核心用法
gpt 是一款专为 OpenAI GPT API 设计的命令行工具，帮助开发者快速构建标准化的 API 请求载荷。主要功能模块包括：
聊天补全 (chat)：从命令行参数生成 JSON 请求体，支持系统提示词、用户消息、模型选择（gpt-4o、gpt-4-turbo 等）及温度参数调节。
文本嵌入 (embed)：生成 embedding API 请求，支持单文本输入或批量文件处理，兼容 text-embedding-3-small 等模型。
微调数据准备 (finetune)：将 CSV 等源格式转换为 JSONL 训练数据，并提供格式校验功能，确保符合 OpenAI 微调规范。
成本估算 (cost)：基于 token 数量和模型定价计算 API 调用成本，支持直接输入 token 数或从文件自动估算。
批量处理 (batch)：从提示词列表生成多条 API 请求，输出 JSONL 格式便于批量提交。
格式转换 (convert)：实现 JSONL 与 CSV 的双向转换，简化数据预处理流程。
显著优点
- 开发效率提升：无需手动拼接 JSON，一行命令生成标准请求体，减少格式错误
- 多场景覆盖：完整支持 chat、embeddings、fine-tuning 三大核心 API 类型
- 成本可控：内置定价表，开发阶段即可精确预算，避免意外账单
- 轻量依赖：仅要求 Bash 4+，无需复杂运行时环境，CI/CD 友好
潜在局限
- 非官方工具：由第三方 BytesAgain 维护，非 OpenAI 官方 SDK，更新可能滞后于 API 变更
- 功能边界：专注于请求生成，不包含实际 API 调用执行功能，需配合 curl 或其他 HTTP 客户端使用
- 文档深度有限：参数校验规则、错误处理机制等细节需用户自行探索
适合人群
- 需要频繁调试 GPT API 参数的开发者
- 构建数据流水线、批量处理任务的 AI 工程师
- 在 shell 环境中自动化 OpenAI 工作流的 DevOps 人员
- 学习 OpenAI API 格式的初学者（可作为交互式参考）
常规风险
1. API 密钥管理：工具本身不处理认证，但生成的请求需包含有效 API key，需确保密钥不泄露至日志或版本控制
2. 成本失控：批量生成大量请求时，建议先用 --tokens 配合 cost 命令预估，避免直接提交产生高额费用
3. 模型版本漂移：OpenAI 频繁更新模型列表，需关注工具版本（当前 v3.4.0）是否支持最新模型名称
4. 数据隐私：处理敏感数据生成微调集时，注意 JSONL 文件的存储权限，避免训练数据泄露