今天看点简单的——OpenAI API

OpenAI简介

OpenAI API提供了多种模型，覆盖文本、代码、图像、语音等多个领域，主要分为以下几类：

文本生成与对话

GPT-3.5 Turbo：适用于通用文本生成、对话、翻译等任务，性价比高。
GPT-4：更强大的文本生成和理解能力，适合复杂任务。
GPT-4.1：最新版本，性能进一步提升。

代码生成

Codex：专为代码生成和理解设计，支持多种编程语言。
GPT-5.1-Codex-Max：当前最强的编程模型，能高效处理超长上下文。

图像生成

DALL·E：根据文本描述生成高质量图像。

语音处理

Whisper：高准确率的语音识别和转录，支持多语言。

其他

Embeddings：将文本转换为向量，用于语义搜索、文本分类等。
Moderation：内容审核，检测敏感或不安全内容。

OpenAI API简介

OpenAI API 是 OpenAI 提供的一套工具接口，让你能轻松调用其强大的 AI 模型能力，比如聊天机器人、文本生成、代码补全等，而无需自己训练模型。

它的核心是"按 token 计费"，你发送的文本（输入）和模型返回的文本（输出）都会消耗 token。1 token 大约等于 1 个英文单词或 1-2 个汉字。

API 功能非常丰富，包括：

内容生成：自动撰写文章、创意文案等。
聊天补全：构建聊天机器人、客户服务自动化。
图像生成：根据文本描述生成图像（DALL·E）。
音频转录：高准确率的语音转文本（Whisper）。
代码生成：理解自然语言并生成代码（如 GPT-5.1-Codex-Max）。

OpenAI 角色简介

OpenAI API中的角色名称（role）用于定义对话中参与者的身份或上下文，具体包括以下三种角色：

system（系统角色）
- 作用：为模型提供上下文或指令，指导模型的行为。例如，通过设置content为"您是足球专家"，可以让模型以足球专家的身份回应用户问题。
- 示例：
  json 复制代码
```
{
  "role": "system",
  "content": "您是足球专家"
}
```
user（用户角色）
- 作用：代表用户的输入或问题。用户通过此角色向模型提出问题或发起对话。
- 示例：
  json 复制代码
```
{
  "role": "user",
  "content": "足球比赛的规则是什么？"
}
```
assistant（助手角色）
- 作用：表示模型的回复或输出。模型根据用户输入生成响应时使用此角色。
- 示例：
  json 复制代码
```
{
  "role": "assistant",
  "content": "足球比赛通常由两队各11名球员进行，比赛时长90分钟。"
}
```

关键点总结

上下文关联：通过将历史对话内容按角色分组发送，模型能理解整个对话的上下文。
行为引导：system角色用于设置模型的行为模式（如语言风格、专业领域）。

API调用示例：

python 复制代码

messages = [
  {"role": "system", "content": "您是足球专家"},
  {"role": "user", "content": "足球比赛的规则是什么？"},
  {"role": "assistant", "content": "足球比赛通常由两队各11名球员进行，比赛时长90分钟。"}
]

assistant角色输入内容，是上一轮的恢复吗？

不是的。

在OpenAI API的对话请求中，assistant角色的输入内容不是指上一轮的回复，而是你希望模型在本次对话中参考或遵循的上下文信息。它通常用于提供背景、示例或指令，帮助模型更好地理解当前任务。

例如，你可以将之前对话中模型生成的回复（assistant的内容）作为输入，让模型基于此继续生成内容，或者提供其他相关的指导信息。

多轮对话，messages一直在追加，token是否越来越大

是的，多轮对话中 messages 数量增加会导致每次请求的 token 数量逐渐增大，具体原因如下：

上下文累积效应
- 历史记录：每轮对话的用户输入和模型回复都会被追加到 messages 列表中，形成完整的对话历史。
- token 累积：每次请求时，整个 messages 列表会被发送到模型，包含所有历史内容。随着对话轮次增加，历史 token 数量呈线性增长。
- 示例：
  python 复制代码
```
messages = [
  {"role": "system", "content": "你是一个助手"},
  {"role": "user", "content": "你好"},
  {"role": "assistant", "content": "你好！"},
  {"role": "user", "content": "你叫什么？"},
  {"role": "assistant", "content": "我叫Qwen"}
]
```
  上述对话中，messages 包含 5 条记录，每条记录至少占用 10-20 个 token（取决于内容长度），总 token 数量约为 100+。
  问题：随着对话轮次增加，messages 长度线性增长，token 消耗呈指数级上升。例如，10 轮对话可能需要 1000+ token，20 轮可能超过 2000 token。
性能与成本影响
- 响应延迟：长对话导致请求处理时间增加，响应速度变慢。
- 费用问题：OpenAI API 按 token 数量计费，长对话显著增加成本。例如，1000 token 请求可能收费 0.002 美元，而 2000 token 请求收费 0.004 美元。
- 限制风险：超过模型的上下文窗口（如 GPT-4 的 8192 token 限制）可能导致请求失败或信息丢失。
优化建议
- 分段存储：将对话历史分段存储，只在必要时发送关键信息。
- 压缩技术：使用摘要或总结技术，保留关键对话内容。
- 使用 Response API：OpenAI 的 responses.create 接口通过 previous_response_id 维护上下文，避免重复发送历史。
- 示例优化：
  python 复制代码
```
仅保留最近 5 轮对话
messages = messages[-10:]
```

总结：多轮对话中 messages 增加会导致 token 数量线性增长，需通过分段存储或压缩技术优化。

OpenAI API的token限制

管理OpenAI API的token限制，核心是控制上下文长度和请求速率。分段存储和压缩技术是两种有效方法。

分段存储通过将长文本分割成符合模型token限制的片段来避免超限。你可以使用tiktoken库精确计算token数，或利用CharacterTextSplitter等工具自动分割文本。对于多轮对话，建议只保留最近的几轮对话，丢弃早期无关内容，这能显著减少token消耗。

压缩技术则通过总结或摘要来减少冗余信息。例如，你可以用模型生成对话的摘要，只将摘要作为上下文输入，而不是传输全部历史记录。这能有效降低token数量，同时保留关键信息。

此外，务必监控token使用量，避免超过模型的速率限制（如GPT-3.5-turbo的20K TPM）。你可以使用ConversationTokenBufferMemory等工具动态管理对话历史，确保token数始终在安全阈值内。