GPT5使用教程

1. 设定专业角色

2. 多角色对话

3. 情境模拟

• 面试官：模拟面试场景
• 老师：提供教学指导
• 顾问：给出专业建议
• 朋友：轻松聊天交流

1. 渐进式完善

2. 反馈循环

• 明确指出不满意的地方
• 提供具体的修改建议
• 要求重新生成或调整
• 持续优化直到满意

3. 版本对比

1. 文档分析

• 上传PDF或Word文档
• 要求总结主要内容
• 提取关键信息点
• 分析文档结构

2. 内容提取

3. 对比分析

• 上传多个文档进行对比
• 找出差异和共同点
• 生成对比报告

1. 步骤分解

2. 逻辑推理

3. 多角度分析

• 从不同维度考虑问题
• 列出优缺点
• 考虑各种可能性
• 得出综合结论

1. 图像分析

• 上传图片并描述内容
• 识别图中的物体和场景
• 分析图像的构图和色彩
• 提取图中的文字信息

2. 图像问答

3. 图像编辑建议

• 分析照片质量
• 提供构图建议
• 推荐滤镜效果
• 指出改进方向

1. 语音转文字

• 上传音频文件
• 自动识别语音内容
• 支持多种语言
• 生成文字稿

2. 音频分析

• 识别音乐类型
• 分析音频质量
• 检测背景噪音
• 提供优化建议

3. 语音合成

1. 视频内容分析

• 识别视频中的场景
• 分析视频结构
• 提取关键帧
• 生成视频摘要

2. 视频脚本生成

3. 视频编辑建议

• 分析视频节奏
• 建议剪辑点
• 推荐配乐风格
• 优化视频结构

1. 文档解析

• PDF文档内容提取
• 表格数据识别
• 图表信息解读
• 文档结构分析

2. 文档转换

• 格式转换建议
• 内容重新组织
• 摘要生成
• 关键信息提取

3. 批量处理

1. 获取API密钥

• 登录OpenAI平台
• 进入API Keys页面
• 创建新的API密钥
• 妥善保存密钥

2. 安全注意事项

• 不要在客户端代码中暴露API密钥
• 使用环境变量存储密钥
• 定期轮换API密钥
• 设置使用限制和监控

Python示例

import openai

# 设置API密钥
openai.api_key = "your-api-key"

# 基础对话
response = openai.ChatCompletion.create(
  model="gpt-5",
  messages=[
    {"role": "user", "content": "Hello, GPT5!"}
  ]
)

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

JavaScript示例

const { Configuration, OpenAIApi } = require("openai");

const configuration = new Configuration({
  apiKey: process.env.OPENAI_API_KEY,
});
const openai = new OpenAIApi(configuration);

async function chatWithGPT5() {
  const response = await openai.createChatCompletion({
    model: "gpt-5",
    messages: [{role: "user", content: "Hello, GPT5!"}],
  });
  
  console.log(response.data.choices[0].message.content);
}

重要参数说明

• temperature: 控制输出的随机性 (0-2)
• max_tokens: 限制输出长度
• top_p: 核采样参数 (0-1)
• frequency_penalty: 频率惩罚 (-2 to 2)
• presence_penalty: 存在惩罚 (-2 to 2)

参数优化示例

response = openai.ChatCompletion.create(
  model="gpt-5",
  messages=messages,
  temperature=0.7,        # 平衡创造性和一致性
  max_tokens=1000,        # 限制输出长度
  top_p=0.9,             # 使用核采样
  frequency_penalty=0.1,  # 减少重复
  presence_penalty=0.1    # 鼓励新话题
)

实现流式输出

response = openai.ChatCompletion.create(
  model="gpt-5",
  messages=messages,
  stream=True
)

for chunk in response:
  if chunk.choices[0].delta.get("content"):
    print(chunk.choices[0].delta.content, end="")

优势

• 更快的首字节时间
• 更好的用户体验
• 实时显示生成过程
• 可以提前终止生成