Нейросеть-чат-бот GPT в Telegram: как подключить на Python

Собственный GPT-бот в Telegram работает по простой цепочке: пользователь пишет сообщение, Python получает его через Telegram Bot API, отправляет текст в OpenAI API и возвращает ответ в тот же чат. Для первого запуска достаточно long polling — программа сама запрашивает новые сообщения, поэтому публичный сервер и webhook не нужны.

Ниже — минимальный вариант для локальной проверки. В нём нет базы данных, памяти диалога, платежей и production-развёртывания.

Что понадобится

Подготовьте:

• аккаунт Telegram для регистрации бота;
• API-ключ OpenAI и доступ к биллингу API-проекта, если он требуется для запросов;
• Python 3.10 или новее и терминал.

Подписка ChatGPT и доступ к OpenAI API — разные вещи. Подписка в ChatGPT сама по себе не создаёт API-ключ и не гарантирует доступ к нужной модели. Ключ создаётся в настройках API-платформы и должен храниться как секрет.

Если программная интеграция вам не нужна и вы ищете отдельные услуги оплаты зарубежных сервисов, их можно посмотреть в каталоге Amber Market. Для этого бота каталог не требуется: ниже используется прямой вызов API из Python.

Зарегистрируйте бота через BotFather

Откройте в Telegram чат @BotFather и отправьте команду /newbot. BotFather попросит:

1. название, которое увидят пользователи;
2. username, заканчивающийся на bot, например my_gpt_demo_bot.

После регистрации Telegram покажет токен — длинную строку для доступа к боту. Скопируйте его во временное защищённое место. Не вставляйте токен в статью, Git-репозиторий, скриншот или исходный код. Если он случайно опубликован, отзовите его через BotFather и выпустите новый. Общая схема регистрации описана в документации Telegram для разработчиков.

Создайте проект и установите библиотеки

В пустой папке создайте виртуальное окружение:

python -m venv .venv
.\.venv\Scripts\Activate.ps1
python -m pip install --upgrade pip
pip install "python-telegram-bot==22.8" openai

В Linux или macOS активация выглядит так:

source .venv/bin/activate

Пример рассчитан на python-telegram-bot 22.8: в нём используется ApplicationBuilder. Если ставите другую версию, сверяйте синтаксис с официальной документацией библиотеки.

Передайте ключи через переменные окружения

Не записывайте токены в bot.py. Задайте их в том же окне терминала, из которого будете запускать программу.

В PowerShell:

$env:TELEGRAM_BOT_TOKEN = "токен-от-BotFather"
$env:OPENAI_API_KEY = "ваш-api-ключ-openai"
$env:OPENAI_MODEL = "gpt-4o-mini"

В Linux или macOS:

export TELEGRAM_BOT_TOKEN='токен-от-BotFather'
export OPENAI_API_KEY='ваш-api-ключ-openai'
export OPENAI_MODEL='gpt-4o-mini'

gpt-4o-mini здесь только пример. Доступность модели, её точное имя и биллинг зависят от API-проекта. Проверьте список доступных моделей в своём проекте; если этого идентификатора нет, укажите разрешённую модель. Имя читается из OPENAI_MODEL, поэтому исходник менять не придётся. Формат первого запроса показан в официальном quickstart OpenAI.

Напишите минимальный бот

Создайте файл bot.py и вставьте код:

import logging
import os

from openai import AsyncOpenAI
from telegram import Update
from telegram.ext import (
    ApplicationBuilder,
    ContextTypes,
    MessageHandler,
    filters,
)


logging.basicConfig(
    format="%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s",
    level=logging.INFO,
)
logger = logging.getLogger(__name__)


TELEGRAM_BOT_TOKEN = os.environ["TELEGRAM_BOT_TOKEN"]
OPENAI_API_KEY = os.environ["OPENAI_API_KEY"]
OPENAI_MODEL = os.environ["OPENAI_MODEL"]

openai_client = AsyncOpenAI(api_key=OPENAI_API_KEY)


async def handle_message(
    update: Update,
    context: ContextTypes.DEFAULT_TYPE,
) -> None:
    if update.message is None or not update.message.text:
        return

    try:
        response = await openai_client.responses.create(
            model=OPENAI_MODEL,
            input=update.message.text,
        )
        answer = response.output_text.strip()
        if not answer:
            answer = "Модель не вернула текстовый ответ."
        await update.message.reply_text(answer)
    except Exception:
        logger.exception("Ошибка запроса к OpenAI API")
        await update.message.reply_text(
            "Не удалось получить ответ. Проверьте ключи, модель и логи программы."
        )


def main() -> None:
    application = ApplicationBuilder().token(TELEGRAM_BOT_TOKEN).build()
    application.add_handler(
        MessageHandler(filters.TEXT & ~filters.COMMAND, handle_message)
    )
    application.run_polling()


if __name__ == "__main__":
    main()

handle_message получает обычное текстовое сообщение. Вызов responses.create передаёт его в Responses API, response.output_text достаёт готовый текст, а reply_text отправляет его обратно в тот же чат Telegram.

История в примере не хранится: каждое сообщение — самостоятельный запрос. Поэтому бот не знает, что пользователь писал ему минуту назад. Это сознательное ограничение минимальной версии; память диалога потребует отдельного решения и контроля размера контекста.

Запустите polling и проверьте ответ

В активированном окружении выполните:

python bot.py

Процесс останется запущенным, а в терминале появятся служебные записи. Найдите бота по username, нажмите Start и отправьте:

Объясни в двух предложениях, что такое polling в Telegram.

При доступных ключе и модели бот вернёт текстовый ответ в тот же чат. Закрытие терминала остановит программу: polling работает, пока запущен этот процесс.

В этом режиме бот получает обновления через getUpdates. Telegram также поддерживает webhook, при котором обновления отправляются на публичный HTTPS-адрес, но для локального учебного запуска он не нужен. Оба варианта описаны в Telegram Bot API.

Если ответа нет

Проверяйте ошибку по месту её возникновения.

• Если программа завершается из-за отсутствующей переменной окружения, задайте TELEGRAM_BOT_TOKEN, OPENAI_API_KEY и OPENAI_MODEL в том же окне, откуда запускаете python bot.py. Переменная из другого окна не переносится.
• Если Telegram не отвечает, проверьте токен BotFather и убедитесь, что запущен именно тот bot.py, где зарегистрирован MessageHandler. Остановите старый экземпляр: два процесса могут конкурировать за один polling-поток.
• Если в логе появляется ошибка OpenAI, проверьте, не перепутаны ли API-ключ и Telegram-токен, есть ли у API-проекта нужный биллинг и разрешена ли модель из OPENAI_MODEL. Не подставляйте модель вслепую по чужому примеру.

После первой успешной проверки у вас есть рабочая связка «сообщение Telegram → Responses API → ответ в чат». Webhook, база данных, память диалога, ограничения доступа и развёртывание на сервере — следующие самостоятельные задачи, которые лучше добавлять по одной. Для отдельной проверки самого вызова OpenAI API до подключения Telegram пригодится базовый пример первого запроса из Python.