Découvrez le guide ultime pour maîtriser l'API de ChatGPT dans vos applications. De la configuration de base aux personnalisations avancées, cet article vous offre un tour d'horizon complet pour exploiter au mieux les capacités de ce modèle de langage révolutionnaire.
L'intelligence artificielle et le traitement du langage naturel ont pris d'assaut le monde de la technologie, ouvrant des portes à des applications et des services que nous n'aurions jamais imaginés il y a quelques années. Au cœur de cette révolution se trouve ChatGPT, un modèle de langage développé par OpenAI. Dans cet article, nous allons plonger dans les détails de l'API de ChatGPT, explorer pourquoi elle est essentielle pour vos applications, et vous guider pas à pas pour l'intégrer efficacement dans vos projets. Que vous soyez un développeur chevronné ou un passionné de technologie, ce guide est fait pour vous.
Prérequis
Avant de plonger dans le vif du sujet, il est important de s'assurer que vous avez les outils et les compétences nécessaires pour suivre ce guide. Vous aurez besoin :
- D'une connaissance de base en programmation, idéalement en Python.
- D'un compte sur la plateforme OpenAI. Si vous n'en avez pas, ne vous inquiétez pas, nous vous guiderons à travers le processus d'inscription.
Obtenir les clés API d'OpenAI
La première étape pour utiliser l'API de ChatGPT est d'obtenir vos clés API auprès d'OpenAI. Pour ce faire, rendez-vous sur le site officiel d'OpenAI et connectez-vous ou inscrivez-vous si vous n'avez pas encore de compte. Une fois connecté, naviguez vers l'onglet "Personnel" situé dans la section supérieure droite de la page. Sélectionnez l'option "Voir les clés API" dans le menu déroulant. Vous serez alors dirigé vers une page où vous pourrez générer une nouvelle clé secrète en cliquant sur le bouton "Créer une nouvelle clé secrète". Notez cette clé et conservez-la en lieu sûr, car elle ne sera pas affichée à nouveau.
Les modèles de ChatGPT
Lorsque vous utilisez l'API de ChatGPT, vous avez le choix entre plusieurs modèles, notamment les modèles gpt-3.5-turbo et gpt-4. Ces modèles sont les moteurs qui alimentent les capacités de génération de texte de ChatGPT. Ils sont optimisés pour les tâches de chat, mais peuvent également être utilisés pour la complétion de texte. Il est à noter que, bien que le modèle GPT-4 soit le plus récent et le plus puissant, il est actuellement sur une liste d'attente. Le modèle gpt-3.5-turbo, en revanche, est accessible à tous et offre un excellent rapport qualité-prix par rapport aux modèles GPT-3 précédents.
Configuration de base de l'API
Une fois que vous avez votre clé API et que vous avez choisi votre modèle, il est temps de passer à la configuration de base. Vous devrez configurer le modèle de chat pour votre appel API. Pour ce faire, vous pouvez utiliser le langage de programmation Python et la bibliothèque OpenAI. Voici un exemple de code qui illustre comment configurer un appel API :
import openai
openai.api_key = "VOTRE_CLÉ_API"
completion = openai.ChatCompletion.create(
model = "gpt-3.5-turbo",
temperature = 0.8,
max_tokens = 2000,
messages = [
{"role": "system", "content": "Vous êtes un assistant qui raconte des blagues de papa."},
{"role": "user", "content": "Racontez-moi une blague sur les mathématiques."}
]
)
Dans cet exemple, nous avons utilisé le modèle gpt-3.5-turbo et défini des paramètres comme temperature et max_tokens pour contrôler le comportement du modèle. Pour simplement experimenter sans installer un environnement de développement Python, il existe des exécuteurs de code en ligne comme Replit ou Online Python
Personnalisation avancée
L'API de ChatGPT est très flexible et vous permet de personnaliser votre expérience de manière avancée. Vous pouvez utiliser différents rôles dans les messages pour contrôler le comportement de l'assistant. Par exemple, le rôle system peut être utilisé pour définir le contexte, tandis que le rôle user est utilisé pour donner des instructions à l'assistant. Vous pouvez également ajuster des paramètres comme la temperature, qui contrôle le degré de créativité de l'assistant, et max_tokens, qui limite la longueur des réponses.
messages = [
{"role": "system", "content": "Vous êtes un assistant qui aide à coder."},
{"role": "user", "content": "Comment créer une boucle en Python ?"}
]
Dans cet exemple, le rôle system définit le contexte en indiquant que l'assistant doit aider à coder, et le rôle user donne l'instruction spécifique.
