主要观点：将 ChatGPT API 集成到测试自动化框架中可扩展其能力，但需权衡利弊，包括成本、安全隐私及模型选择等。
关键信息：

• 实验发现 ChatGPT API 在生成测试数据、分析日志、处理不稳定测试等方面节省时间并增强框架功能。
• ChatGPT API 基于 HTTP(s)协议，文档清晰，通过生成 API 密钥进行认证，可在多种编程语言中构建客户端。
• 不同 GPT 模型在速度、成本和功能上有差异，需确定适合任务的模型并设置限制。
• 集成应用于正确问题才有意义，如在测试数据生成中可提供真实数据集，在日志分析中检测异常，在测试稳定化中处理不稳定测试。
• 集成时要注意安全，如对日志进行脱敏处理，将决策逻辑保留在自动化框架内。
  重要细节：
• Java 客户端代码示例展示了如何向 ChatGPT API 发送请求并处理响应。
• 测试数据生成示例中通过向 ChatGPT API 请求数据，再在数据提供者级别处理并运行自动化测试。
• 日志分析示例中通过发送脱敏后的日志到 ChatGPT API 进行分析，返回结构化判断结果。
• 测试稳定化示例中在测试失败时收集上下文发送到 ChatGPT API 获得判断，再由 AiPolicy 处理。
• 成本方面，大量测试运行会消耗大量输入令牌；安全隐私方面，需处理敏感信息；模型选择可结合使用小模型和大模型。