OpenAI API调用定价更新：详细介绍与说明(openai api call pricing)

Azure OpenAI服务与定价

本文将介绍Azure提供的OpenAI服务的特性和功能，以及为用户提供的便利。同时也会详细阐述Azure OpenAI服务的服务级别协议（SLA），以及指导用户如何使用Azure提供的定价计算器，估算每月使用Azure OpenAI服务的费用。

认识Azure OpenAI服务

Azure OpenAI服务是Azure云平台上的一项人工智能服务，通过与OpenAI合作，为用户提供强大的AI能力。以下是Azure OpenAI服务的主要特性和功能：

1. 强大的自然语言处理
Azure OpenAI服务可以实现自然语言处理的各种功能，包括文本理解、生成摘要、翻译、问答等，帮助用户处理大量的文本数据。通过使用Azure OpenAI服务，用户可以构建智能对话系统、信息抽取系统等，提高工作效率和用户体验。

2. 图像和视觉识别
Azure OpenAI服务还提供了强大的图像和视觉识别能力，可以实现图像分类、目标检测、人脸识别等功能。用户可以利用这些能力开发图像搜索、智能安防、人脸识别门禁系统等应用。

3. 语音识别和合成
Azure OpenAI服务支持语音识别和合成，用户可以将语音文件转化为文本，并可以将文本转化为自然流畅的语音。这项功能对于开发语音助手、语音翻译、语音交互应用非常有用。

4. 推理引擎
Azure OpenAI服务提供了强大的推理引擎，可以实现机器学习模型的训练和预测。用户可以将自己训练好的模型发布到Azure上，然后通过Azure OpenAI服务进行批量预测或实时推理。

Azure OpenAI服务的SLA

Azure OpenAI服务的服务级别协议（SLA）确保了服务的质量和用户的权益。下面是Azure OpenAI服务的SLA主要内容：

1. 服务可用性
Azure OpenAI服务保证在每个月的大部分时间内，服务的可用性不低于99.9%。如果服务在某个月份的可用性没有达到此要求，用户将获得一定的赔偿。

2. 响应时间
Azure OpenAI服务的响应时间为几百毫秒到几秒钟之间，具体响应时间取决于用户请求的复杂程度以及当前请求的负载情况。

3. 数据安全和隐私
Azure OpenAI服务会对用户的数据进行合理的安全保护措施，确保用户的数据不会泄漏或被滥用。

定价计算与估算

使用Azure OpenAI服务需要付费，用户可以使用Azure提供的定价计算器，估算每月使用Azure OpenAI服务的费用。以下是使用定价计算器的步骤：

1. 打开Azure定价计算器
在Azure的官方网站上找到定价计算器，并打开它。

2. 选择OpenAI服务
在定价计算器的服务列表中，选择OpenAI服务，点击进入OpenAI服务的定价页面。

3. 选择所需要的服务
根据自己的需求选择所需要的OpenAI服务，比如自然语言处理、图像识别等。

4. 配置服务规模
根据自己的业务规模和使用频率，配置OpenAI服务的规模，比如每天的请求数量、每月的数据存储量等。

5. 估算费用
根据所选择的服务和配置，定价计算器会自动估算出每月使用OpenAI服务的费用，并显示在页面上。

通过使用Azure OpenAI服务，并根据定价计算器估算每月使用费用，用户可以更好地掌握自己的开支情况，做出更合理的决策。

如有更多关于Azure OpenAI服务和定价的疑问，用户可以参考如何处理AWS Lambda发布到Slack时的getaddrinfo ENOTFOUND错误等参考链接。

OpenAI API调用示例与说明

在本文中，我们将介绍如何使用OpenAI API进行调用，以及处理可能出现的异常情况。首先，让我们来看一下如何调用_openai_api函数进行API接口调用。

_call_openai_api函数调用
在使用OpenAI API之前，我们需要先安装OpenAI Python SDK，并且获取到API密钥。接下来，我们可以使用_call_openai_api函数来调用API接口。

