10分钟用 Python 做一个自己的 ChatGPT（完整教程）

我的棉裤丢了

351人浏览 · 2026-03-12 14:50:32

我的棉裤丢了 · 2026-03-12 14:50:32 发布

最近两年，大模型彻底火了。

从 ChatGPT、Claude 到国内的通义、文心一言，AI 正在快速改变软件行业。

很多程序员都会问一个问题：

我能不能做一个自己的 ChatGPT？

答案是：完全可以，而且比你想象的简单得多。

事实上，用 Python 只需要几十行代码，就能做出一个属于自己的 AI 聊天机器人。

今天这篇文章，我们就用 Python + 大模型 API，一步一步搭建一个自己的 ChatGPT。

整个过程只需要差不多10分钟。

一、最终效果

我们先看看最终效果。

运行程序后，你就可以和 AI 进行对话：

你：Python是什么

AI：Python是一种高级编程语言，具有简单易读的语法...

或者

你：写一个快速排序

AI：以下是Python实现的快速排序代码...

也就是说，你可以拥有一个：

AI编程助手
AI问答机器人
AI学习助手

而这一切，只需要 Python。

二、准备环境

首先需要准备 Python 环境。

推荐版本：Python 3.9+

然后安装需要的库：pip install openai

如果你打算做网页版本，还可以安装：pip install streamlit

三、调用大模型 API

接下来，我们使用 Python 调用 AI 模型。

创建一个py文件，简单实现：

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="你的API_KEY"
)

response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-4o-mini",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "介绍一下Python"}
    ]
)

print(response.choices[0].message.content)

AI 就会返回结果。

这其实就是 ChatGPT 的基本原理：

用户输入

↓

发送给AI模型

↓

AI生成回答

↓

返回结果

四、实现聊天机

上面的代码只能问一次问题。

现在我们把它升级成可以连续聊天的版本。

代码如下：

from openai import OpenAI

client = OpenAI(api_key="你的API_KEY")

messages = []

while True:

    question = input("你：")

    messages.append({
        "role": "user",
        "content": question
    })

    response = client.chat.completions.create(
        model="gpt-4o-mini",
        messages=messages
    )

    answer = response.choices[0].message.content

    print("AI：", answer)

    messages.append({
        "role": "assistant",
        "content": answer
    })

运行后，你就拥有一个终端版 ChatGPT。

示例：

你：Python是什么

AI：Python是一种高级编程语言... 你：Python能做什么 AI：Python可以用于Web开发、AI开发...

这就是一个最基础的 AI 聊天机器人。

五、做一个 AI 网页应用

如果只是终端聊天，体验还不够好。

我们可以用 Streamlit 做一个 Web 页面。

创建文件app.py：

import streamlit as st
from openai import OpenAI

client = OpenAI(api_key="你的API_KEY")

st.title("我的AI助手")

question = st.text_input("请输入问题")

if question:

    response = client.chat.completions.create(
        model="gpt-4o-mini",
        messages=[
            {"role": "user", "content": question}
        ]
    )

    st.write(response.choices[0].message.content)

运行：