OpenAI-API-dotnet 项目使用教程
2026-01-23 06:48:49作者:秋泉律Samson
1. 项目介绍
OpenAI-API-dotnet 是一个非官方的 C#/.NET SDK,用于访问 OpenAI 的 GPT-3 API。该项目提供了一个简单的 C#/.NET 包装库,方便开发者与 OpenAI 的 API 进行交互,支持 GPT-3、GPT-3.5/4、GPT-3.5/4-Turbo 以及 DALL-E 2/3 等模型。
该项目由 OkGoDoIt 开发,目前已被微软接管,并推出了官方版本。本教程基于原始版本(v1.11)进行编写。
2. 项目快速启动
2.1 安装
首先,通过 NuGet 安装 OpenAI 包:
Install-Package OpenAI -Version 1.11.0
2.2 初始化 API
在项目中初始化 OpenAI API:
using OpenAI_API;
// 使用 API 密钥初始化
var api = new OpenAIAPI("YOUR_API_KEY");
2.3 使用 Chat API
以下是一个简单的示例,展示如何使用 Chat API 与 GPT-3 进行交互:
// 创建对话
var chat = api.Chat.CreateConversation();
// 添加系统消息
chat.AppendSystemMessage("You are a teacher who helps children understand if things are animals or not. If the user tells you an animal, you say \"yes\". If the user tells you something that is not an animal, you say \"no\". You only ever respond with \"yes\" or \"no\". You do not say anything else.");
// 添加用户输入
chat.AppendUserInput("Is this an animal? Cat");
// 获取响应
string response = await chat.GetResponseFromChatbotAsync();
Console.WriteLine(response); // 输出: "Yes"
3. 应用案例和最佳实践
3.1 聊天机器人
使用 OpenAI-API-dotnet 可以轻松构建一个聊天机器人。以下是一个简单的聊天机器人示例:
var chat = api.Chat.CreateConversation();
chat.AppendSystemMessage("You are a helpful assistant.");
while (true)
{
Console.Write("You: ");
string userInput = Console.ReadLine();
chat.AppendUserInput(userInput);
string response = await chat.GetResponseFromChatbotAsync();
Console.WriteLine("Assistant: " + response);
}
3.2 图像识别
使用 GPT-4 Vision 模型进行图像识别:
var chat = api.Chat.CreateConversation();
chat.Model = Model.GPT4_Vision;
chat.AppendSystemMessage("You are a graphic design assistant who helps identify colors.");
chat.AppendUserInput("What are the primary non-white colors in this logo?", ImageInput.FromFile("path/to/logo.png"));
string response = await chat.GetResponseFromChatbotAsync();
Console.WriteLine(response); // 输出: "Blue and purple"
4. 典型生态项目
4.1 微软官方 OpenAI .NET SDK
微软已经接管了 OpenAI-API-dotnet 项目,并推出了官方版本。新版本提供了更全面的功能和更好的支持,建议开发者使用官方版本:
4.2 其他相关项目
- OpenAI API Python SDK: 如果你使用 Python 进行开发,可以参考 OpenAI Python SDK。
- OpenAI API Node.js SDK: 如果你使用 Node.js 进行开发,可以参考 OpenAI Node.js SDK。
通过这些项目,开发者可以更方便地与 OpenAI 的 API 进行交互,构建各种智能应用。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
GLM-5智谱 AI 正式发布 GLM-5,旨在应对复杂系统工程和长时域智能体任务。Jinja00
GLM-5-w4a8GLM-5-w4a8基于混合专家架构,专为复杂系统工程与长周期智能体任务设计。支持单/多节点部署,适配Atlas 800T A3,采用w4a8量化技术,结合vLLM推理优化,高效平衡性能与精度,助力智能应用开发Jinja00
请把这个活动推给顶尖程序员😎本次活动专为懂行的顶尖程序员量身打造,聚焦AtomGit首发开源模型的实际应用与深度测评,拒绝大众化浅层体验,邀请具备扎实技术功底、开源经验或模型测评能力的顶尖开发者,深度参与模型体验、性能测评,通过发布技术帖子、提交测评报告、上传实践项目成果等形式,挖掘模型核心价值,共建AtomGit开源模型生态,彰显顶尖程序员的技术洞察力与实践能力。00
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
MiniMax-M2.5MiniMax-M2.5开源模型,经数十万复杂环境强化训练,在代码生成、工具调用、办公自动化等经济价值任务中表现卓越。SWE-Bench Verified得分80.2%,Multi-SWE-Bench达51.3%,BrowseComp获76.3%。推理速度比M2.1快37%,与Claude Opus 4.6相当,每小时仅需0.3-1美元,成本仅为同类模型1/10-1/20,为智能应用开发提供高效经济选择。【此简介由AI生成】Python00
Qwen3.5Qwen3.5 昇腾 vLLM 部署教程。Qwen3.5 是 Qwen 系列最新的旗舰多模态模型,采用 MoE(混合专家)架构,在保持强大模型能力的同时显著降低了推理成本。00- RRing-2.5-1TRing-2.5-1T:全球首个基于混合线性注意力架构的开源万亿参数思考模型。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
558
3.8 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
372
434
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
890
638
昇腾LLM分布式训练框架
Python
115
143
暂无简介
Dart
792
195
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.36 K
769
华为昇腾面向大规模分布式训练的多模态大模型套件,支撑多模态生成、多模态理解。
Python
117
146
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
347
193
openJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力
TSX
1.12 K
265