
    console.log(res.data[0].url); // 输出图片链接
  } 
};
//调用主函数进行生成
main();

2. 运行脚本

确保文件后缀是 .mjs 或者在 package.json 中设置 "type": "module"，然后运行：

node main.mjs

你会看到类似这样的输出：

https://oaidalleapiprodscus.blob.core.windows.net/...

点击链接即可查看由 AI 生成的精美太空飞船图像！

✨ 小贴士

• prompt 越详细，生成效果越好。比如加入风格描述："赛博朋克风"、"水彩画质感"等。
• 支持更多参数：quality, style, response_format（可返回 base64 编码）。

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案例二：让 GPT 帮你做销售数据分析报告

接下来我们让大模型当一次"数据分析师"，输入原始销售数据，让它自动总结出有效的销售策略。

1. 准备模拟销售数据

//JavaScript

const saleData = `
销售数据:
日期,产品,销量,单价,总收入
2023-01-01,iPhone 13,100,6000,600000
2023-01-01,iPhone 14,50,8000,400000
2023-01-02,iPhone 13,80,6000,480000
2023-01-02,iPhone 14,60,8000,480000
2023-01-03,iPhone 13,120,5800,696000
2023-01-03,iPhone 14,80,7800,624000
`;

2. 构造 Prompt 并发送请求

//JavaScript

const main = async (reference_data, query) => {
  const prompt = `
You are an AI analysis assistant that generates sales reports based on the given sales data.
Here is the sales data:
${reference_data}
Please generate a report to answer the following question:
${query}
`;

    const res = await client.chat.completions.create({
      model: 'gpt-4o-mini',     // 使用轻量高效模型（也可换为 gpt-4-turbo）
      messages: [
        { role: 'user', content: prompt }
      ],
      max_tokens: 1024,
      temperature: 0.1          // 低值更严谨，适合数据分析
    });

    console.log(res.choices[0].message.content);
};

// 执行查询
main(saleData, '根据上述销售数据，采取的哪个销售策略非常有效？');

3. 查看 AI 返回的结果（示例）

是不是感觉像是请了一位资深运营总监？

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最佳实践建议

• 敏感信息管理 务必使用 .env 文件存储 API Key，不要提交到 Git
• 错误处理 所有异步调用都应包裹 try/catch，防止崩溃
• Prompt 设计 明确角色 + 清晰任务 + 格式要求 = 更好结果
• 参数调节 temperature 控制创意性，数据分析建议设为 0~0.3
• 自定义 BaseURL 国内用户推荐使用 agicto、one-api 等中转服务

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总结：AIGC 正在重塑开发范式

通过这两个简单的例子，我们可以看到：

• 图像不再是设计师专属：一行 Prompt 即可生成高质量视觉素材；
• 数据分析不再依赖 Excel 大神：让 AI 自动识别趋势、提出建议；
• 开发者角色升级：我们不再是"写死逻辑"的程序员，而是"设计提示 + 编排流程"的 AI 工程师。

未来属于会"提问"的人。掌握 AIGC 工具链，就是掌握了下一代生产力引擎。

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