一、OpenAPI是啥

One API是一个功能强大的开源项目，它的主要目标是通过标准的 OpenAI API 格式访问所有的大模型。One API 支持多种主流的大语言模型，包括 OpenAI 的 GPT 系列、Anthropic 的 Claude 系列、Google 的 PaLM2 和 Gemini 系列等。这意味着用户可以通过一个统一的接口访问不同的模型，大大简化了开发和使用过程。

二、OpenAI SDK是啥

OpenAI SDK 是 OpenAI 提供的软件开发工具包（Software Development Kit），用于简化与 OpenAI API 的交互。SDK 提供了高层次的接口，使得开发者可以更容易地在应用程序中集成 OpenAI 的语言模型和其他功能。

具体来说，OpenAI SDK 主要有以下几个作用：

1. 简化 API 调用：SDK 封装了底层的 API 调用细节，提供了更简洁、易用的接口，使得开发者可以更方便地与 OpenAI 的服务进行交互。
2. 处理认证和请求：SDK 通常会处理 API 的认证过程（如 API 密钥），以及生成和发送 HTTP 请求，简化了这些操作的实现。
3. 提供辅助功能：SDK 可能包括一些实用的功能，比如对响应的解析、错误处理等。
4. 支持不同语言：OpenAI 提供了多种编程语言的 SDK，比如 Python、Node.js 等，使得开发者可以选择适合自己项目的语言。

三、OpenAI对接阿里模型

首先要安装openai的依赖包：

pip install openai

接下来就是撸代码： 

import os
from openai import OpenAI
 
def get_response(prompt):
    # 初始化通义千问客户端
    client = OpenAI(
        api_key="sk-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx",
        base_url="https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1",
    )
    
    # 构建消息
    messages = [
        {'role': 'system', 'content': '你是一个有用的助手，回答问题时要简洁明了。'},
        {'role': 'user', 'content': prompt}  # 提供用户角色的消息
    ]
    
    # 获取分析结果
    completion = client.chat.completions.create(
        model="qwen-long",
        messages=messages,
        temperature=0.8,
        top_p=0.8
    )
    
    # 打印模型的响应
    response_content = completion.choices[0].message.content
    print(f"Model Response: {response_content}")
    
    # 返回分析结果
    return response_content
 
# 定义你想提问的问题
question = "中国的首都在哪里？"
 
# 获取模型的回答
answer = get_response(question)

四、OpenAI对接one-api

import os
from openai import OpenAI
 
def get_response(prompt):
    # 初始化通义千问客户端
    client = OpenAI(
        api_key="sk-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx",  #oneapi里面的令牌
        base_url="http://10.33.19.19:3001/v1",
    )
    
    # 构建消息
    messages = [
        {'role': 'system', 'content': '你是一个有用的助手，回答问题时要简洁明了。'},
        {'role': 'user', 'content': prompt}  # 提供用户角色的消息
    ]
    
    # 获取分析结果
    completion = client.chat.completions.create(
        model="qwen-turbo",  #oneapi里面的渠道对应通义千问
        messages=messages,
        temperature=0.8,
        top_p=0.8
    )
    
    # 打印模型的响应
    response_content = completion.choices[0].message.content
    print(f"Model Response: {response_content}")
    
    # 返回分析结果
    return response_content
 
# 定义你想提问的问题
question = "中国的首都在哪里？"
 
# 获取模型的回答
answer = get_response(question)

五、阿里云模型价格