注册

这里如何注册我就不说明了,大家自行去注册,主要是现在GPT的基本上已经备用很多了,导致了接码的价格也上涨了,而且使用token的话,其实还是很快可以用完免费的18美金;

接码:https://sms-activate.org/

准备材料

主要提供下Python的实现代码,首先需要准备一下的东西:

脚本:

# 1. Start by importing the necessary libraries and setting up the API clients
import requests
import json
import os
import threading # OpenAI secret Key
API_KEY = 'xxxxxxxxx'
# Models: text-davinci-003,text-curie-001,text-babbage-001,text-ada-001
MODEL = 'text-davinci-003'
# Telegram secret access bot token
BOT_TOKEN = 'xxxxxxxxxxxxx'
# Defining the bot's personality using adjectives
BOT_PERSONALITY = '' # 2a. Function that gets the response from OpenAI's chatbot
def openAI(prompt):
# Make the request to the OpenAI API
response = requests.post(
'https://api.openai.com/v1/completions',
headers={'Authorization': f'Bearer {API_KEY}'},
json={'model': MODEL, 'prompt': prompt, 'temperature': 0.4, 'max_tokens': 4000}
) result = response.json()
print(result)
final_result = ''.join(choice['text'] for choice in result['choices'])
return final_result # 2b. Function that gets an Image from OpenAI
def openAImage(prompt):
# Make the request to the OpenAI API
resp = requests.post(
'https://api.openai.com/v1/images/generations',
headers={'Authorization': f'Bearer {API_KEY}'},
json={'prompt': prompt, 'n': 1, 'size': '1024x1024'}
)
response_text = json.loads(resp.text) return response_text['data'][0]['url'] # 3a. Function that sends a message to a specific telegram group
def telegram_bot_sendtext(bot_message, chat_id, msg_id):
data = {
'chat_id': chat_id,
'text': bot_message,
'reply_to_message_id': msg_id
}
response = requests.post(
'https://api.telegram.org/bot' + BOT_TOKEN + '/sendMessage',
json=data
)
return response.json() # 3b. Function that sends an image to a specific telegram group
def telegram_bot_sendimage(image_url, group_id, msg_id):
data = {
'chat_id': group_id,
'photo': image_url,
'reply_to_message_id': msg_id
}
url = 'https://api.telegram.org/bot' + BOT_TOKEN + '/sendPhoto' response = requests.post(url, data=data)
return response.json() # 4. Function that retrieves the latest requests from users in a Telegram group,
# generates a response using OpenAI, and sends the response back to the group.
def Chatbot():
# Retrieve last ID message from text file for ChatGPT update
cwd = os.getcwd()
filename = cwd + '/chatgpt.txt'
if not os.path.exists(filename):
with open(filename, "w") as f:
f.write("1")
else:
print("File Exists") with open(filename) as f:
last_update = f.read() # Check for new messages in Telegram group
url = f'https://api.telegram.org/bot{BOT_TOKEN}/getUpdates?offset={last_update}'
response = requests.get(url)
data = json.loads(response.content)
for result in data['result']:
try:
# Checking for new message
if float(result['update_id']) > float(last_update):
# Checking for new messages that did not come from chatGPT
if not result['message']['from']['is_bot']:
last_update = str(int(result['update_id'])) # Retrieving message ID of the sender of the request
msg_id = str(int(result['message']['message_id'])) # Retrieving the chat ID
chat_id = str(result['message']['chat']['id']) # Checking if user wants an image
if '/img' in result['message']['text']:
prompt = result['message']['text'].replace("/img", "")
bot_response = openAImage(prompt)
print(telegram_bot_sendimage(bot_response, chat_id, msg_id))
# Checking that user mentionned chatbot's username in message
if '@chatGpt_dandelion_bot' in result['message']['text'] \
or '/ask' in result['message']['text']:
prompt = result['message']['text'].replace("@chatGpt_dandelion_bot", "")
# Calling OpenAI API using the bot's personality
bot_response = openAI(f"{BOT_PERSONALITY}{prompt}")
# Sending back response to telegram group
print(telegram_bot_sendtext(bot_response, chat_id, msg_id))
# Verifying that the user is responding to the ChatGPT bot
if 'reply_to_message' in result['message']:
if result['message']['reply_to_message']['from']['is_bot']:
prompt = result['message']['text']
bot_response = openAI(f"{BOT_PERSONALITY}{prompt}")
print(telegram_bot_sendtext(bot_response, chat_id, msg_id))
except Exception as e:
print(e) # Updating file with last update ID
with open(filename, 'w') as f:
f.write(last_update) return "done" # 5 Running a check every 5 seconds to check for new messages
def main():
timertime = 5
Chatbot()
# 5 sec timer
threading.Timer(timertime, main).start() # Run the main function
if __name__ == "__main__":
main()

Python ChatGPT Telegram Bot的更多相关文章

  1. Python+chatGPT编程5分钟快速上手,强烈推荐!!!

    最近一段时间chatGPT火爆出圈!无论是在互联网行业,还是其他各行业都赚足了话题. 俗话说:"外行看笑话,内行看门道",今天从chatGPT个人体验感受以及如何用的角度来分享一下 ...

