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

Скрытый текст

Первая часть была на модерации почти неделю, поэтому здесь старые скриншоты, которые были актуальны на момент написания статьи

Шок-контент от GPT-4.1-mini (23 ноября 2025)

Итак, на первом этапе мне удалось запилить простого бота с менюшкой и оживить его, не написав ни единой строчки кода своими руками. Всё придумал ChatGPT, а я только копипастил и следовал инструкциям.

Подключение к ChatGPT

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

Для этого сначала 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. Для технически подкованной аудитории Хабра эта задача — не рокет-сайенс, но я-то не настоящий сварщик.

В общем, 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

API-ключ можно создать только после этих манипуляций

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.

Ага, попался! Статьи клепаешь, а реально ничего не делаешь — сам же показал скрин, где ни копейки не потратил, дурачок!

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.

Один миллион токенов для gpt-4.1-mini стоит максимум $1.6

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:

Ключики и переменные, конечно, зашифрованы

Для тестов выбрал дешёвую модель 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 код, похожий на правду:

Стучимся в модельку, отправляем запрос, получаем обрезанный ответ

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. Видимо, подтянул эту мою хотелку 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 заказа PDF-ки тоже появилась.

Хорошая новость: бот работает и дёргает ИИ по API.

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

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.

Вывсёврёти!
Я общаюсь с ChatGPT, он ходит в инет и выдаёт свежую инфу!

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:

Ещё ChatGPT предложил новый код с Web Search, но я его не проверял

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

Поделка 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 это правило как-то криво :)

Самого бота можно найти в телеге через поиск, по названию (Фактометр) или юзернейму (FaktometrBot).

Если интересно, потыкайте: функционал со скринкаста доступен пока только мне, но трекаются все, кто нажал Start: первые юзеры получат бонус при релизе бота, когда (и если) он состоится.

На всякий случай: бот может тупить, потому что крутится на самом дешёвом сервере.

Текущий прогресс

Уже готово:

Подготовка к подготовке
Нормальная подготовка
Бот, который ничего не умеет
Бот умеет общаться с ChatGPT по API

Следующий этап:

Научить бота генерировать PDF-документ на базе ответа модели

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 :-)

Как я делаю бота для автоматического фактчекинга по инструкциям от ChatGPT (Часть 2)⁠ + демо