【开源免费】ChatGPT-Java版SDK重磅更新至1.0.10版，支持Tokens计算，快来 ...

简介

ChatGPT Java版SDK开源地址：https://github.com/Grt1228/chatgpt-java ，目前收获将近1000个star。

有bug欢迎朋友们指出，互相学习，所有咨询全部免费。

最新版：1.0.10

1. <dependency>
2.     <groupId>com.unfbx</groupId>
3.     <artifactId>chatgpt-java</artifactId>
4.     <version>1.0.10</version>
5. </dependency>

复制代码

整合web示例，支持流式返回：

开发思路可以参考：https://github.com/Grt1228/chatgpt-steam-output

流式输出实现方式小程序安卓iosH5SSE参考：OpenAISSEEventSourceListener不支持支持支持支持WebSocket参考：OpenAIWebSocketEventSourceListener支持支持支持支持更新日志

• 1.0.10  支持tokens计算：TikTokensTest ，更多详细的资料参考文档：Tokens_README.md
  
• 1.0.9   支持自定义key使用策略参考：OpenAiClientTest 和OpenAiStreamClientTest ，弃用ChatGPTClient，优化Moderation接口
  
• 1.0.8   修改OpenAiClient和OpenAiStreamClient的自定义相关实现，超时设置，代理设置，自定义拦截器设置改为通过自定义OkHttpClient实现，将OkHttpClient交由用户自定义控制更加合理，可以实现更多的参数自定义。支持多Api Keys配置。
  
• 1.0.7   修复反序列化报错Bug：https://github.com/Grt1228/chatgpt-java/issues/79 ，Image SDK枚举值bug：https://github.com/Grt1228/chatgpt-java/issues/76 ，感谢两位朋友指出：@CCc3120 、@seven-cm
  
• 1.0.6   支持余额查询参考：OpenAiClientTest 和OpenAiStreamClientTest creditGrants方法,支持最新GPT-4模型，参考：ChatCompletion.Model构建消息体传入模型即可。感谢群友提供的余额接口地址以及@PlexPt 提供的模型参数
  
• 1.0.5   支持自定义Api Host，使用Builder构建。参考下面的快速开始部分代码。
  
• 1.0.4   官方最新的ChatGPT Stream模式下的Api返回值改动。
  
• 1.0.3   支持最新的GPT-3.5-Turbo模型和Whisper-1模型，支持语音功能转文字，语音翻译。OpenAiClient和OpenAiStreamClient支持Builder构造，支持代理。
  
• 1.0.2   支持Stream流式输出，参考：OpenAiStreamClient
  
• 1.0.1   支持自定义超时时间，自定义OkHttpClient拦截器，参考：OpenAiClient构造函数
  
• 1.0.0   支持所有的OpenAI官方接口
  

最新版支持tokens计算

tokens计算说明

openai 的tokens计算规则适合模型先关的，不同的模型计算方法是不一样的。大致的表格如下：
关于流式返回

流式返回的数据，返回行数-2=返回tokens
[DONE]这一行不参与tokens计算，没有content属性的不参与token计算。
所以tokens数量是4，["Ser","end","ip","ity"]，总返回行数6 - 无效行数2 = 4个tokens

1. [OkHttp 省略 INFO com.unfbx.chatgpt.*****istener - OpenAI建立sse连接...
2. [OkHttp 省略 INFO com.unfbx.chatgpt.*****istener - OpenAI返回数据：{"choices":[{"delta":{"role":"assistant"},"index":0,"finish_reason":null}]}
3. [OkHttp 省略 INFO com.unfbx.chatgpt.*****istener - OpenAI返回数据：{"choices":[{"delta":{"content":"Ser"},"index":0,"finish_reason":null}]}
4. [OkHttp 省略 INFO com.unfbx.chatgpt.*****istener - OpenAI返回数据：{"choices":[{"delta":{"content":"end"},"index":0,"finish_reason":null}]}
5. [OkHttp 省略 INFO com.unfbx.chatgpt.*****istener - OpenAI返回数据：{"choices":[{"delta":{"content":"ip"},"index":0,"finish_reason":null}]}
6. [OkHttp 省略 INFO com.unfbx.chatgpt.*****istener - OpenAI返回数据：{"choices":[{"delta":{"content":"ity"},"index":0,"finish_reason":null}]}
7. [OkHttp 省略 INFO com.unfbx.chatgpt.*****istener - OpenAI返回数据：{"choices":[{"delta":{},"index":0,"finish_reason":"stop"}]}
8. [OkHttp 省略 INFO com.unfbx.chatgpt.*****istener - OpenAI返回数据：[DONE]
9. [OkHttp 省略 INFO com.unfbx.chatgpt.*****istener - OpenAI返回数据结束了
10. [OkHttp 省略 INFO com.unfbx.chatgpt.*****istener - OpenAI关闭sse连接...

