使用 Python 自带的多线程库 `threading` 可以实现多线程调用 ChatGPT API 接口。具体步骤如下：

1. 导入 `threading` 库和 `requests` 库：

```python

import threading

import requests

```

2. 定义一个函数用于调用 ChatGPT API 接口并返回结果：

```python

def chat(query):

    url = 'https://api.openai.com/v1/engines/davinci-codex/completions'

    headers = {

        'Content-Type': 'application/json',

        'Authorization': 'Bearer YOUR_API_KEY'

    }

    data = {

        'prompt': query,

        'max_tokens': 100,

        'temperature': 0.7,

        'n': 1,

        'stop': '\n'

    }

    response = requests.post(url, headers=headers, json=data)

    return response.json()['choices'][0]['text']

```

其中，`YOUR_API_KEY` 需要替换为自己的 API Key。该函数会接收一个参数 `query`，即聊天的问题，然后通过 API 接口返回一个回答。

3. 定义一个线程类，重写 `__init__` 和 `run` 方法：

```python

class ChatThread(threading.Thread):

    def __init__(self, query):

        threading.Thread.__init__(self)

        self.query = query

    def run(self):

        result = chat(self.query)

        print(result)

```

在 `__init__` 方法中传入一个参数 `query`，该参数会在调用线程时传入，并保存到线程对象中，供 `run` 方法使用。`run` 方法中就是调用 ChatGPT API 接口，并输出结果。

4. 创建多个线程对象并启动：

```python

queries = ['Hi, how are you?', 'What is your name?', 'Can you help me with this problem?']

threads = []

for query in queries:

    thread = ChatThread(query)

    thread.start()

    threads.append(thread)

for thread in threads:

    thread.join()

```

在这个例子中，我们创建了三个待聊天的问题，并分别用每个问题创建一个线程对象。通过循环启动线程，并将线程对象保存到列表中。最后通过循环等待线程结束。

以上就是一个简单的多线程调用 ChatGPT API 接口的示例代码。需要注意的是，在使用 API 接口时要注意 API Key 的权限和使用频率限制。