AI Agents · 课时

调用 OpenAI API：chat.completions

向 OpenAI 的 chat.completions 端点发送消息，设置 temperature 和 max_tokens，并解析响应。

第 1 / 4 课13 个步骤

调用 OpenAI API：chat.completions 是 CoddyKit 上的免费 AI Agents 课时。这是第 1 节课，共 4 节。你可以在下方免费阅读本课时的完整内容 — 然后在浏览器中使用内置代码编辑器和全天候 AI 导师进行实践。这是 AI Agents 学习路径的一部分，你的进度在网页和 CoddyKit 应用中同步。 AI Agents 课程共包含 4 节课。

为什么使用 chat.completions？

OpenAI 有两个 API：

chat.completions — 标准且获得良好支持的端点
Responses API / Assistants — 托管式智能体（更高级）

本课程介绍 chat.completions，它是 95% 的智能体所使用的主力 API。

安装 SDK

一个包，一行代码：

# pip install openai
from openai import OpenAI

client = OpenAI()  # reads OPENAI_API_KEY from env

首次调用

一个最小化的补全请求：

response = client.chat.completions.create(
    model='gpt-4o-mini',
    messages=[
        {'role': 'system', 'content': 'You are concise.'},
        {'role': 'user', 'content': 'Capital of France?'},
    ],
)
print(response.choices[0].message.content)
# 'Paris'

响应对象剖析

响应不只有文本。以下字段很有用：

response.choices[0].message.content       # the text
response.choices[0].finish_reason          # 'stop' / 'length' / 'tool_calls'
response.usage.prompt_tokens               # input tokens
response.usage.completion_tokens           # output tokens
response.usage.total_tokens                # sum
response.id                                # 'chatcmpl-...' for tracing

关键参数

model — 要使用的模型
temperature — 0.0 表示确定性，1.0 表示创造性
max_tokens — 输出长度上限
top_p — temperature 的替代参数
seed — 可复现的输出（但有一些限制）

根据任务选择温度

0.0 — 信息提取、分类、代码生成
0.2-0.5 — 大多数智能体决策
0.7-1.0 — 创意写作、头脑风暴

停止序列

在指定标记处截断输出：

response = client.chat.completions.create(
    model='gpt-4o-mini',
    messages=messages,
    stop=['\n\n', 'END'],
)
# Stops as soon as a blank line or 'END' appears.

多个候选项

在一次调用中生成 N 个候选项：

response = client.chat.completions.create(
    model='gpt-4o-mini',
    messages=messages,
    n=3,  # three samples
)
for choice in response.choices:
    print(choice.message.content)

需要处理的错误类型

RateLimitError — 429，进行退避
APIConnectionError — 网络问题
APITimeoutError — 响应缓慢
AuthenticationError — API 密钥无效
BadRequestError — 架构问题

异步调用

对于高吞吐量的智能体，请使用异步客户端：

from openai import AsyncOpenAI
import asyncio

client = AsyncOpenAI()

async def ask(q):
    r = await client.chat.completions.create(
        model='gpt-4o-mini',
        messages=[{'role': 'user', 'content': q}],
    )
    return r.choices[0].message.content

results = asyncio.run(asyncio.gather(*[ask(q) for q in questions]))

内置超时与重试

SDK 默认会执行一些重试。您可以覆盖这一设置：

client = OpenAI(
    timeout=30.0,
    max_retries=3,
)

完成原因

finish_reason == "length" 表示什么？

在交互式课程中回答

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现在您已经可以从 Python 调用 OpenAI。接下来我们将介绍 Anthropic API，它存在一些细微但重要的差异。

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课程: 60
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常见问题解答

「调用 OpenAI API：chat.completions」课时是免费的吗？

是的 — 「调用 OpenAI API：chat.completions」的完整文本可在网页上免费阅读。要进行交互式练习（内置代码编辑器和全天候 AI 导师）并解锁 AI Agents 课程的其余内容，请升级到 CoddyKit PRO。 AI Agents 课程共包含 4 节课。

「调用 OpenAI API：chat.completions」这节课中我会学到什么？

向 OpenAI 的 chat.completions 端点发送消息，设置 temperature 和 max_tokens，并解析响应。你通过在浏览器中直接运行的动手代码来练习 AI Agents，全天候 AI 导师会在你学习这节课的过程中回答你的问题。

学习 AI Agents 需要有经验吗？

无需任何先前经验。CoddyKit 上的 AI Agents 课程适合初学者到高级学习者，你可以从这里开始或从头开始，按照自己的节奏学习。这是第 1 节课，共 4 节。

「调用 OpenAI API：chat.completions」课时需要多长时间？

大多数 CoddyKit 课程大约需要 5–10 分钟。每节课都很精短且互动，所以你能稳步进步，并在网页和应用中从离开的地方继续。

我能在这节 AI Agents 课中编写并运行代码吗？

能。每节 AI Agents 课都包含内置代码编辑器，你可以在浏览器中直接编写并运行真实代码，并获得即时 AI 反馈 — 无需本地设置。

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