代码示例：
“`python
import openai

def _call_openai_api(prompt):
try:
response = openai.Completion.create(
engine=”text-davinci-003″,
prompt=prompt,
max_tokens=100,
temperature=0.7
)
return response[‘choices’][0][‘text’]
except Exception as e:
print(f”Error calling OpenAI API: {e}”)
return None
“`

在这个代码示例中，我们首先使用OpenAI SDK进行API的调用，然后指定使用的模型引擎为”text-davinci-003″，设置输入的prompt内容，并通过max_tokens和temperature参数来进行结果的控制。在调用API过程中，我们还需要处理可能出现的异常情况。

处理异常情况
在调用API时，可能会出现一些异常情况，比如网络连接失败、API请求超时等。为了增加程序的稳定性，我们需要进行异常处理，并给出相应的提示或进行重试。

代码示例：
“`python
def _call_openai_api(prompt):
try:
response = openai.Completion.create(
engine=”text-davinci-003″,
prompt=prompt,
max_tokens=100,
temperature=0.7
)
return response[‘choices’][0][‘text’]
except Exception as e:
print(f”Error calling OpenAI API: {e}”)
# 处理网络连接失败的情况
if “Max retries exceeded” in str(e):
print(“Network connection failed, please check your internet connection and try again.”)
# 处理其他异常情况
else:
print(“An error occurred while calling OpenAI API.”)
return None
“`

通过上述代码示例，我们可以在出现异常时给出相应的提示信息，并根据具体情况进行处理，以提高程序的稳定性和可靠性。接下来，让我们介绍如何自动生成JSON Schema描述。

自动生成JSON Schema描述
自动生成JSON Schema描述功能可以帮助我们生成函数的JSON Schema描述，并在调用函数时进行参数合法性校验。下面是自动生成JSON Schema描述的步骤：

1. 导入jsonschema库。
2. 定义JSON Schema描述，包括输入和输出参数的数据类型、校验规则等。
3. 对函数的输入参数进行校验，如果校验失败，则抛出相应的异常。
4. 对函数的输出结果进行校验，如果校验失败，则抛出相应的异常。

代码示例：
“`python
import jsonschema

def generate_json_schema():
schema = {
“type”: “object”,
“properties”: {
“prompt”: {“type”: “string”},
“max_tokens”: {“type”: “integer”, “minimum”: 0, “maximum”: 100},
“temperature”: {“type”: “number”, “minimum”: 0, “maximum”: 1}
},
“required”: [“prompt”],
“additionalProperties”: False
}
return schema

def _call_openai_api(inputs):
try:
jsonschema.validate(instance=inputs, schema=generate_json_schema())
response = openai.Completion.create(
engine=”text-davinci-003″,
prompt=inputs[“prompt”],
max_tokens=inputs.get(“max_tokens”, 100),
temperature=inputs.get(“temperature”, 0.7)
)
return response[‘choices’][0][‘text’]
except jsonschema.ValidationError as e:
print(f”Invalid input: {e}”)
return None
except Exception as e:
print(f”Error calling OpenAI API: {e}”)
return None
“`

在上述代码示例中，我们通过jsonschema库生成了函数的JSON Schema描述，并在函数调用时对输入参数进行校验，确保输入参数的合法性。如果输入参数不符合校验规则，则会抛出相应的ValidationError异常。

除了输入参数的校验，我们还可以使用jsonschema库对函数的输出结果进行校验，增加程序的可靠性。

总结
本文介绍了如何调用OpenAI API进行API接口调用，并处理可能出现的异常情况。我们还介绍了如何使用jsonschema库自动生成函数的JSON Schema描述，并对输入参数和输出结果进行校验，提高程序的稳定性和可靠性。希望本文对您有所帮助。如有任何疑问，请随时联系我们。

参考链接：[Win7激活助手：一键激活Windows 7旗舰版教程(安装激活助手)](https://mingshantou.com/win7-activator-ultimate)

openai api call pricing的常见问答Q&A