human
ユーザーに応答するTwitch.tv GPT3チャットボットを実装するために必要なPythonコードを作成してください。これは、コストを抑えるために名前で直接アドレス指定された場合にのみチャットでプロンプトをプロンプトします。チャットボットは、チャットのコメントの歴史を保持し、学習することもできます。
gpt
GPT-3 APIを使ったTwitch.tvチャットボットの簡単な実装です：

```python
import openai

# Initialize API key for OpenAI
openai.api_key = "YOUR_API_KEY"

# Define the chatbot's name
BOT_NAME = "ChatGPT"

# Retain a history of comments in a list
chat_history = []

# Continuously listen to the chat stream and respond when addressed directly by name
while True:
    # Get the latest comment in the chat
    comment = get_latest_comment()

    # Add the comment to the chat history
    chat_history.append(comment)

    # Check if the comment mentions the chatbot's name
    if BOT_NAME in comment:
        # Use GPT-3 to generate a response
        response = openai.Completion.create(
            engine="text-davinci-002",
            prompt=f"{BOT_NAME}, {comment}",
            max_tokens=1024,
            n=1,
            stop=None,
            temperature=0.5,
        ).choices[0].text

        # Post the response in the chat
        post_message(response)


```

注意: このコードでは、Twitch チャットから最新のコメントを取得する関数 `get_latest_comment()` と、Twitch チャットにメッセージを投稿する関数 `post_message(message)` の存在を前提としています。これらの関数は、使用しているTwitch APIに応じて実装する必要があります。
human
これは、実行時に推論を行うシステムであるため、1秒あたりの処理された要求の数を見つけることができますか（モデルを呼び出します）。
プライベートサーバーや安価なクラウドソリューションなど、手頃な価格のインフラストラクチャを使用したいと仮定すると、コストはいくらですか？