Сегодня расскажу о том, как подружил бота с ChatGPT. Получилось быстро и почти без проблем, но есть нюанс, который видно невооружённым взглядом :)

Всё придумал ChatGPT, а я только копипастил и следовал инструкциям.

Подключение к ChatGPT

Напомню ключевую механику Фактометра: запрос обрабатывается ИИ-моделью, и пользователь получает результат анализа.

Для начала нужно научить бота общаться с ChatGPT технически: отправлять туда исходящие запросы и принимать входящие.

Обмен данными происходит по API, с чем я и начал разбираться.

Один короткий промпт в ChatGPT, и появилась конкретика:

• зарегистрироваться на platform.openai.com — новый аккаунт, а не учетка от chatgpt.com

• привязать карту — по понятным причинам РФ-карта не подходит, но задача решаемая, обойдусь без рекламы

• пополнить баланс — минимум $5

Потому что за каждый входящий и исходящий API-запрос OpenAI взимает плату. Цена зависит от крутости модели (самая новая — 5.1), типа запроса (текст, картинка, аудио, видео) и его размера в токенах.

Там же, в личном кабинете OpenAI Platform, в разделе Limits я настроил минимальный лимит расходов, чтобы не оказаться в долгах перед Сэмом Альтманом, если что-то пойдёт не так.

Вынужден расстроить: тестирую бота на дешёвой модельке gpt-4.1-mini, и к моменту публикации этой статьи на тесты ушло примерно 2500 токенов, что в деньгах означает меньше $0.01.

В общем, всё настроил, создал API-ключ и сохранил его в переменную окружения на сервере — в DO App Platfotm это делается буквально в пару кликов.

Там же указал модель, к которой буду обращаться по API:

Повторюсь, для тестов используется дешёвая gpt-4.1-mini — опять же, чтобы не жечь деньги впустую. Плюс, сейчас мне важно не качество ответов, а чтобы ответы хотя бы начали приходить в бота.

Пора писать код

Точнее, попросить об этом моего ИИ-напарника.

Огромный плюс проектов: ChatGPT «помнит» историю общения.

Благодаря контексту, с первой же попытки получился похожий на правду код:

Мне даже было примерно понятно, что этот код должен делать.

Не зря говнокодил на питоне в своё время! :)

Далее:

• Ctrl+C (точнее, клик по виджету с кодом)

• Ctrl+V

• коммит и пуш в гитхаб

• автоматическая сборка на сервере

Иии... не получилось :)

Бот поднялся, но при отправке запроса ничего нового, кроме ошибок в логах, не появилось.

Такое уже проходили: копирую кусок лога с ошибками в ChatGPT, получаю рекомендацию по исправлению, пушу обновления на гитхаб, проект автоматом пересобирается.

И так несколько раз.

В процессе отладки ChatGPT по традиции заявил, что написанный им код и не должен был работать (ha-ha, classic).

А ещё ChatGPT сам предложил добавить к ответу кнопку для генерации отчёта в PDF. Очевидно, вспомнил из истории. Самой генерации ещё нет (это следующий этап), но кнопка пригодится.

Наконец, после очередной сборки бот раздуплился: начал отправлять запросы к ИИ-модели и возвращать ответ пользователю.

Работает!

Кнопка для получения PDF-отчета тоже появилась:

Хорошая новость: бот работает и дёргает ИИ по API.

Плохая новость: сегодня 24 ноября 2025, а у ХК «Сибирь» формально нет главного тренера, а есть только и.о. Ярослав Люзенков.

Всё пропало: этот ваш ИИ врёт в простейших ситуациях и порет чушь!

Без паники.

Почему так происходит

Короткий ответ: ИИ-модели обучают на исторических данных и по умолчанию они «не в курсе» происходящего за рамками «окна обучения».

Например, отсечка знаний у GPT-4.1 (и mini) — 1 июня 2024.

А у самой новой модели GPT-5.1 — 30 сентября 2024.

Если интересно, всё это можно узнать здесь.

Да, это так, но есть нюанс.

Чат-бот под названием ChatGPT, с которым мы привыкли «общаться», и модель GPT, доступная по API, работают по-разному:

• у чат-бота уже есть инструкция по поиску в интернете

• а модель использует только данные, на которых обучена

Выяснилось, что для поиска в интернете модели нужно отдельно сказать, чтобы она поискала в интернете.

Преступление раскрыто, преступления не было.

То есть, «просто запрос» надо превратить в «запрос с использованием Web Search». Пока я это выяснял, ChatGPT опять нёс всякую дичь и придумывал несуществующие сервисы OpenAI, но закончилось всё хорошо:

Решил пока что не тратить время на прикручивание Web Search.

Сделаю позже, когда дойдёт до реального анализа.

Вероятно, там придётся прилично повозиться, а тормозить основной процесс не хочется.

Главное, получилось подружить бота с OpenAI по API.

Конец второй серии

Фактометр обрастает мясом, но по-прежнему доступен только мне, потому что:

• тестирую сразу на настоящем боте

• не нужна дополнительная нагрузка

• не нужны дополнительные расходы (каждый запрос платный)

Но для подтверждения, что я не просто выдумываю, а реально всё это делаю, записал скринкаст:

Если что, ответ обрезан из-за ограничения в коде, но работает правило как-то криво :)

Переходите в бота и стартуйте: первые пользователи получат бонус при публичном релизе бота.

Вот прямая ссылка, никаких рефералок и скама: https://t.me/FaktometrBot

Бот может тупить, потому что крутится на самом дешёвом сервере.

Напишите в комментариях, долго ли пришлось ждать стартового сообщения.

Если совсем беда, перенесу на более мощную машину.

Текущий прогресс

Уже готово:

• Подготовка к подготовке

• Нормальная подготовка

• Бот, который ничего не умеет

• Бот умеет общаться с ChatGPT по API

Следующий этап:

По моей задумке, непосредственно в боте пользователь получает краткий анализ запроса, а подробный отчёт доступен в PDF-версии — никакого подвоха, это просто удобней, чем читать простыню текста в телеге.

Непродолжительный опыт сотрудничества с ChatGPT вселяет оптимизм.

Думаю, всё получится, но это не точно :)

Комментируйте, сохраняйте, делитесь и подписывайтесь, чтобы не пропустить следующую часть реалити-шоу «Бумер и вайб-кодинг».

И в телеге тоже подписывайтесь — там душновато, но прикольно.

Все посты серии «Бумер и вайб-кодинг»:

• Часть 1

• Часть 2 (вы находитесь здесь)