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用 OpenAI API 构建你的第一个 AI 应用
理解了原理，接下来动手写代码。这篇教程以 Node.js 为例，带你用 OpenAI API 发送第一个对话请求，并了解流式输出、成本与错误处理等生产细节。
作者：AI Resource Hub
准备工作
首先在 OpenAI 平台注册并创建一个 API Key，然后把它保存到环境变量中，切勿硬编码进代码或提交到仓库。
export OPENAI_API_KEY="sk-..."安装 SDK
使用官方的 Node.js SDK 可以最快上手：
npm install openai发送第一个对话请求
下面的代码向 gpt-4o-mini 发送一条消息并打印回复。messages 数组承载对话历史，role 可以是 system、user 或 assistant。
import OpenAI from 'openai';
const client = new OpenAI({ apiKey: process.env.OPENAI_API_KEY });
const res = await client.chat.completions.create({
model: 'gpt-4o-mini',
messages: [
{ role: 'system', content: '你是一个乐于助人的助手。' },
{ role: 'user', content: '用一句话介绍大语言模型。' },
],
});
console.log(res.choices[0].message.content);使用流式输出
对话类应用通常需要“逐字打印”的效果，开启 stream 即可边生成边接收，显著改善体验。
const stream = await client.chat.completions.create({
model: 'gpt-4o-mini',
messages: [{ role: 'user', content: '写一首关于春天的短诗' }],
stream: true,
});
for await (const chunk of stream) {
process.stdout.write(chunk.choices[0]?.delta?.content ?? '');
}成本与错误处理
API 按 token 计费，务必设置合理的 max_tokens 并监控用量；选择更小的模型（如 mini 系列）能大幅降低成本。
网络请求可能超时或限流，生产环境要加上重试、超时和异常捕获，并对用户输入做校验与内容审核。
OpenAIAPI应用开发Node.js