Compatibilité avec le SDK OpenAI

response = client.chat.completions.create(
    model="nom-de-votre-modèle",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "Vous êtes un assistant utile."},
        {"role": "user", "content": "Bonjour !"}
    ],
    temperature=0.7,
    max_tokens=150
)

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

stream = client.chat.completions.create(
    model="nom-de-votre-modèle",
    messages=[{"role": "user", "content": "Raconte-moi une histoire"}],
    stream=True
)

for chunk in stream:
    if chunk.choices[0].delta.content:
        print(chunk.choices[0].delta.content, end="")

response = client.completions.create(
    model="nom-de-votre-modèle",
    prompt="Il était une fois",
    max_tokens=100,
    temperature=0.7
)

print(response.choices[0].text)

stream = client.completions.create(
    model="nom-de-votre-modèle",
    prompt="Écris un poème sur",
    stream=True
)

for chunk in stream:
    if chunk.choices[0].text:
        print(chunk.choices[0].text, end="")

response = client.embeddings.create(
    model="votre-modèle-embedding",
    input="Texte à vectoriser"
)

embedding = response.data[0].embedding
print(embedding)

models = client.models.list()

for model in models.data:
    print(f"{model.name}: {model.technical_name=} / {model.model_type}")

# Téléverser un fichier
with open("document.pdf", "rb") as file:
    response = client.files.create(
        file=file,
        purpose="assistants"
    )

file_id = response.id
print(f"Fichier téléversé : {file_id}")

# Lister tous les fichiers
files = client.files.list()

for file in files.data:
    print(f"{file.id}: {file.filename} ({file.bytes} octets)")

# Obtenir les détails du fichier
file = client.files.retrieve(file_id="file-abc123")

print(f"Nom du fichier : {file.filename}")
print(f"Taille : {file.bytes} octets")
print(f"Créé le : {file.created_at}")

# Supprimer un fichier
response = client.files.delete("file-abc123")

if response.deleted:
    print("Fichier supprimé avec succès")