OpenAI API 이용해 Hello World 코딩 시키기

ChatGPT가 프로그램을 작성하는 건 일도 아니다. 프롬프트를 이용해 "파이썬으로 Hello World 출력하는 코드를 작성해줘" 명령어를 날리면 순식간에 작성한다. API를 이용해 똑같은 작업을 해보자. API를 이용하면 좀 더 다이내믹한 결과를 만들 수 있다. 

from openai import OpenAI
from dotenv import load_dotenv
load_dotenv()
client = OpenAI()

print(f"client.api_key : {client.api_key}")

completion = client.chat.completions.create(
  model="gpt-3.5-turbo",
  messages=[
    {"role": "system", "content": "당신은 창의적인 감각으로 복잡한 프로그래밍 개념을 설명하는 데 능숙한 선생님입니다."},
    {"role": "user", "content": "파이썬으로 hello world를 출력하는 코드를 작성해줘."}    
  ]
)
print(completion.choices[0].message.content)

OpenAI 모듈 불러오기

\from openai import OpenAI

client = OpenAI()

print(f"client.api_key : {client.api_key}")

api 키값은 2가지 방식으로 저장하고 불러올 수 있다. 첫째는 시스템 환경변수에 등록하는 것이고, 둘째는 프로그램이 실행되는 폴더에 .env 파일을 만들어 키를 저장하는 방식이다. 시스템 환경변수 값이 우선이다. 양쪽 다 등록하면 시스템 값을 먼저 참조한다. 

.env 파일 

# Once you add your API key below, make sure to not share it with anyone! The API key should remain private.

OPENAI_API_KEY=API키값입력

.env 참조하려면 다음 코드를 추가해 dotenv를 로드한다.

from dotenv import load_dotenv

load_dotenv()

 

API 명령 날리기

completion = client.chat.completions.create(

  model="gpt-3.5-turbo",

  messages=[

    {"role": "system", "content": "당신은 창의적인 감각으로 복잡한 프로그래밍 개념을 설명하는 데 능숙한 선생님입니다."},

    {"role": "user", "content": "파이썬으로 hello world를 출력하는 코드를 작성해줘."}    

  ]

)

print(completion.choices[0].message.content)

gpt-3.5-turbo 모델을 지정하고 (상위 버전은 돈 내야 한다.)

역할을 지정하면 좀 더 원하는 결과를 얻을 수 있다. GPT는 역할을 부여하면 더 자연스럽고 질 좋은 답변을 내놓는다. 

프로그램 선생님 역할을 지정하고, Hello world 출력 코드를 작성해 달라고 한다. 

 

Open AI API 사용량 확인하기.  (API웹 사이트) 

무료로 5$를 지급한다. 3개월 기간 제한이 있다. 만료되면 신용카드 등록해야 사용 가능하다.