> ## Documentation Index
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> Utilisez W&B avec l'API OpenAI pour enregistrer et surveiller les Chat Completions, les jobs de fine-tuning et les métriques d'utilisation des tokens.
# API OpenAI
export const ColabLink = ({url}) =>
Essayer sur Colab
;
Utilisez l'intégration de l'API OpenAI de W\&B pour journaliser les requêtes, les réponses, le nombre de tokens et les métadonnées des modèles pour tous les modèles OpenAI, y compris les modèles affinés.
Voir l'[intégration OpenAI pour le Fine-tuning](./openai-fine-tuning) pour savoir comment utiliser W\&B afin de suivre vos expériences de Fine-tuning, vos modèles et vos jeux de données, et partager vos résultats avec vos collègues.
En journalisant les inputs et sorties de votre API, vous pouvez rapidement évaluer les performances de différents prompts, comparer différents paramètres de modèle (comme la température) et suivre d'autres métriques d'utilisation, comme l'utilisation des tokens.
## Installez la bibliothèque API Python d’OpenAI
L’intégration autolog de W\&B fonctionne avec la version 0.28.1 d’OpenAI et les versions antérieures.
Pour installer API Python d’OpenAI version 0.28.1, exécutez :
```python theme={null}
pip install openai==0.28.1
```
## Utiliser l’API Python d’OpenAI
### 1. Importez autolog et initialisez-le
Tout d’abord, importez `autolog` à partir de `wandb.integration.openai`, puis initialisez-le.
```python theme={null}
import os
import openai
from wandb.integration.openai import autolog
autolog({"project": "gpt5"})
```
Vous pouvez aussi passer à `autolog` un dictionnaire contenant les arguments acceptés par `wandb.init()`. Cela inclut un nom de projet, un nom d’équipe, une entité, et plus encore. Pour plus d’informations sur [`wandb.init()`](/fr/models/ref/python/functions/init), consultez le guide de référence de l’API.
### 2. Appelez l’API OpenAI
Chaque appel à l’API OpenAI est désormais automatiquement enregistré dans W\&B.
```python theme={null}
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "XXX"
chat_request_kwargs = dict(
model="gpt-3.5-turbo",
messages=[
{"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
{"role": "user", "content": "Who won the world series in 2020?"},
{"role": "assistant", "content": "The Los Angeles Dodgers"},
{"role": "user", "content": "Where was it played?"},
],
)
response = openai.ChatCompletion.create(**chat_request_kwargs)
```
### 3. Consultez les inputs et les réponses de votre API OpenAI
Cliquez sur le lien W\&B [run](/fr/models/runs/) généré par `autolog` à l'**étape 1**. Vous êtes alors redirigé vers l'espace de travail du projet dans W\&B App.
Sélectionnez un run que vous avez créé pour afficher le tableau des traces, la chronologie de la trace et l'architecture du modèle du LLM OpenAI utilisé.
## Désactiver l’autolog
W\&B recommande d’appeler `disable()` pour fermer tous les processus W\&B lorsque vous avez fini d’utiliser l’API OpenAI.
```python theme={null}
autolog.disable()
```
Désormais, vos inputs et completions seront enregistrés dans W\&B, prêts à être analysés ou partagés avec vos collègues.
