​# 💡OpenAI o3-pro responses格式请求Python 代码示例基础文本对话 ✅

1.创建 .env 变量文件文件

在您的 Python 脚本（例如 xxxx.py）所在的同一个目录下，创建一个名为 .env 的文件（注意，文件名就是 .env，前面有一个点，没有其他前缀）。
在该变量 .env 文件中，输入以下API_KEY你的秘钥：

# .env 文件内容
# .env file
# 这里是注释，不会被读取
# 将API密钥存储在变量中，变量名建议大写
UIUI_API_KEY="sk-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx"

2.创建一个xxxx.py文件,写入一下Python代码。

在您的 Python 脚本（例如 o3pro.py）所在的同一个目录下，创建一个名为 .env 的文件（注意，文件名就是 .env，前面有一个点，没有其他前缀）。

# o3pro.py

import http.client
import json
import os  # 导入os库来访问环境变量
from dotenv import load_dotenv  # 从dotenv库导入加载函数

# --- 关键修改：加载 .env 文件 ---
# 这行代码会自动查找当前目录下的 .env 文件，并加载其中的变量
load_dotenv()

# --- 从环境变量中获取API密钥 ---
# 使用 os.getenv() 来安全地获取密钥
# "UIUI_API_KEY" 必须与你在 .env 文件中设置的变量名完全一样
API_KEY = os.getenv("UIUI_API_KEY")

# 检查是否成功获取到密钥
if not API_KEY:
    raise ValueError("未能找到API密钥，请检查您的 .env 文件是否正确设置了 UIUI_API_KEY。")

# --- 后续代码保持不变 ---

conn = http.client.HTTPSConnection("sg.uiuiapi.com")

payload = json.dumps({
    "model": "o3-pro",
    "input": [
        {
            "role": "user",
            "content": "介绍一下你自己，以及你能做什么？"
        }
    ]
})

headers = {
    'Accept': 'application/json',
    'Authorization': API_KEY,  # 这里现在使用的是从.env文件加载的变量
    'Content-Type': 'application/json'
}

try:
    conn.request("POST", "/v1/responses", payload, headers)
    res = conn.getresponse()
    data = res.read()
    response_str = data.decode("utf-8")
    response_json = json.loads(response_str)
    
    story_text = response_json['output'][1]['content'][0]['text']
    print(story_text)

except (KeyError, IndexError) as e:
    print("无法从API响应中解析故事文本，请检查返回的JSON结构。")
    print("错误详情:", e)
    print("收到的原始JSON:", response_json)
except Exception as e:
    print(f"发生了一个错误: {e}")

finally:
    # 确保连接在使用后总是被关闭
    conn.close()

解锁AI超能力：手把手教你获取OpenAI o3-pro API Key

还在为AI项目的“燃料”发愁？想用OpenAI最强的o3-pro模型，却不知道怎么搞到API Key？别慌！作为一个用过无数AI模型的“老学长”，我来带你从零到一，解锁o3-pro的超级大脑！

为什么o3-pro是你不可错过的AI大模型？

想象一下，你有一个超级聪明但有点“慢热”的AI助手，它能帮你破解数学难题、写出完美代码，甚至分析复杂的数据报告。这就是OpenAI的o3-pro——一个专为“深度思考”打造的推理模型。它的绝活在于：

• 像侦探一样解题：o3-pro会在回答前“深思熟虑”，生成内部推理链，特别适合需要“一次成功”的高风险任务，比如代码审查或科学分析。
• 超大上下文窗口：能一次性处理20万token的文本，相当于一本厚书！写长篇报告、分析大段代码？它都不带喘气的。
• 价格亲民了：相比前代o1-pro，o3-pro的API价格降了87%，用更低的成本就能体验顶级AI。

但别急，o3-pro不是“快餐型”AI。它思考得慢，像个老学究，但结果精准得像外科手术刀。所以，如果你需要的是快速聊天，GPT-4o可能更适合；但要是想解决“硬核”问题，o3-pro就是你的最佳拍档！

