OpenAI的API密钥
OpenAI的API密钥（`api_key`）是一种对称密钥，而不是非对称密钥。对称密钥是一种加密和解密使用相同密钥的密钥。
具体来说，OpenAI的API密钥既用于身份认证也用于加密解密。当你使用OpenAI的API时，你需要提供你的API密钥来进行身份验证。这个API密钥是一个字符串，它被用来验证你的请求是否来自一个有效的OpenAI账户。当你发送请求时，OpenAI的服务器会检查你的API密钥，如果密钥有效，请求就会被处理；如果密钥无效，请求就会被拒绝。
OpenAI的API密钥（`api_key`）是用于身份验证的，它允许你访问OpenAI的API。
获取和使用API密钥
1. **获取API密钥**：
- 访问OpenAI的官方网站：https://beta.openai.com/signup/
- 注册或登录你的OpenAI账户。
- 在你的账户设置中，找到API密钥部分，并创建一个新的API密钥。这个密钥是一个长字符串，类似于`sk-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx`。
2. **使用API密钥**：
- 在你的Python代码中，使用`openai.api_key`变量来设置API密钥。
- 确保你的API密钥是安全的，不要将其公开或分享给其他人。
3. **调用API**：
- 一旦设置了API密钥，你就可以使用OpenAI的Python SDK来调用API。例如，你可以使用`openai.Completion.create`方法来生成文本：
这个示例代码使用OpenAI的API生成了一个文本，其中`model`参数指定了使用的模型，`prompt`参数指定了输入的提示文本，`max_tokens`参数指定了生成的最大令牌数。
提高API密钥的安全性
`openai.api_key = '你的API密钥'`这行代码通常是在Python程序中设置的，用于指定OpenAI API的密钥。然而，将API密钥直接写在程序中确实存在安全风险：
（1）暴露或分享了，别人会使用你账号（API密钥）中的费用；
（2）如果你是开发人员，你的程序是要发布的。
为了提高安全性，你可以采取以下措施：
1. **环境变量**：将API密钥存储在环境变量中，而不是直接写在程序中。你可以在程序中读取环境变量，而不是硬编码API密钥。例如，在Linux或MacOS上，你可以使用以下命令设置环境变量：
bash中
然后在Python程序中，你可以使用`os.environ`来读取环境变量：
2. **配置文件**：将API密钥存储在一个配置文件中，而不是直接写在程序中。你可以在程序中读取配置文件，而不是硬编码API密钥。例如，你可以创建一个名为`config.ini`的配置文件，内容如下：
然后在Python程序中，你可以使用`configparser`库来读取配置文件：
3. **安全存储**：使用安全存储服务或工具来存储API密钥，例如AWS Secrets Manager、HashiCorp Vault等。这些服务提供了加密和访问控制，可以更好地保护你的API密钥。
无论你选择哪种方法，都应该确保你的API密钥是安全的，不要将其公开或分享给其他人。
购买OpenAI的API配额的步骤如下：
给账户充值（购买积分）
1. **访问OpenAI的网站**：
- 打开你的浏览器，访问OpenAI的官方网站：https://beta.openai.com/
2. **登录你的账户**：
- 使用你的OpenAI账户登录。
3. **访问账户设置**：
- 在你的账户设置中，找到API配额部分。
4. **购买配额**：
- 在API配额部分，你可以看到你的当前配额和使用情况。如果你需要更多的配额，你可以点击"Buy more credits"（购买更多积分）按钮。
5. **选择配额计划**：
- 在购买页面，你可以选择不同的配额计划。每个计划都有不同的价格和配额。选择最适合你的计划。
6. **支付**：
- 选择好配额计划后，你可以选择支付方式，并完成支付。
7. **确认购买**：
- 支付完成后，你的配额将会增加，你可以在账户设置中查看新的配额和使用情况。
- OpenAI的API配额是按月或按年购买的，你需要定期检查你的配额和使用情况，并确保你有足够的配额来满足你的需求。
注：在OpenAI的API中，"配额"和"积分"是两个相关的概念，但它们并不完全相同。
1. **配额（Quota）**：这是指你在使用OpenAI API时可以使用的资源数量。例如，你的配额可能包括每天可以发送的请求次数、可以生成的最大令牌数等。配额通常由OpenAI根据你的订阅级别和账户状态自动分配。
2. **积分（Credits）**：这是指你为使用OpenAI API而需要支付的货币单位。每个请求或生成的令牌都会消耗一定的积分。积分通常以美元或其他货币为单位。
因此，配额和积分是相关的，但它们是不同的概念。配额决定了你可以使用的资源数量，而积分决定了你需要支付的费用。
使用配额
你在使用OpenAI时就会销耗配额，如何销耗呢？我们看看客户端的程序片断：
该方法主要用于计算使用特定语言模型进行文本生成时所需的总费用，这对于预算控制、成本核算和费用报告非常有用。
1、从响应中获得token计数
2、由token总数及单价计算费用
从中可以看到不同的模型价格不同。
这段代码中的输入费用和输出费用是指在使用特定模型进行文本生成时，处理输入文本和输出文本所需的总费用。具体来说：
1. **输入费用（Prompt Cost）**：
- 输入费用是指处理输入文本（即提示令牌）的费用。
- 在文本生成任务中，输入文本通常包括用户的问题或指令，模型需要理解这些输入文本才能生成相应的输出文本。
- 因此，输入费用反映了模型处理输入文本所需的计算资源。
2. **输出费用（Completion Cost）**：
- 输出费用是指处理输出文本（即完成令牌）的费用。
- 在文本生成任务中，模型根据输入文本生成输出文本，这些输出文本是模型的主要输出。
- 因此，输出费用反映了模型生成输出文本所需的计算资源。
通过计算输入费用和输出费用，可以全面了解使用特定模型进行文本生成所需的总费用，这对于预算控制、成本核算和费用报告非常有用。
另外，如果你要求回复简短，那么输出费用通常会较小。这是因为输出文本的长度直接影响到输出费用。
这段程序中的费用单位是美元（USD）。具体来说，`input_cost_map`和`output_cost_map`中的值表示每千个令牌的费用，单位是美元。
例如，对于"gpt-3.5-turbo"模型，每千个输入令牌的费用是0.0015美元，每千个输出令牌的费用是0.002美元。因此，如果输入令牌的总数是10000，输出令牌的总数是20000，那么总费用就是：
(10000 * 0.0015 / 1000) + (20000 * 0.002 / 1000) = 0.015 + 0.04 = 0.055美元