  2. zabbix+telegram的API接口(告警)

    首先在telegram里创建一个有API接口的用户,创建是在   @BotFather 选择/start——————/newbot 输入机器人的用户名,根据提示操作.获得bot的API接口和群ID 通 ...

  3. 基于 .NET7.0 开发Telegram 机器人(入门)

    简介 Telegram(非正式简称TG.电报)是跨平台的即时通信软件,其客户端是自由及开放源代码软件,但服务端是专有软件.用户可以相互交换加密与自毁消息,发送照片.视频等所有类型文件.官方提供手机版( ...

  4. 精选 TOP45 值得学习的Python项目

    精选 TOP45 值得学习的Python项目 [导读]热门资源博客 Mybridge AI 比较了 18000 个关于 Python 的项目,并从中精选出 45 个最具竞争力的项目.我们进行了翻译,在 ...

  5. 值得收藏的45个Python优质资源

    REST API:使用 Python,Flask,Flask-RESTful 和 Flask-SQLAlchemy 构建专业的 REST API https://www.udemy.com/rest- ...

  6. 值得收藏的45个Python优质资源(附链接)

    REST API:使用 Python,Flask,Flask-RESTful 和 Flask-SQLAlchemy 构建专业的 REST API https://www.udemy.com/rest- ...

  7. Python学习教程(十)精选 TOP45 值得学习的Python项目

    精选 TOP45 值得学习的Python项目 [导读]热门资源博客 Mybridge AI 比较了 18000 个关于 Python 的项目,并从中精选出 45 个最具竞争力的项目.我们进行了翻译,在 ...

  8. ChatGPT推荐最常用的自动化测试、性能、安全测试工具!

    ChatGPT是一种当前被广泛关注的人工智能技术,它具备生成自然语言的能力,能够完成一些简单的文本生成.对话交互等任务.ChatGPT 算法的出现,打破了以前自然语言处理的瓶颈,使得机器具备了更加贴合 ...

  9. 一款能“干掉” ChatGPT 的应用「GitHub 热点速览」

    据说有了它,ChatGPT 就可以靠边站了.因为 Auto-GPT 能更加主动地完成你给他的指定任务,不用做更多的人为干涉,它的推理能力比 ChatGPT 更强,有人用它解放双手做了个 React 网 ...

  10. Awesome Go

    A curated list of awesome Go frameworks, libraries and software. Inspired by awesome-python. Contrib ...

随机推荐

  1. 有JSDoc还需要TypeScript吗

    这听起来是不是很耳熟:你想写一个小型脚本,不管是为页面.命令行工具,还是其他什么类型.你从JavaScript开始,直到你想起写代码时没有类型是多么痛苦.所以你把文件从.js重命名为.ts.然后意识到 ...

  2. Docker安装MS SQL Server并使用Navicat远程连接

    MS SQL Server简介 Microsoft SQL Server(简称SQL Server)是由微软公司开发的关系数据库管理系统,它是一个功能强大.性能卓越的企业级数据库平台,用于存储和处理大 ...

  3. 自然语言处理(NLP) - 前预训练时代的自监督学习

    前预训练时代的自监督学习自回归.自编码预训练的前世 神经网络(Neural Network, NN) 损失函数,度量神经网络的预测结果和真实结果相差多少 平方差损失(欧式距离角度)预测概率分部和实际标 ...

  4. CAPL 脚本对信号收发的判断

    在CAPL脚本中,您可以使用条件语句和CAN消息的收发函数来进行信号的判断和处理.以下是一些常见的CAPL脚本语句用于信号收发的判断: 1.判断消息是否收到 on message can_messag ...

  5. Wise 的平台工程 KPI 探索之旅

    作者|Lambros Charissis 翻译|Seal软件 链接|https://medium.com/wise-engineering/platform-engineering-kpis-6a32 ...

  6. 让AI支持游戏AI模型:从经典AI算法到最新技术的应用

    目录 20. 让 AI 支持游戏AI模型:从经典 AI 算法到最新技术的应用 1. 引言 2. 技术原理及概念 2.1 基本概念解释 2.2 技术原理介绍 2.2.2 最新技术介绍 3. 实现步骤与流 ...

  7. 认识Dubbo与RPC

    关注王有志,分享硬核Java技术的互金摸鱼侠 加入Java人的提桶跑路群:共同富裕的Java人 开个新坑,和大家一起学习Dubbo 3.X.我们按照一个由浅入深顺序来学习,先从使用Dubbo开始,再深 ...

  8. 写博文之必备技能MarkDown

    前言 Markdown是一种轻量级标记语言,排版语法简洁,让人们更多地关注内容本身而非排版.它使用易读易写的纯文本格式编写文档,可与HTML混编,可导出 HTML.PDF 以及本身的 .md 格式的文 ...

  9. 如何将视频文件.h264和音频文件.mp3复用为输出文件output.mp4?

    一.初始化复用器 在这个部分我们可以分三步进行:(1)打开输入视频文件上下文句柄 (2)打开输入音频文件上下文句柄 (3)打开输出文件上下文句柄 1.打开输入视频文件上下文句柄 在这一步,我们主要用到 ...

  10. Codeforces Round #771 (Div. 2) A-E

    A 代码 #include <bits/stdc++.h> using namespace std; using ll = long long; int p[507]; bool solv ...