Документация для библиотеки Gpt4Zero (v0.1) 
1. Установка
pip install Gpt4Zero
2. Использование
Быстрый старт
from gpt4zero import AI_Client
client = AI_Client()
print(client.list_models()) # ['claude-sonnet-3.5', 'gpt-4o', 'gemini-1.5', 'deepseek-r1']
Доступные модели
| Модель | Описание |
|---|---|
| claude-sonnet-3.5 | Баланс скорости и качества |
| gpt-4o | Максимальная производительность |
| gemini-1.5 | Быстрые ответы |
| deepseek-r1 | Специализация на генерации кода |
3. Примеры использования
3.1. Базовый запрос
from gpt4zero import AI_Client
# Инициализация клиента
client = AI_Client()
# Формирование запроса
messages = [{
"role": "user",
"content": "Объясни разницу между TCP и UDP протоколами"
}]
# Отправка запроса
response = client.chat(messages)
# Вывод результата
print("Ответ системы:\n", response)
3.2. Выбор конкретной модели
from gpt4zero import AI_Client
client = AI_Client()
# Запрос к специализированной модели для генерации кода
messages = [{
"role": "user",
"content": "Напиши функцию на Python для валидации email-адресов"
}]
response = client.chat(
messages,
model="deepseek-r1" # Явное указание модели
)
print("Сгенерированный код:\n", response)
3.3. Потоковая передача данных
from gpt4zero import AI_Client
client = AI_Client()
# Запрос с активацией потокового режима
messages = [{
"role": "user",
"content": "Подробно опиши процесс фотосинтеза в растениях"
}]
print("Получение ответа в реальном времени:")
for chunk in client.chat(messages, stream=True):
print(chunk, end='', flush=True) # Постепенная печать частей ответа
3.4. Работа с контекстом диалога
from gpt4zero import AI_Client
client = AI_Client()
# История предыдущего общения
history = [
{"role": "user", "content": "Как работает нейронная сеть?"},
{"role": "assistant", "content": "Это математическая модель, имитирующая..."}
]
# Новый запрос в контексте предыдущего диалога
new_message = {
"role": "user",
"content": "Приведи пример использования сверточных нейросетей"
}
response = client.chat(history + [new_message])
print("Расширенный ответ:\n", response)
3.5. Обработка ошибок
from gpt4zero import AI_Client, APIError
client = AI_Client()
try:
# Намеренно некорректный запрос
response = client.chat([
{"role": "user", "content": ""} # Пустое сообщение
])
except APIError as e:
print(f"Ошибка API: {e.code} - {e.message}")
except Exception as e:
print(f"Системная ошибка: {str(e)}")
Поддержка
Версия 0.1.2 | Обновлено: 28.01.2025
Лицензия: MIT
Статус: Активно развивается
Metadata
Release files for Gpt4Zero 0.1.2
For a detailed explanation of source distributions (sdists) and built distributions (wheels), please see the package formats documentation.
Source distribution (sdist)
| File | Size | Uploaded | Provenance | Actions |
|---|---|---|---|---|
| gpt4zero-0.1.2.tar.gz | 5.1 kB | Without provenance | Details for gpt4zero-0.1.2.tar.gz |
Built distribution (wheel)
| File | Interpreter | ABI | Platform | Actions Reset |
|---|---|---|---|---|
| Gpt4Zero-0.1.2-py3-none-any.whl | Python 3 | none | any | Details for Gpt4Zero-0.1.2-py3-none-any.whl |
Total release size: 10.4 kB
Release files / gpt4zero-0.1.2.tar.gz
| Download URL | gpt4zero-0.1.2.tar.gz |
|---|---|
| Size | 5.1 kB |
| Tags | Source |
|
SHA-256 checksum How to use checksums |
b31c3ad396df26c65127e08056120d1d4997b13c1bb64e253b488f1afdb16969
|
|
BLAKE2b-256 checksum How to use checksums |
f0f577231cdd678d742d302780cb5c4ae71b045da3f8cfa2571deb25e10f149e
|
| Upload date | |
|
Uploaded using Trusted Publishing? What is trusted publishing? |
No |
| Uploaded via |
twine/6.1.0 CPython/3.11.9
|
Release files / Gpt4Zero-0.1.2-py3-none-any.whl
| Download URL | Gpt4Zero-0.1.2-py3-none-any.whl |
|---|---|
| Size | 5.2 kB |
| Tags | Python 3 |
|
SHA-256 checksum How to use checksums |
ce267b522d4bb65279e46932b95d884fa37b982696110dba4536f737b7985829
|
|
BLAKE2b-256 checksum How to use checksums |
db56d127c9873fc74fd69a20e040b90dc69f17a458e7d8dc755f618bb6484d52
|
| Upload date | |
|
Uploaded using Trusted Publishing? What is trusted publishing? |
No |
| Uploaded via |
twine/6.1.0 CPython/3.11.9
|
Security for Gpt4Zero 0.1.2
Provenance
Provenance describes where a file came from. On PyPI, provenance is shared via attestations, which provide a verifiable record of the build or publishing details. View details, limitations and caveats.
No provenance found
None of the files in this release were uploaded with provenance metadata.
A note on package security
PyPI is a repository for distributing packages, not a service for auditing them. While third-party security researchers and our staff do their best to detect and remove malicious packages, PyPI cannot guarantee the quality, security or suitability of any given package.
To learn more about protecting yourself from malicious actors, visit our package security documentation.