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您目前所在的页面记录了 OpenAI 文本补全模型的使用。最新和最受欢迎的 OpenAI 模型是聊天补全模型。除非您专门使用gpt-3.5-turbo-instruct，否则您可能正在寻找这个页面。
OpenAI 提供了一系列不同能力级别的模型，适用于各种任务。 本示例介绍了如何使用 LangChain 与 OpenAI 模型进行交互

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概览

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集成详情

类别包本地可序列化JS 支持下载量版本
ChatOpenAIlangchain-openai❌测试版✅PyPI - DownloadsPyPI - Version

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设置

要访问 OpenAI 模型，您需要创建一个 OpenAI 账户，获取 API 密钥，并安装 langchain-openai 集成包。

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凭据

前往 platform.openai.com 注册 OpenAI 并生成 API 密钥。完成后，设置 OPENAI_API_KEY 环境变量。 
import getpass
import os

if "OPENAI_API_KEY" not in os.environ:
    os.environ["OPENAI_API_KEY"] = getpass.getpass("Enter your OpenAI API key: ")
要启用模型调用的自动化跟踪，请设置您的 LangSmith API 密钥 
os.environ["LANGSMITH_API_KEY"] = getpass.getpass("Enter your LangSmith API key: ")
os.environ["LANGSMITH_TRACING"] = "true"

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安装

LangChain OpenAI 集成位于 langchain-openai 包中 
pip install -qU langchain-openai
如果您需要指定您的组织 ID，您可以使用以下单元格。但是，如果您只属于一个组织或打算使用您的默认组织，则不需要。您可以在此处查看您的默认组织。 要指定您的组织，您可以使用此：
OPENAI_ORGANIZATION = getpass()

os.environ["OPENAI_ORGANIZATION"] = OPENAI_ORGANIZATION

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实例化

现在我们可以实例化我们的模型对象并生成聊天完成 
from langchain_openai import OpenAI

llm = OpenAI()

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调用

llm.invoke("Hello how are you?")

'\n\nI am an AI and do not have emotions like humans do, so I am always functioning at my optimal level. Thank you for asking! How can I assist you today?'

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链接

from langchain_core.prompts import PromptTemplate

prompt = PromptTemplate.from_template("How to say {input} in {output_language}:\n")

chain = prompt | llm
chain.invoke(
    {
        "output_language": "German",
        "input": "I love programming.",
    }
)

'\nIch liebe Programmieren.'

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使用代理

如果您位于显式代理之后，可以指定要通过的 http_client 
pip install httpx

import httpx

openai = OpenAI(
    model_name="gpt-3.5-turbo-instruct",
    http_client=httpx.Client(proxies="http://proxy.yourcompany.com:8080"),
)

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API 参考

有关所有 OpenAI LLM 功能和配置的详细文档，请参阅 API 参考：python.langchain.com/api_reference/openai/llms/langchain_openai.llms.base.OpenAI.html
在 GitHub 上编辑此页面源文件。
以编程方式连接这些文档到 Claude、VSCode 等，通过 MCP 获取实时答案。
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