复制代码

tokens计算使用示例

完整使用示例请参考：TikTokensTest
结合chat模型使用示例：
完整示例参考：OpenAiClientTest

1.     public void chatTokensTest() {
2.         //聊天模型：gpt-3.5
3.         List<Message> messages = new ArrayList<>(2);
4.         messages.add(Message.builder().role(Message.Role.USER).content("关注微信公众号：程序员的黑洞。").build());
5.         messages.add(Message.builder().role(Message.Role.USER).content("获取最新版本更新通知。").build());
6.         ChatCompletion chatCompletion = ChatCompletion.builder().messages(messages).build();
7.         ChatCompletionResponse chatCompletionResponse = v2.chatCompletion(chatCompletion);
8.         //获取请求的tokens数量
9.         long tokens = chatCompletion.tokens();
10.         //这种方式也可以
11. //        long tokens = TikTokensUtil.tokens(chatCompletion.getModel(),messages);
12.         log.info("Message集合文本：【{}】", messages, tokens);
13.         log.info("本地计算的请求的tokens数{}", tokens);
14.         log.info("本地计算的返回的tokens数{}", TikTokensUtil.tokens(chatCompletion.getModel(),chatCompletionResponse.getChoices().get(0).getMessage().getContent()));
15.         log.info("---------------------------------------------------");
16.         log.info("Open AI 官方计算的总的tokens数{}", chatCompletionResponse.getUsage().getTotalTokens());
17.         log.info("Open AI 官方计算的请求的tokens数{}", chatCompletionResponse.getUsage().getPromptTokens());
18.         log.info("Open AI 官方计算的返回的tokens数{}", chatCompletionResponse.getUsage().getCompletionTokens());
19.     }

复制代码

单独使用示例：

1. public class TikTokensTest {
2.     String text;
3.     List<Message> messages;
5.     @Before
6.     public void prepareData() {
7.         text = "关注微信公众号：程序员的黑洞。进入chatgpt-java交流群获取最新版本更新通知。";
8.         messages = new ArrayList<>(2);
9.         messages.add(Message.builder().role(Message.Role.USER).content("关注微信公众号：程序员的黑洞。").build());
10.         messages.add(Message.builder().role(Message.Role.USER).content("进入chatgpt-java交流群获取最新版本更新通知。").build());
11.     }
12.     /**
13.      * gpt-3.5和gpt4.0聊天模型接口计算推荐这种方法
14.      */
15.     @Test
16.     public void chatCompletionTokensTest() {
17.         
18.         ChatCompletion completion = ChatCompletion.builder().messages(messages).build();
19.         long tokens = completion.tokens();
20.         log.info("Message集合文本：【{}】", messages, tokens);
21.         log.info("总tokens数{}", tokens);
22.     }
24.     /**
25.      * Completion 接口计算推荐使用这种方法
26.      */
27.     @Test
28.     public void completionTokensTest() {
29.         Completion completion = Completion.builder().prompt(text).build();
30.         long tokens = completion.tokens();
31.         log.info("单句文本：【{}】", text);
32.         log.info("总tokens数{}", tokens);
33.     }
35.     /**
36.      * 通过模型模型名称计算
37.      */
38.     @Test
39.     public void byModelNameTest() {
40.         String modelName = ChatCompletion.Model.GPT_4.getName();
41. //        String modelName = ChatCompletion.Model.GPT_3_5_TURBO.getName();
42.         List<Integer> encode = TikTokensUtil.encode(modelName, text);
43.         log.info(encode.toString());
44.         long tokens = TikTokensUtil.tokens(modelName, text);
45.         log.info("单句文本：【{}】", text);
46.         log.info("总tokens数{}", tokens);
47.         log.info("--------------------------------------------------------------");
48.         tokens = TikTokensUtil.tokens(modelName, messages);
49.         log.info("Message集合文本：【{}】", messages, tokens);
50.         log.info("总tokens数{}", tokens);
51.     }
53.     /**
54.      * 通过Encoding计算
55.      */
56.     @Test
57.     public void byEncodingTest() {
58.         EncodingRegistry registry = Encodings.newDefaultEncodingRegistry();
59.         Encoding enc = registry.getEncoding(EncodingType.P50K_BASE);
60.         List<Integer> encode = TikTokensUtil.encode(enc, text);
61.         log.info(encode.toString());
62.         long tokens = TikTokensUtil.tokens(enc, text);
63.         log.info("单句文本：【{}】", text);
64.         log.info("总tokens数{}", tokens);
65.     }
67.     /**
68.      * 通过EncodingType计算
69.      */
70.     @Test
71.     public void byEncodingTypeTest() {
72.         List<Integer> encode = TikTokensUtil.encode(EncodingType.CL100K_BASE, text);
73.         log.info(encode.toString());
74.         long tokens = TikTokensUtil.tokens(EncodingType.CL100K_BASE, text);
75.         log.info("单句文本：【{}】", text);
76.         log.info("总tokens数{}", tokens);
77.     }
79. }

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站在巨人的肩膀

感谢大佬：knuddelsgmbh 的jtokkit 的开源计算算法。

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