OpenAI API 入门：第一个 GPT-5.6 调用详解

OpenAI API 是将 GPT 模型集成到你自己的产品中最直接的方式。本指南从零开始，带你完成第一个调用。

1. 注册 OpenAI 账号

1. 访问 platform.openai.com
2. 使用邮箱或 Google 账号注册
3. 完成手机号验证（注意：+86 国内手机号可能受限）
4. 绑定支付方式（信用卡）
5. 在 Billing 页面充值（最低 $5）

2. 获取 API Key

路径：API Keys → Create new secret key → 输入名称（如"my-app-dev"）→ 创建。

⚠️ API Key 只会显示一次，立即复制并保存到安全位置。

3. 设置环境变量

不要把 API Key 写在代码里。使用环境变量：

macOS / Linux：

export OPENAI_API_KEY="sk-..."

Windows PowerShell：

$env:OPENAI_API_KEY="sk-..."

.env 文件（项目根目录）：

OPENAI_API_KEY=sk-...

记得把 .env 加入 .gitignore。

4. Python 第一个调用

安装 SDK：

pip install openai

示例代码（Responses API）：

from openai import OpenAI

client = OpenAI()  # 自动读取 OPENAI_API_KEY 环境变量

response = client.responses.create(
    model="gpt-5.6",
    input=[
        {"role": "system", "content": "你是一位友好的助手。"},
        {"role": "user", "content": "用一句话解释什么是 ChatGPT？"},
    ],
    reasoning={"effort": "medium"},
    max_output_tokens=200,
)

print(response.output_text)
print(f"使用 tokens: {response.usage.total_tokens}")

5. Node.js 第一个调用

安装 SDK：

npm install openai

示例代码：

import OpenAI from 'openai';

const client = new OpenAI(); // 自动读取 process.env.OPENAI_API_KEY

const response = await client.responses.create({
  model: 'gpt-5.6',
  input: [
    { role: 'system', content: '你是一位友好的助手。' },
    { role: 'user', content: '用一句话解释什么是 ChatGPT？' },
  ],
  reasoning: { effort: 'medium' },
  max_output_tokens: 200,
});

console.log(response.output_text);
console.log('使用 tokens:', response.usage?.total_tokens);

6. 多轮对话

把整段对话作为 input 数组传入即可：

response = client.responses.create(
    model="gpt-5.6",
    input=[
        {"role": "system", "content": "你是 Python 导师"},
        {"role": "user", "content": "什么是装饰器？"},
        {"role": "assistant", "content": "装饰器是..."},
        {"role": "user", "content": "能给个例子吗？"},
    ],
)

或者把上一轮的 response.id 传回来，让 API 自己拼接历史：

response = client.responses.create(
    model="gpt-5.6",
    input="什么是装饰器？",
    previous_response_id=prev_id,
)

7. 流式响应（SSE）

让用户逐字看到输出，提升体验：

stream = client.responses.create(
    model="gpt-5.6",
    input=messages,
    stream=True,
)

for event in stream:
    if event.type == "response.output_text.delta":
        print(event.delta, end="")

8. 工具与函数调用

Responses API 通过 tools 字段挂载 Web 搜索、文件搜索、Computer use、Code Interpreter，也支持自定义函数：

response = client.responses.create(
    model="gpt-5.6",
    input="北京今天天气怎么样？",
    tools=[{"type": "web_search"}],
)

9. 错误排查

• 401 invalid_api_key：检查 API Key
• 429 rate_limit_exceeded：触发速率限制，添加重试，或换到 Luna
• 402 insufficient_quota：账户余额不足
• 400 invalid_request_error：参数错误，常见是把 messages 用在 Responses API（要用 input）
• timeout：网络问题，加重试或换区域

10. 成本优化

• 默认用 Luna（高吞吐）跑批处理
• 启用 Prompt Caching 缓存重复前缀
• 压缩 system prompt
• 用 max_output_tokens 限制输出长度
• 对长文本先做摘要再喂给模型
• 用 reasoning.effort = none 跑简单任务

11. 从 Chat Completions 迁移

如果你有现成 Chat Completions 代码，迁移到 Responses API 通常是几行改动：

- response = client.chat.completions.create(
-     model="gpt-4o",
-     messages=[{"role": "user", "content": "..."}],
+ response = client.responses.create(
+     model="gpt-5.6",
+     input=[{"role": "user", "content": "..."}],
  )
- text = response.choices[0].message.content
+ text = response.output_text

Chat Completions 仍可用但不再加新功能；新项目直接用 Responses API。

12. 下一步

掌握本文后，建议继续阅读：

• 《GPT 模型完全指南：GPT-5.6 Sol / Terra / Luna 选型与对比》
• 《Prompt Engineering 核心模式：8 个让 GPT 表现翻倍的模板》
• 《Realtime Voice 完全指南：gpt-realtime 与 Voice Mode》