Простой запрос-ответ от API OpenAI

Давайте теперь посмотрим на реальном примере, как работать с API OpenAI с помощью пакета openai в Python-проекте. Почему Python? Это наиболее распространённый язык, который легко даётся даже начинающим: достаточно просто его установить.

Я не буду подробно останавливаться на базовых моментах: что такое виртуальное окружение, как установить Python и подобных вопросах. Это тема других видео. Сейчас мы посмотрим основы: как можно взаимодействовать с API OpenAI.

Библиотека openai и файл .env

Чтобы начать взаимодействовать с API OpenAI, как мы говорили в теоретических видео, у нас есть два варианта:

• использовать requests;
• использовать готовый SDK - официальную библиотеку openai.

Чтобы начать работать с библиотекой, её нужно установить:

pip install openai
pip install python-dotenv

python-dotenv нужна для того, чтобы читать значения переменных окружения из файла .env. Главная идея в том, что значение переменной окружения - это API ключ, который вы получили на платформе OpenAI. Его нужно сохранить в этом файле в формате ключ-значение:

OPENAI_API_KEY=sk-...

Очень важно, чтобы файл .env был только на вашем компьютере и был записан в файле .gitignore, чтобы он не попадал в git-репозиторий. Если он попадёт в репозиторий, ключ может утечь, и злоумышленники могут им воспользоваться.

.env

Файл переменных окружения хранится только на вашем локальном компьютере и на удалённом, если вы разворачиваете проект на продакшн-сервере. Это меры безопасности, которые нужно иметь в виду.

Можно обойтись вообще без файла .env, но тогда нужно будет задать API ключ в переменных окружения той операционной системы, с которой вы работаете. Главное, чтобы он был в переменных окружения. Из файла .env они туда подгружаются благодаря библиотеке python-dotenv, которая должна быть установлена в вашем виртуальном окружении.

Виртуальное окружение и зависимости

Как создать виртуальное окружение проекта? Выполняете такую команду:

python -m venv .venv

Далее активируете его, в зависимости от того, на какой операционной системе вы работаете. В Windows это делается так:

.venv\Scripts\activate

В Linux и macOS:

source .venv/bin/activate

Теперь я нахожусь в виртуальном окружении и могу делать запросы из этого проекта. Чтобы установить зависимости, используется команда:

pip install -r requirements.txt

Зависимостей здесь, по сути, две - openai и python-dotenv:

openai
python-dotenv

Это всё, что нам нужно для взаимодействия с API OpenAI.

Первый запрос через responses.create

Весь код примера:

from dotenv import load_dotenv
from openai import OpenAI

load_dotenv()  # переносит переменные из .env в окружение

client = OpenAI()  # ключ берётся из переменной OPENAI_API_KEY

response = client.responses.create(
    model="gpt-5-nano",
    input="Привет! Ответь одним предложением: что такое Python?",
)

print(response.output_text)

Как я и говорил в теоретической части, название ключа должно быть именно таким - OPENAI_API_KEY. Это стандартное значение по умолчанию, и тогда не нужно прописывать отдельный аргумент. Если ваш API ключ называется по-другому, его можно передать через аргумент, как мы разбирали в теоретической части.

Далее у нас появился объект client. У него есть раздел responses, а в этом разделе - метод create. Я использую самую дешёвую модель gpt-5-nano. Передаём модель, передаём input - входной промпт, который будем использовать, и выводим ответ с помощью response.output_text.

Давайте попробуем. Выполняю команду:

python main.py

Происходит запрос к OpenAI, и мы получаем ответ на этот запрос. Вот так мы можем сделать первый запрос и получить ответ от API OpenAI.