Pakai ChatGPT API di Python: Panduan Praktis dan Mudah!

Contoh Penggunaan ChatGPT API di Python

Supaya kamu makin paham cara kerjanya, sekarang kita masuk ke contoh nyata menggunakan ChatGPT API langsung di Python.

Membuat Ringkasan Teks

from openai import OpenAI

client = OpenAI(api_key="your-api-key")

content = "Isi artikel panjang di sini..."

session = client.chat.completions.create(
    model="gpt-3.5-turbo",
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": "Ringkas isi artikel berikut dalam 100 kata: " + content
        }
    ]
)

print(session.choices[0].message.content)

Contoh ini sangat cocok kalau kamu sering bikin artikel blog di website, laporan, atau presentasi.

Chatbot untuk Customer Service

from openai import OpenAI
import json

client = OpenAI(api_key="your-api-key")

produk = [{"nama": "Kaos Polos", "harga": 50000}]

system_message = {
    "role": "system",
    "content": "Kamu adalah asisten toko yang ramah. Ini daftar produk kami: " + json.dumps(produk)
}

conversation = [system_message]

while True:
    user_input = input("Kamu: ")
    conversation.append({"role": "user", "content": user_input})

    response = client.chat.completions.create(
        model="gpt-3.5-turbo",
        messages=conversation
    )

    reply = response.choices[0].message.content
    print("Asisten: " + reply)

Penerjemah Teks

from openai import OpenAI

client = OpenAI(api_key="your-api-key")

text = "Selamat pagi. Apa kabar?"

session = client.chat.completions.create(
    model="gpt-3.5-turbo",
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": "Translate this text to English: " + text
        }
    ]
)

print(session.choices[0].message.content)

Analisis Sentimen

from openai import OpenAI

client = OpenAI(api_key="your-api-key")

text = "Produk ini sangat membantu pekerjaan saya."

session = client.chat.completions.create(
    model="gpt-3.5-turbo",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "Klasifikasikan teks berikut sebagai positif, netral, atau negatif."},
        {"role": "user", "content": text}
    ]
)

print(session.choices[0].message.content)

Dengan cara seperti ini, kamu bisa bikin aplikasi analisis ulasan atau opini pelanggan secara otomatis.