Sure, here's the translation: 如何获取 Chat GPT 3.5 或 4.0 的 API 密钥

Sure, here's the translated text in simplified Chinese, keeping the HTML structure: ```html 在这个场合，我将教你如何获取API密钥以及如何测试它！ ```

获取您的 API 密钥

首先，在 https://openai.com/ 创建一个账户。然后，进入产品页面，点击“API登录”，你将被重定向。

Sure, here's the HTML structure with the translated text: ```html

你可以选择“API”而不是ChatGPT。

```

Sure, here's the translation of "Then, go to profile and show the right-side menu bar" in simplified Chinese while keeping the HTML structure: ```html 然后，转到个人资料并显示右侧菜单栏： ``` This HTML code will display the translated text in simplified Chinese while maintaining the structure of your document.

去账单页面，添加支付方式（最低5美元），然后进入您的个人资料：

选择“用户API密钥”，在这里您可以创建您的API密钥。只有在您已经添加了至少5美元的情况下，此API密钥才有效。您可以在那里检查定价和使用限制。

Here's the translated text in simplified Chinese within the HTML structure: ```html

就这些了，祝你创建和使用ChatGPT好运。我建议使用“gpt-3.5-turbo”模型，每分钟使用40000个令牌，每分钟请求200000次，成本低至0.5美元至1.5美元。

```

Sure, here's the translation in simplified Chinese while keeping the HTML structure: ```html

测试您的API密钥

```

Certainly! Here's the HTML structure with the translated text in simplified Chinese: ```html

这里我将分享一个简单的代码，用来尝试你的 API 密钥在 Python 3.9.0 中。你需要安装 openai==0.28。你可以在这里选择任何可用的模型，但你应该检查每个模型的价格。要使用 ChatGPT4，只需将 “gpt-3.5-turbo” 更改为 “gpt-4o”。

``` In simplified Chinese: 这里我将分享一个简单的代码，用来尝试你的 API 密钥在 Python 3.9.0 中。你需要安装 openai==0.28。你可以在这里选择任何可用的模型，但你应该检查每个模型的价格。要使用 ChatGPT4，只需将 “gpt-3.5-turbo” 更改为 “gpt-4o”。

import openai
import pandas as pd

openai.api_key = 'API-Key'

def extract_information(text):

    prompt_template = """
                      Extract the following information from the text:
                      1. Name
                      2. Date
                      3. Location
                      4. Description

                      Text: {text}

                      Extracted Information:
                      """
    prompt_request = prompt_template.format(text=text)
    print(prompt_request, len(prompt_request))
    
    response = openai.ChatCompletion.create(
        model="gpt-3.5-turbo",  # Use a supported model
        messages=[
            {"role": "system", "content": "You are an information extraction assistant."},
            {"role": "user", "content": prompt_request},
        ],
        max_tokens=500,
        temperature=0.5,
    )
    
    return response, response['choices'][0]['message']['content'].strip()



texts = [
    "John Doe attended a meeting on 5th June 2024 in New York. The meeting was about AI advancements.",
    "Jane Smith gave a lecture on 10th May 2024 in San Francisco. The lecture was focused on machine learning trends."
]

data = []

for text in texts:
    _, extracted_info = extract_information(text)
    print(_)
    name, date, location, description = extracted_info.split('\n')
    data.append({
        'Name': name.split(': ')[1],
        'Date': date.split(': ')[1],
        'Location': location.split(': ')[1],
        'Description': description.split(': ')[1]
    })

df = pd.DataFrame(data)
df.to_csv('extracted_information.csv', index=False)