用 Poe-API-wrapper 连接 DALLE、ChatGPT，批量完成AI绘图或文字创作

我是Poe的忠实用户，之前写过已是ChatGPT会员，为何还充值Poe，我的深度使用分享来介绍Poe，虽然事实上，我每个月的Poe使用额度都有剩余。

Poe提供了API接口，可以整合到我们自己的程序中。这让我思考如何有效利用API接口。我也阅读了官方的API文档，并最终在GitHub上发现了一个非常实用的工具——poe-api-wrapper。

这个工具共享的是你在Poe的使用额度，不会额外收费。

https://developer.poe.com/https://github.com/snowby666/poe-api-wrapper

它是Poe.com 的一个 Python API 接口库，采用 Httpx 技术。使用它，你可以通过 API 接口免费连接到 ChatGPT、DALLE、Claude、Mistral、Gemini 等多种服务。

建议按以下操作，先运行示例了解下这个库的功能。

两种方式可以获得token，我用的是后者。

运行示例后的效果

连续生成图片

在Poe和GPT平台中，DALLE的图像生成速率都存在一定的限制。目前，这两个平台默认都只生成一张图片。参考了poe-api-wrapper仓库，我编写了一个Python代码，能够连续生成多张图片。

from poe_api_wrapper import PoeApi
import requests
import os

# 初始化 PoeApi 客户端
token = "yourtoken"
client = PoeApi(token)

# 从文件中读取提示列表
with open("draw-input.txt", "r") as file:
    prompts = file.readlines()

# 去掉每行末尾的换行符，并过滤掉空行
prompts = [prompt.strip() for prompt in prompts if prompt.strip()]

# 定义保存图片的文件夹路径
save_folder = "/Users/yourpath"

# 确保保存图片的文件夹存在
if not os.path.exists(save_folder):
    os.makedirs(save_folder)

# 初始化chatCode
chatCode = None

# 循环遍历提示列表，并发送给 DALL-E 3
for prompt in prompts:
    print(f"正在请求: {prompt}")
    for _ in range(4):  # 重复生成4次图片
        for chunk in client.send_message("DALL-E-3", prompt, chatCode=chatCode, timeout=60):
            # 如果是新的对话，保存chatCode
            if not chatCode and 'chatCode' in chunk:
                chatCode = chunk['chatCode']
                print(f"新对话创建 | chatCode: {chatCode}")

            # 检查chunk中是否包含图片URL
            if 'response' in chunk and chunk['response'].startswith('!['):
                image_url = chunk['response'].split('(')[1].split(')')[0]
                print(f"生成的图片 URL: {image_url}")
                
                # 获取图片的内容
                response = requests.get(image_url)
                if response.status_code == 200:
                    # 从URL中提取图片文件名
                    filename = os.path.basename(image_url.split('?')[0])
                    # 定义图片保存路径
                    file_path = os.path.join(save_folder, filename)
                    
                    # 保存图片
                    with open(file_path, 'wb') as file:
                        file.write(response.content)
                    print(f"图片已保存到: {file_path}")
                else:
                    print(f"下载图片失败: {response.status_code}")

没多久，我就用DALLE3生成了200多张的图片。

代码功能说明：

1. 在代码所在的文件夹中，我创建了一个名为"draw-input.txt"的文件，用于存放AI绘图的提示词。文件中的每一行代表一个独立的提示词。当运行代码时，它会批量处理这些提示词，每个提示词默认生成4张图片。例如，如果你在这个txt文件中放入了10个提示词，并希望每个提示词生成10张图片，只需将代码中的数字4改为10，然后执行程序。生成的图片可以在你的Poe网页界面中查看。

2. Poe目前提供了三种AI绘图选项。在上述代码中，“DALL-E-3”可以直接替换为“Playground-v2”或“StableDiffusionXL”。但是，DALL-E-3的生成效果通常是最佳的。

生成的部分图片

注：上图的提示词参考了歸藏和Umesh（推特博主）。

连续生成对话

Poe里的机器人特别多，除了官方的，我们还可以用第三方建立的，只要设置好机器人的名字就行。

红色方框内就是机器人bot的名字

连续对话代码

from poe_api_wrapper import PoeApi
import datetime

# 初始化 PoeApi 客户端
token = "yourtoken"
client = PoeApi(token)

bot = "Claude-2-100k"

# 从文件中读取消息列表
with open("chat-input.txt", "r") as file:
    messages = [line.strip() for line in file if line.strip()]  # 过滤掉空行

