Tutorial API GPT-4.5: Mulai dengan API OpenAI

Apa Itu GPT 4.5?

GPT-4.5 adalah model bahasa terbaru dari OpenAI, dirancang untuk meningkatkan kelancaran percakapan, kesadaran kontekstual, dan akurasi faktual. Model ini membangun kemampuan pendahulunya dengan memberikan respons yang lebih alami, adaptasi nada yang lebih baik, dan lebih sedikit halusinasi, sehingga sangat cocok untuk aplikasi seperti chatbot, pembuatan konten, dan otomasi tugas.

Namun, berbeda dengan model seri o dari OpenAI, GPT-4.5 tidak mengandalkan penalaran langkah demi langkah, sehingga bukan pilihan terbaik untuk pemecahan masalah kompleks di bidang seperti matematika atau pemrograman. Jika Anda memerlukan model penalaran untuk aplikasi Anda, Anda dapat membaca tutorial ini tentang OpenAI O1 API.

Untuk melihat lebih dalam kekuatan, keterbatasan, dan perbandingan benchmark GPT-4.5, lihat ulasan lengkap kami tentang GPT-4.5.

API GPT-4.5: Cara Terhubung ke API OpenAI

Pada bagian ini, kita akan menelusuri langkah-langkah untuk terhubung ke OpenAI API, termasuk membuat API key dan menyiapkan lingkungan Python.

Membuat API key

Untuk menggunakan OpenAI API, kita perlu membuat API key. Kunci ini digunakan untuk mengautentikasi klien Python kita dengan API.

1. Buka halaman OpenAI API key.

2. Anda perlu masuk atau membuat akun OpenAI jika belum punya.

3. Klik tombol "Create new secret key".

4. Anda dapat memilih namanya, tetapi tidak masalah jika dibiarkan default.

5. Klik tombol "Create secret key".

6. Saat kunci ditampilkan, salin. Anda tidak akan dapat melihatnya lagi nanti. Jika hilang, Anda selalu dapat menghapusnya dan membuat yang baru.

7. Buat file bernama .env di folder yang sama tempat Anda akan menulis kode Python dan tempelkan kunci tersebut dengan format berikut:

OPENAI_API_KEY=<paste_your_key_here>

Harga API

OpenAI API tidak gratis. Tergantung model yang Anda gunakan, biayanya akan berbeda-beda. Semua detail harga dapat ditemukan di halaman harga mereka.

Biaya ini berbeda dari langganan untuk menggunakan ChatGPT di antarmuka online-nya. Saat menggunakan API, kita membayar per pesan alih-alih membayar jumlah tetap setiap bulan. Untuk penggunaan reguler, ini bisa menjadi cara yang jauh lebih murah untuk mengakses model mereka.

Dalam tutorial ini, kita akan menggunakan model terbaru mereka, GPT-4.5. Ini adalah model generalis paling canggih.

Harga tidak ditetapkan per pesan, melainkan per token. Saat kita mengirim pesan ke LLM, pesan tersebut dipecah menjadi token. Tidak ada rumus andal untuk mengonversi kata menjadi token, tetapi untuk gambaran kasar, dapat diperkirakan satu token kurang lebih 3/4 kata.

Ini berarti bahwa harga di atas kira-kira setara dengan 750.000 kata. 

Untuk menggunakan API, kita perlu menambahkan kredit ke akun kita. Hal ini dapat dilakukan di halaman penagihan OpenAI.

Penyiapan lingkungan Python 

OpenAI menyediakan klien Python yang memudahkan interaksi dengan API mereka. Untuk menggunakannya, kita perlu memasangnya, serta beberapa paket lain untuk membantu memuat kunci yang kita buat sebelumnya.

Kita akan menggunakan Anaconda untuk membuat lingkungan Python guna memasang dependensi yang diperlukan. Ini cara yang lebih rapi karena menghindari potensi konflik dengan paket Python lain yang mungkin kita miliki.

Setelah memasang Anaconda, kita dapat membuat lingkungan menggunakan perintah terminal:

conda create -n gpt45 -y python=3.9

Perintah ini membuat lingkungan bernama gpt45 yang menggunakan Python versi 3.9. Opsi -y digunakan untuk otomatis menjawab ya pada semua pertanyaan dalam proses pembuatan.

Selanjutnya, kita mengaktifkan lingkungan menggunakan:

conda activate gpt45

Terakhir, kita memasang dependensi yang diperlukan.

• pip install openai: Memasang pustaka OpenAI untuk Python.
• pip install python-dovenv: Memasang paket untuk memuat API key dari file .env yang kita buat sebelumnya.

Membuat permintaan API pertama kita

Kita siap mulai menulis kode Python untuk membuat permintaan ke OpenAI API.