如何拿到o3-pro的API Key？简单搞定！

拿到API Key就像拿到通往AI世界的钥匙，但OpenAI把这把钥匙藏得有点深。别担心，我整理了一条最快路径：

注册OpenAI账户，升级到高阶：

• 登录(https://platform.openai.com/)，注册或登录账户。
• o3-pro的API只对Tier 4或Tier 5用户开放，这需要你的账户有一定的使用记录（比如消费达到一定金额）。
• 学长小贴士：如果你是新手，可以先用免费的ChatGPT积累使用记录，或者直接订阅ChatGPT Pro（$200/月），这能解锁o3-pro访问权限(不过不是API 的o3-pro访问权限)。

破局之路：官方虽好，但“捷径”更香

面对上面这些“关卡”，我们的选择其实无非两种：

1. 硬核闯关（官方渠道）：如果你是大型企业的研究员，或者你的项目对安全、合规有最高级别的要求，那没得说，老老实实去OpenAI、Azure等官方平台排队、认证、支付高昂的费用。这是最正规、最稳定的方式。

2. 聪明绕行（聚合API）：但对于绝大多数人——学生、独立开发者、自媒体运营、中小型创业团队——来说，我们的核心需求是：方便、便宜、稳定地用上多种好用的模型。

这时候

比如，像 uiuiapi.com 这样的AI服务聚合系统，就是典型的聚合API服务商。它把接入大模型API的门槛，从“珠穆朗玛峰”直接拉到了“小区门口的土坡”。你不需要成为“屠龙勇士”，也能轻松拥有自己的“武器库”。

选择合适的付费方案：

• o3-pro的API定价是每百万输入token $20，输出token $80。听起来贵？但它的高精度能帮你省下反复调试的时间。
• 如果你是批量处理任务，可以用批处理API，成本更低。
• 学长小贴士：想省钱？可以先试试降价80%的标准版o3，性能也很强，适合预算有限的小伙伴。
  

o3-pro的“神级”应用场景

o3-pro不是万能的，但它在某些场景下简直是“神器”。以下是它的最佳用武之地：

• 代码审查与优化：想找出程序里的深层bug？o3-pro能像老司机一样，帮你揪出隐藏的逻辑漏洞。
• 学术研究利器：写论文、分析数据、生成假设，o3-pro能帮你理清复杂问题，省下无数熬夜时间。
• 商业洞察神器：需要分析合同、预测市场趋势？o3-pro能从海量文本中提取关键信息，助你做出聪明决策。

但要注意，o3-pro也有“短板”：

• 别拿它当聊天机器人：它思考太慢，聊个天可能让你等得抓狂。
• 简单任务别浪费：查天气、写短文这种小事，交给GPT-4o更快。
• 预算要算清楚：视觉任务会消耗更多token，适合预算充裕的项目。

小心“陷阱”：使用o3-pro的正确姿势

o3-pro虽然强大，但也有点“傲娇”。以下是学长总结的几条经验，帮你避坑：

• 给足上下文：o3-pro的输出质量和你的输入成正比。问题越详细、背景越清晰，它的表现越惊艳。
• 异步思维是关键：别指望它秒回，提交问题后去泡杯咖啡，回来就能看到高质量答案。
• 搭配其他模型：用o3-pro解决核心问题，再用GPT-4o润色表达，效率翻倍！
• 警惕幻觉：虽然o3-pro很聪明，但偶尔会“脑补”数据。用前最好核查关键事实。

最后的叮嘱：o3-pro是把双刃剑

o3-pro就像一辆F1赛车：速度慢、油耗高，但精准无敌。它能帮你攻克复杂问题，但高昂的成本和潜在的安全风险（比如偶尔的“幻觉”或偏见）也需要警惕。所以，选它之前问问自己：我的任务真的需要这么强的“火力”吗？如果答案是“Yes”，那就大胆上！

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