app.py

import openai
import os

# Configura la tua chiave API in modo sicuro
api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")  # Imposta la chiave come variabile d'ambiente

if not api_key:
    raise ValueError("Chiave API OpenAI non trovata. Assicurati di aver impostato OPENAI_API_KEY.")

# Crea il client utilizzando la chiave API
client = openai.Client(api_key=api_key)

def riassumi_testo(testo, max_token_riassunto):
    """
    Utilizza l'API di OpenAI per riassumere un testo con un numero massimo di token specificato.

    :param testo: Il testo da riassumere
    :param max_token_riassunto: Numero massimo di token per il riassunto
    :return: Riassunto del testo
    """
    try:
        # Esegui la chiamata all'API di OpenAI
        risposta = client.chat.completions.create(
            model="gpt-3.5-turbo",  # Modello specifico
            messages=[
                {"role": "system", "content": "Sei un assistente che riassume i testi in modo chiaro e conciso."},
                {"role": "user", "content": f"Riassumi il seguente testo: {testo}"}
            ],
            max_tokens=max_token_riassunto,  # Limita i token
            temperature=0.5,  # Imposta la creatività
        )

        # Estrai il riassunto dalla risposta
        riassunto = risposta.choices[0].message['content']  # Correzione nella lettura del riassunto
        return riassunto

    except openai.error.BadRequestError as e:  # Gestisci errore nella richiesta
        return f"Errore nella richiesta: {e}"
    except openai.error.AuthenticationError:
        return "Errore di autenticazione: chiave API non valida."
    except Exception as e:
        return f"Errore durante il riassunto: {str(e)}"

# Test del codice
if __name__ == "__main__":
    testo_originale = (
        "OpenAI ha sviluppato modelli linguistici avanzati come GPT-3.5 che sono in grado di generare testo, tradurre lingue, "
        "e risolvere problemi complessi. Questi modelli possono essere utilizzati in molte applicazioni, inclusi chatbot, "
        "strumenti di scrittura e sistemi di supporto decisionale."
    )

    max_token = 50  # Numero massimo di token per il riassunto
    riassunto = riassumi_testo(testo_originale, max_token)

    print("Testo originale:")
    print(testo_originale)
    print("\nRiassunto:")
    print(riassunto)