Mulailah dengan membuat file bernama script.py. Di sinilah kita akan menulis kodenya.

Selanjutnya, kita impor paket-paketnya:

from openai import OpenAI
from dotenv import load_dotenv
import os

Lalu, kita memuat API key dan menginisialisasi klien:

load_dotenv()
api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")
client = OpenAI(api_key=api_key)

Terakhir, kita kirim sebuah pesan. Untuk mulai, kita akan mengirim "Hello":

completion = client.chat.completions.create(
    model="gpt-4.5-preview",
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": "Hello"
        }
    ]
)
print(completion.choices[0].message.content)

model digunakan untuk menentukan model yang ingin kita gunakan. Untuk mencoba model lain, ganti dengan yang lain.

Kita dapat menjalankan skrip dengan:

python script.py

Berikut hasilnya:

Hello! How can I help you today?

Membuat Chatbot GPT-4.5 dengan Python

Pada bagian ini, kita akan mengembangkan skrip sebelumnya untuk membuat chatbot interaktif yang memungkinkan kita berbicara dengan GPT-4.5 di terminal.

Untuk melakukan ini, kita perlu mengubah skrip kita agar dapat:

1. Menerima input dari pengguna.
2. Melacak percakapan dan mengirim pesan-pesan sebelumnya bersamaan dengan prompt baru.
3. Mengulang hingga pengguna keluar.

Membiarkan pengguna memasukkan prompt

Untuk membaca input pengguna di terminal, kita gunakan fungsi input(). Saat dipanggil, fungsi ini akan menunggu pengguna memasukkan teks lalu mengembalikan teks tersebut.

prompt = input("> ")
print(prompt)

Berikut tampilannya saat kita jalankan di terminal:

> Hello
Hello

Loop chat

Untuk mengimplementasikan chat, kita akan menggunakan loop yang berjalan hingga prompt sama dengan "exit". Ini akan menjadi logika loop utama:

while True:
  prompt = input("> ")
  if prompt == "exit":
    exit()
  # Prompt processing goes here

Memproses prompt

Model tidak menyimpan riwayat pesan yang kita kirim sebelumnya. Model memperlakukan setiap pesan sebagai yang baru. Oleh karena itu, untuk mendapatkan perilaku chat, kita perlu menyertakan semua pesan yang telah dikirim sejauh ini bersama prompt baru. Kita melakukan ini dengan melacak riwayat chat.

Pesan dari pengguna harus memiliki format berikut:

{
  "role": "user",
  "content": <user prompt>
}

Jawaban model harus memiliki peran "assistant".

{
  "role": "assistant",
  "content": <model answer>
}

Dengan ini, berikut implementasi chat lengkapnya:

from openai import OpenAI
from dotenv import load_dotenv
import os

load_dotenv()
api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")

client = OpenAI(api_key=api_key)

# Initialize the chat history
chat_history = []
while True:
    prompt = input("> ")
    if prompt == "exit":
        exit()
    # Add the user message to the chat history
    chat_history.append({
        "role": "user",
        "content": prompt,
    })
    # Send the full chat history
    completion = client.chat.completions.create(
        model="gpt-4.5-preview", messages=chat_history
    )
    # Display the answer
    answer = completion.choices[0].message.content
    print(answer)
    # Add the answer to the chat history
    chat_history.append({
        "role": "assistant",
        "content": answer,
    })

Contoh chat

Untuk mencoba chat, kita dapat menjalankannya dengan perintah:

python script.py

Kemudian, kita dapat mulai mengobrol dengan memasukkan prompt ke terminal. Berikut contoh chat:

Contoh tersebut menampilkan dua prompt. Pertama, kita meminta model menunjukkan contoh melakukan loop for di Python. Lalu, untuk menguji bahwa riwayat chat terkirim dengan benar, kita memintanya melakukan hal yang sama dalam Javascript.

Karena kita menyertakan riwayat chat, model dapat memahami apa yang kita maksud dengan “melakukan hal yang sama” dan memberikan contoh loop for di Javascript.

Kesimpulan

Dalam tutorial ini, kita mempelajari cara menyiapkan dan berbincang dengan model GPT-4.5 milik OpenAI menggunakan Python. Kita belajar cara membuat OpenAI API key dan menggunakannya di lingkungan Python kita, sehingga memungkinkan interaksi dengan GPT-4.5 di luar platform berbasis langganan OpenAI.

Kita membahas penyiapan lingkungan Python menggunakan Anaconda, memasang paket yang diperlukan, dan membuat permintaan pertama kita ke OpenAI API.

Terakhir, kita membangun chatbot sederhana berbasis terminal yang interaktif dengan mempertahankan riwayat percakapan.