如何在js中引入ai并使用🚀 使用 OpenAI SDK 在 Node.js 后端调用 AIGC 模型 1. 初始化

🚀 使用 OpenAI SDK 在 Node.js 后端调用 AIGC 模型

1. 初始化 Node.js 项目

Node.js 是基于 Chrome V8 引擎的 JavaScript 运行时，常用于构建轻量级、高性能的后端服务。

# 初始化项目（生成 package.json）
npm init -y

# 安装 OpenAI SDK（官方推荐）
npm i openai@4.71.0

✅ 优势：Node.js 轻量、异步非阻塞 I/O，适合中小型项目和快速原型开发，在现代 Web 开发中占据重要地位。

2. OpenAI 的 LLM 模型接口

OpenAI 提供了多种大模型（LLM），目前主要有两类 API 接口：

接口类型	用途	推荐模型
`completions`	传统文本补全（单轮生成）	`gpt-3.5-turbo-instruct`
`chat`	多轮对话（推荐）	`gpt-3.5-turbo`, `gpt-4`, `gpt-4o`

⚠️ 注意：/completions 接口适用于简单文本生成任务，但官方已推荐优先使用 /chat/completions 接口，因其支持更复杂的对话结构和系统提示。

3. 使用 `gpt-3.5-turbo-instruct` 进行文本生成（Completions）

安装 OpenAI SDK

npm i openai@4.71.0

示例代码：调用 Completions API

import OpenAI from 'openai';//引入openai
import dotenv from 'dotenv';//引入dotenv可以定义全局变量用于隐藏key
dotenv.config();// .env文件中的配置添加到当前的环境变量
// llm client
const client = new OpenAI({
    // 电力，算力，凭据
  apiKey: process.env.OPENAI_API_KEY,
//   baseURL:'https://api.openai.com/v1',//openai网站国内无法访问，访问代理网站
baseURL:'https://api.302.ai/v1'
});
// 异步操作
// AIGC
const response = await client.completions.create({
    // openai 模型家族
    // 文本模型
    // 价格平民
    model:'gpt-3.5-turbo-instruct',
    // 提示词是和llm交流的方式
    // ES6  字符串模板``多行文本 详细且清晰的描述llm需要完成的任务
    max_tokens:256,//最大的算力消耗
    prompt:`
    假如你是林夕这样的爱情歌曲作词大家，
    请你写一首100字，为汪峰，写一首他爱上森林北的歌曲。
    森林北是一位美丽，勇敢，会骑马的女孩儿`
})
// llm 一次性给我们返回多条内容
const result = response.choices[0].text; //获得response的choices数组的下标为0的text数据
console.log('歌词'+ result);

🔍 本质：SDK 封装了向 https://api.openai.com/v1/completions 发送 POST 请求的逻辑。

4. 返回结构解析

API 响应示例：

PS C:\Users\MR\Desktop\workspace\lesson_jp\ai\opanai\song> node main.mjs//运行main.mjs文件
[dotenv@17.2.3] injecting env (1) from .env -- tip: ⚙️  suppress all logs with { quiet: true }
歌词，她的眼眸像是清晨的草原，散发着迷人的光芒。

《爱在森林北》

内心燃烧着熊熊的火  却找不到点燃的源头
看世界正在沸腾  我却被柔情所吞噬
在茫茫人海寻觅  终于发现了那个你
像五彩的云朵  安静又不羁的美丽

是否我是太执着  全心全意地爱了你
我愿意跋涉山川  去找到那片树林
为你点燃篝火  相爱在森林北
你是我心中的英雄  我愿是你肩膀的依靠

风吹过 水流淌 我
PS C:\Users\MR\Desktop\workspace\lesson_jp\ai\opanai\song>

提取生成文本：

const generatedText = response.choices[0].text;

如果不提取(展示ai完整返回值)：

{
  id: 'cmpl-CTr4r6gAW2jxh2gdbpxnwvGrtrW2b',
  object: 'text_completion',
  created: 1761231577,
  model: 'gpt-3.5-turbo-instruct',
  choices: [
    {
      text: '\n' +
        '\n' +
        '我在森林北的裂缝\n' +
        '远远望见你\n' +
        '你骑着马儿\n' +
        '风情万种\n' +
        '美丽的外表下是坚定的内心\n' +
        '宛如一只不羁的狼\n' +
        '在茫茫的森林里独自闯荡\n' +
        '我为你心动\n' +
        '为你迷醉\n' +
        '希望成为你的守护者\n' +
        '走过千山万水\n' +
        '只为抵达你的身边\n' +
        '无论是风雨磨砺\n' +
        '抑或前路坎坷\n' +
        '我终是发现\n' +
        '你就是我追寻的方向\n' +
        '在森林北的裂缝\n' +
        '我发现了真爱\n' +
        '它就是你\n' +
        '美丽的森林北女孩儿\n' +
        '我的汪峰\n' +
        '我们的故事\n' +
        '将永远在这片森林中继续\n' +
        '风',
      index: 0,
      logprobs: null,
      finish_reason: 'length'
    }
  ],
  usage: { prompt_tokens: 95, completion_tokens: 255, total_tokens: 350 }
}

5. 推荐升级到 Chat 模型（`chat/completions`）

虽然 completions 仍可用，但 OpenAI 更推荐使用 chat 接口，例如：

const response = await openai.chat.completions.create({
  model: 'gpt-3.5-turbo',
  messages: [
    { role: 'system', content: '你是一个助手' },
    { role: 'user', content: '请写一段关于秋天的描述' }
  ],
  max_tokens: 150
});

const text = response.choices[0].message.content;

✅ 优势：支持多轮对话、角色设定、更自然的交互。

6. 环境变量安全配置

不要将 apiKey 硬编码在代码中，建议使用 .env 文件，在文件中定义隐藏变量：

OPENAI_API_KEY=sk-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx

安装 dotenv：

npm i dotenv

在代码顶部加载：

import OpenAI from 'openai';

总结

项目	说明
技术栈	Node.js + OpenAI SDK
核心功能	调用 LLM 进行文本生成
主要模型	`gpt-3.5-turbo-instruct`（补全），`gpt-3.5-turbo`（对话）
接口类型	`completions.create()` 或 `chat.completions.create()`
安全建议	使用环境变量管理 API Key

如果你想把这个项目进一步扩展，可以考虑：

添加 Express.js 构建 RESTful API
增加中间件处理错误和日志
集成前端进行交互
使用缓存（如 Redis）优化重复请求

需要我帮你搭建一个完整的 Express + OpenAI 后端项目结构吗？

如何在js中引入ai并使用