Utilisation de l'API pour la complétion de texte
L'API de ChatGPT n'est pas seulement utile pour les tâches de chat. Elle excelle également dans la complétion de texte, ce qui peut être particulièrement utile pour des applications comme les générateurs de contenu ou les aides à la rédaction. Voici comment vous pouvez configurer l'API pour une tâche de complétion de texte :
import openai
openai.api_key = "VOTRE_CLÉ_API"
completion = openai.ChatCompletion.create(
model = "gpt-3.5-turbo",
temperature = 0.8,
max_tokens = 2000,
messages = [
{"role": "system", "content": "Vous êtes un poète qui crée des poèmes émouvants."},
{"role": "user", "content": "Écrivez un court poème sur la solitude."}
]
)
Dans cet exemple, le rôle system définit le contexte en indiquant que l'assistant est un poète, et le rôle user donne l'instruction de créer un poème sur la solitude.
Construire des applications avec l'API de ChatGPT
L'API de ChatGPT offre une multitude de possibilités pour le développement d'applications. Que vous souhaitiez créer un chatbot intelligent, un générateur de contenu marketing ou même une application de traduction de code, les possibilités sont presque infinies. Vous pouvez utiliser soit l'endpoint API directement, soit les bibliothèques Python ou Node.js fournies par OpenAI. Il est également possible d'utiliser des bibliothèques maintenues par la communauté, bien que leur sécurité ne soit pas vérifiée par OpenAI.
Réponse et format de l'API
Lorsque vous faites un appel à l'API de ChatGPT, la réponse est renvoyée dans un format JSON spécifique. Il est crucial de savoir comment extraire les informations nécessaires de cette réponse pour les utiliser dans votre application. Par exemple, la réponse pourrait ressembler à ceci :
{
"choices": [
{
"message": {
"role": "assistant",
"content": "La solitude est un océan sans fin, où l'âme se perd et se retrouve."
}
}
]
}
Dans cet exemple, la réponse de l'assistant est stockée dans le champ content de l'objet message, qui fait partie du tableau choices.
Problèmes et limitations
Comme toute technologie, l'API de ChatGPT n'est pas sans ses défis et limitations. Par exemple, les modèles peuvent parfois générer des réponses biaisées ou inappropriées. De plus, il y a des limites sur le nombre de tokens que chaque modèle peut générer ou traiter. Pour le modèle gpt-3.5-turbo, la limite est de 4 096 tokens (8000 mots environ), tandis que pour le modèle gpt-4, elle est de 8 192 tokens (15 000 mots environs). Il est donc important de prendre en compte ces limitations lors de la conception de votre application.
Et si le Python n'est pas ma tasse de thé ?
Le Playground d'OpenAI
Le Playground permet de tester rapidement différentes configurations sans avoir à écrire de code complexe. Vous pouvez ajuster des paramètres tels que la "température", qui contrôle le degré de créativité des réponses, ou les "séquences d'arrêt", qui déterminent quand une réponse générée doit se terminer. Cette flexibilité est particulièrement utile pour les développeurs et les chercheurs qui souhaitent expérimenter avant de déployer un modèle dans une application réelle.
Compréhension du modèle
Le Playground offre également un moyen d'acquérir une compréhension plus profonde du modèle que vous utilisez. En observant comment le modèle réagit à différents invités et paramètres, vous pouvez obtenir des informations précieuses sur ses forces et ses faiblesses. Cela peut vous aider à choisir le modèle le plus approprié pour votre application spécifique.
