OpenAI 已经公布了 ChatGPT 正式版 API，背后的新模型是 gpt-3.5-turbo，这是 OpenAI 目前最先进的模型，响应速度更快，价格更便宜。
作为开发人员，我们还是希望通过 API 将 ChatGPT 和相关模型集成到自己的产品和应用中，尴尬的是，目前无法访问 ChatGPT API，原因大家都懂得。于是网上出现了各种各样的 API 反代服务，我们可以直接通过反代服务来变相访问 ChatGPT API。
即使我们解决了 API 的访问问题，还要准备一个开发环境，比如对于 Node.js 客户端来说，需要准备一个 Node.js 环境。
有没有一种简单快捷的方法来调用 ChatGPT API 呢？
那当然是用 Laf 了。
Laf 是一个完全开源的一站式云开发平台，提供了开箱即用的云函数，云数据库，对象存储等能力，让你可以像写博客一样写代码。
如果你希望快速了解 Laf 的用法，可以参考这篇文章：三分钟学会 Laf。
言归正传，下面我们开始计时，三分钟时间用 Laf 实现一个自己的 ChatGPT！
前提条件：你需要准备一个 ChatGPT 账号并且生成一个 API Key (这一步可以问 Google )
云函数教学
首先需要登录 laf.dev，然后新建一个应用。
点击开发按钮进入开发页面。
在 NPM 依赖面板中点击右上角的 +：
然后输入 chatgpt 并回车进行搜索，选择第一个搜索结果，保存并重启：
重启之后，自定义依赖项中便出现了 chatgpt。
然后就可以像我一样新建一个云函数名字叫 send，并写入以下内容：
import cloud from '@lafjs/cloud'
export async function main(ctx: FunctionContext) {
const { ChatGPTAPI } = await import('chatgpt')
const api = new ChatGPTAPI({ apiKey: cloud.env.CHAT_GPT_API_KEY })
let res = await api.sendMessage('“鸡你太美”指的是中国大陆哪位男艺人？给你个提示，他喜欢唱、跳、篮球、Rap')
console.log(res.text)
return res.text
}
API Key 是通过环境变量 CHAT_GPT_API_KEY 传入的，所以我们还需要创建一个环境变量。点击左下角的设置图标：
依次选择「环境变量」–> 「新增环境变量」，输入环境变量的名称和值，然后点击「确定」，再点击「更新」，便会重启应用。
现在点击右上角的「运行」，即可调试运行。
Perfect！现在我们来试试添加追踪上下文的功能。其实也很简单，只需要在对话时传入上一次对话的 ID 即可，代码如下：
import cloud from '@lafjs/cloud'
export async function main(ctx: FunctionContext) {
const { ChatGPTAPI } = await import('chatgpt')
const api = new ChatGPTAPI({ apiKey: cloud.env.CHAT_GPT_API_KEY })
let res = await api.sendMessage('“鸡你太美”指的是中国大陆哪位男艺人？给你个提示，他喜欢唱、跳、篮球、Rap')
console.log(res.text)
res = await api.sendMessage('不对，他姓蔡，请重新回答', {
parentMessageId: res.id
})
console.log(res.text)
return res.text
}
运行一下看看：
好厉害，竟然两次就答对了我的问题！
好了，现在才开始真的计时，因为刚刚是教学环节，不计入耗时😁
云函数
接下来我们就可以开始动手打造自己的 ChatGPT 了，首先把上一节的函数替换为下面的内容：
import cloud from '@lafjs/cloud'
export async function main(ctx: FunctionContext) {
const { ChatGPTAPI } = await import('chatgpt')
const data = ctx.body
let api = cloud.shared.get('api')
if (!api) {
api = new ChatGPTAPI({ apiKey: cloud.env.CHAT_GPT_API_KEY })
cloud.shared.set('api', api)
}
let res
if (!data.parentMessageId) {
res = await api.sendMessage(data.message)
} else {
res = await api.sendMessage(data.message, { parentMessageId: data.parentMessageId })
}
return res
}
现在应该很好理解这个函数了吧？
前端
我们要实现的是 Web 版 ChatGPT，所以还需要一个前端页面。首先需要安装 Laf 的 SDK：
$ npm install laf-client-sdk
接下来，需要创建一个 cloud 对象：
import { Cloud } from "laf-client-sdk";
const cloud = new Cloud({
baseUrl: "https://<appid>.laf.dev",
getAccessToken: () => "",
});
这里我们看一下前端的核心代码，非常的简单，就是把提问的内容和上下文 id 传入云函数就可以了。
async function send() {
const message = question.value;
let res;
if (!parentMessageId.value) {
res = await cloud.invoke("send", { message });
} else {
res = await cloud.invoke("send", { message, parentMessageId: parentMessageId.value });
}
parentMessageId.value = res.id;
}
到这一步 我们已经可以发信息给 ChatGPT 并且拿到回复的消息了。
我们只要稍微加亿点点细节，就可以变成这样：
加完这点细节之后，基本开发工作就完成了，接下来就是把项目上线分享给你的朋友，顺便装个杯。
说到上线我们现在应该要去买一台服务器安装 Nginx，配置 Nginx，解析域名，绑定域名…
NO NO NO 我不允许你浪费年轻而美好的生命，life is short, you need laf 😃
上线
打开你的 Laf，点击存储界面 –> 点击上方加号 –> 创建一个权限为 readonly 的存储桶（名字随意）。
创建完之后，在你的前端项目中运行打包命令。我这里用的是 npm run build。
打包完毕之后找到打包好的 dist 文件夹，像我一样把 dist 文件里面的所有东西都上传到我们刚刚创建的存储桶里面，记住是原封不动的上传哦，文件就是文件，文件夹就是文件夹。
上传完毕之后，发现右上角有一个 “开启网站托管”，点一下它！
点完之后出来一个链接，我们点击一下访问看看是啥东西。
哦！我的老天鹅呀 这不就是我刚刚开发的项目吗？？
恭喜，到这里你的项目已经上线了，快分享给你的好朋友吧！
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