# 初始化 chatCode
chat_code = None

# 创建文件用于保存结果
now = datetime.datetime.now()
timestamp = now.strftime("%Y%m%d%H%M%S")
result_file = open(f"/Users/yourpath/result_{timestamp}.md", "w")

# 循环发送消息
for message in messages:
    if chat_code:
        response_gen = client.send_message(bot, message, chatCode=chat_code)
    else:
        response_gen = client.send_message(bot, message)

    for chunk in response_gen:
        if 'chatCode' in chunk and not chat_code:
            chat_code = chunk['chatCode']
        
        # 写入去除了前导空格的回应
        result_file.write(chunk["response"].lstrip())  # 使用 lstrip() 移除左侧空格
        result_file.flush()
    
    # 在每个结果后增加一个额外的空行
    result_file.write("\n\n")

# 关闭结果文件
result_file.close()

代码功能说明：

1. 在代码所在的文件夹里，我创建了一个文件名为"chat-input.txt"，用于存放对话的关键词。文件中的每行包含一个独立的关键词。执行代码后，它将自动批量处理这些关键词。

2. 在代码中，我设置了默认机器人为"Claude-2-100k"，但你可以根据需要更换为其他机器人。我已经测试了大多数官方机器人（除了Mistral-Medium之外的都可以使用），并且也试用了一些第三方机器人，它们都可以直接使用。

应用场景：写教程

使用GPT生成的大纲作为chat-input的输入内容，执行程序后，就可以创建一个大约30kb的文件。

我的理解是，我们在学习时往往只关注关键点。我们通常会带着具体问题去深入一个主题。如果我们将一系列相关问题直接提给大型语言模型，得到的答案可能会比较泛泛。因此，针对性地逐个提问更为合适。这样做的好处是，每当模型回答了一个问题，它就在思考的过程中积累了经验，从而能够在之后的回答中表现得更加精准和深入。

应用场景-写小说

我向GPT请求了一份小说大纲和20个小说标题。将这些标题输入到chat-input.txt文件后，我运行了程序。结果是，ChatGPT-16k机器人为我创作了超过30,000字的小说。我选择ChatGPT-16k的原因是其处理速度较快，而GPT-4的速度相对较慢。另外，Poe平台提供的ChatGPT-16k使用额度也比较充足。

生成的小说质量一般，需要优化提示词。

应用场景-批量写作

我构想了一个有趣的应用场景：想象一下，在寒假的最后一天，小朋友需要完成30篇作文。现在，我只需将这30个作文主题录入一个文本文件，运行程序，几分钟内这30篇作文就能完成，无需等待每个话题的逐一生成。

同样的，如果我想撰写一篇文章，围绕一个主题编写10个不同版本，然后从中选择最佳作品。这就像使用GPT的DALL-E功能一样——不断追求更加精致和完美的创作（更多，更多，再更多）。我会在chat-txt文件的每行中添加指令，比如“再思考一下其他修改点”、“使文章更专业”、“提高写作质量”，甚至“创作出宇宙级最佳文章”。

应用场景-批量检索

众所周知，Perplexity.ai使用起来非常方便，但它一次只能生成一个答案。现在，利用我编写的代码，只需将bot设置为"Web-Search"，并把我想查询的问题批量输入到chat-txt文件中，运行程序后，它能在几分钟内完成所有搜索（Web-Search默认使用的是gpt-3.5-turbo，处理速度极快）。这种批量检索方式非常适合写作，因为我可以一次性提出所有问题，程序会整合搜索结果，并提供相关索引，极大地提高了写作效率。

在Poe平台上，使用第三方机器人非常简便。例如，我可以先利用特定的机器人来批量产生AI绘图的提示词。然后，把这些提示词输入到draw-input文件中，接着就可以批量生成相应的图片了。

poe-api-wrapper推出的机器人群聊也很有意思。

我尝试了一下，设置了几个机器人模型，其中一个我特意配置成了“Web-Search”机器人，这样在对话中就能包含搜索结果。

我有个有趣的尝试：同时与三个不同的模型进行圆桌会议。这听起来挺有趣的，对吧？这样的对话结果既会在终端上显示，同时也会在Poe的网页界面上呈现。

总结：

1. 本文深入探讨了Poe API的高效应用及其在各种场景下的实际价值。

2. 通过poe-api-wrapper，我们不仅可以批量生成AI绘图和文本，还能与多种AI模型如ChatGPT、Claude、DALL-E等进行交互。

3. 实际案例涵盖了教程编写、小说创作、批量写作、批量检索等多个方面，展示了Poe API在提高工作效率和创意表达方面的巨大潜力。

4. 此外，文章还探讨了Poe平台上第三方机器人的使用和机器人群聊的趣味性。

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