Coût et efficacité
Enfin, le Playground peut également servir d'outil pour évaluer le coût d'utilisation d'un modèle particulier. Différents modèles ont différents coûts d'utilisation, et le Playground vous permet de faire des tests préliminaires pour évaluer le rapport coût-efficacité du modèle que vous envisagez d'utiliser.
Explication détaillée des paramètres du Playground d'OpenAI
Température
La « température » est un paramètre qui contrôle le degré de créativité ou de variabilité des réponses générées par le modèle. Une valeur plus élevée (proche de 1) rendra les réponses plus aléatoires et créatives, tandis qu'une valeur plus basse (proche de 0) rendra les réponses plus déterministes et centrées sur le texte le plus probable.
- Valeur élevée (proche de 1) : Réponses plus créatives mais potentiellement moins cohérentes.
- Valeur basse (proche de 0) : Réponses plus prévisibles et centrées sur le texte le plus probable.
Top P (ou probabilité de seuil)
Le paramètre « Top P » contrôle la diversité des réponses en éliminant les tokens qui ont une probabilité cumulée inférieure à un certain seuil. En d'autres termes, il filtre les options moins probables, ce qui peut être utile pour éviter des réponses inattendues ou incohérentes.
- Valeur élevée : Plus de diversité dans les réponses, mais risque accru d'incohérence.
- Valeur basse : Réponses plus concentrées et prévisibles.
Longueur maximale et séquences d'arrêt
La "longueur maximale" définit le nombre maximal de tokens que le modèle peut générer en réponse à une invite. Les "séquences d'arrêt" sont des chaînes de caractères qui indiquent au modèle où arrêter la génération de texte.
- Longueur maximale : Contrôle la longueur de la sortie.
- Séquences d'arrêt : Indique au modèle où terminer la réponse.
Pénalité de fréquence et pénalité de présence
Ces paramètres permettent de personnaliser l'originalité et la diversité de la sortie du modèle. La "pénalité de fréquence" réduit la probabilité des tokens qui apparaissent fréquemment dans le texte généré, tandis que la "pénalité de présence" augmente la probabilité des tokens qui n'ont pas encore été utilisés.
- Pénalité de fréquence : Réduit la redondance dans les réponses.
- Pénalité de présence : Encourage la diversité et l'originalité des réponses.
Ces paramètres offrent un contrôle granulaire sur le comportement du modèle, vous permettant d'ajuster la sortie en fonction de vos besoins spécifiques. Comprendre ces paramètres peut grandement améliorer la qualité des réponses que vous obtenez du modèle.
Tarification du Playground d'OpenAI
Modèles de langage
- Modèle GPT-4 : Pour les invites et les complétions, le prix par 1000 tokens est de $0,03 et $0,06 pour un contexte de 8K, et de $0,06 et $0,12 pour un contexte de 32K respectivement.
- Modèle ChatGPT : Le prix par 1000 tokens est de $0,002.
- Modèle InstructGPT : Selon le modèle, le prix par 1000 tokens varie de $0,0004 (modèle Ada) à $0,0200 (modèle Davinci).
Modèles spécialisés
- Modèles Fine-tuned : Le prix pour les modèles fine-tuned dépend du nombre de tokens utilisés pour la formation et l'utilisation. Par exemple, pour le modèle Ada, le prix par 1000 tokens pour la formation est de $0,0004, et pour l'utilisation, il est de $0,0016.
Autres modèles
- Modèles d'incorporation (Embedding Models) : Le prix par 1000 tokens varie de $0,0004 (modèle Ada v2) à $0,2000 (modèle Davinci v1).
- Modèles d'image : Selon la résolution, le prix par image varie de $0,016 (256×256) à $0,020 (1024×1024).
- Modèles audio : Le prix pour le modèle Whisper est de $0,006 par minute.
- Chat dans différentes langues, dont le français
- Générer, traduire et obtenir un résumé de texte
- Générer, optimiser et corriger du code
