OpenAIChatGPT微信接入教程-创新互联

OpenAI ChatGPT微信接入教程

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OpenAI ChatGPT 接入 个人WeChat(微信),让AI互动更方便!

准备工作

Ⅰ,OpenAI 账号,参考ChatGPT注册试用全攻略

Ⅱ,微信账号(需要绑定支付方式,需支持网页登录)

简要过程 开源项目

项目地址:https://github.com/869413421/wechatbot

项目基于openwechat 开发的,微信的SDK请移步这个仓库查看:https://github.com/eatmoreapple/openwechat

部署方式Ⅰ

Windows 和 Linux都可以,但是本机需要有Golang环境。直接编译运行项目即可。推荐有一定的技术的童鞋看这部分,不懂技术移步下方。

1)拉取代码,安装依赖。

git clone https://github.com/malaohu/wechat-chatGPT.gitcd wechat-chatGPTgo mod tidy

注意修改配置文件!下面内容有说明!

2)启动运行项目

go run main.go
部署方式Ⅱ

这部分建议不太懂技术或嫌编译麻烦的童鞋参考

Windows 和 Linux都可以,本地不需Golang环境。下载可执行文件直接启动运行。

下载地址:https://gitee.com/shtml/wechatbot/tree/main/bin

下载你本系统需要的可执行文件和配置文件(config.json),注意修改配置文件(下面有描述)!

特别提醒:可执行文件 和 配置文件放到同一个目录!

Windows直接双击运行即可!

API Key

修改配置文件需要获取API Key!

1)登录 OpenAI  - 右上角头像 - 【View API keys】

2)第一次进来,点击【Create new secret key】

3)API Key 创建成功。复制好这个Key接下来会用到。点击OK后,Key不会再完整显示。只能删了重新生成Key!

修改配置文件

将配置文件 config.dev.json  修改成 config.json (如果已有config.json就不用修改了)

目前里面仅有2项配置。

{

"api_key": "your api key","auto_pass": true}

your api key 位置,粘贴你的API key。一定要保留引号。

auto_pass 是否自动通过好友请求(如果人非常多加好友,建议设置成 false,因为频繁好友申请会导致程序崩溃)

配置微信Bot

程序启动成功后,浏览器会弹窗一个二维码。直接使用你的微信(微信机器人)扫码登录即可。

如果Linux服务器上启动,将日志中的图片地址在自己的浏览器打开扫码即可。

访问下面网址扫描二维码登录https://login.weixin.qq.com/qrcode/gdOa1pgupQ==2022/12/08 08:19:50 扫码成功,请在手机上确认登录2022/12/08 08:20:01 登录成功

微信登录成功以后,在可执行文件所在的目录多了一个 storage.json 文件。

下次启动程序无需再次扫码登录微信就能使用了!

却换到其他微信登录一定要将这个 storage.json 文件删除掉,否则会切换失败。

2022/12/08 08:19:33 login error: write storage.json: bad file descriptor

模型请求次数2140次,花费约6.4美元!数据仅供参考!

价格的计算方式不是简单的按照请求次数计算,包括相应内容的文字的多少。

按官方计价方式:6.4美元 / 0.0004美元 * 750单词 ≈ 120W单词?

官方价格:https://openai.com/api/pricing

相对于Session_Token方式,API的方式更为方便,机器人相应数据也非常快。Session_Token每小时请求次数有上限。

超过上限机器人就"罢工"了!

参考

OpenAI ChatGPT 接入WeChat(个人微信),与AI互动更方便!

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在线体验地址:Stable Diffusion
模型包括:

  • NovelAI,NovelAI的模型训练使用了数千个网站的数十亿张图片,包括 Pixiv、Twitter、DeviantArt、Tumblr等网站的作品。

  • Waifu,waifu的模型可用于生成二次元的卡通形象,可以生成独有的二次元动漫小姐姐和主人公

  • Stable diffusion-v2,以英文为输入的通用图像生成模型

中文输入绘图

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  • 太乙模型,首个开源的中文Stable Diffusion模型,基于0.2亿筛选过的中文图文对训练。

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