开放AI API功力大降价(更大的模型)!

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开放AI API功力大降价(更大的模型)!

目录

  1. 介绍新的模型
  2. GPT4 0613 模型
  3. GPT 3.5 Turbo 0613 模型
  4. GPT 3.5 Turbo 16k 模型
  5. GPT 3.5 Turbo 文本生成模型降价
  6. 文本嵌入模型的降价
  7. 改进的开放 AI 平台和开发者反馈

🆕 介绍新的模型

最近,开放 AI 推出了一系列新的模型,并对现有模型进行了升级和改进。这些新模型不仅更加强大,而且价格更加实惠。接下来,我们将逐步介绍这些新模型,让你了解它们的特点和优势。

🤖 GPT4 0613 模型

首先,让我们来看看最引人注目的新模型之一——GPT4 0613。如果你有幸获得了 GPT4 的 API 访问权限,你将能够体验到这个全新的模型。GPT4 0613 在功能调用方面进行了改进,并支持32k的上下文窗口。这意味着你可以在单个请求中输入高达32,000个标记的文本,这为开发者们带来了更大的灵活性和便利性。另外,开放 AI 还计划在未来几周内邀请更多用户加入 GPT4 的等待列表,并打算完全取消等待列表。这意味着,那些一直排在 GPT4 等待列表上的用户,很快就能通过 API 来试用 GPT4。这无疑是激动人心的消息。

🚀 GPT 3.5 Turbo 0613 模型

除了 GPT4 0613,开放 AI 还对 GPT 3.5 Turbo 进行了升级。GPT 3.5 Turbo 是一种廉价的文本生成模型,常用于各种任务。现在,它也得到了类似于 GPT4 的功能调用的更新,并拥有更可靠的系统消息,以实现更好的控制性。开发人员现在可以更有效地引导模型的回答,使其更符合需求。此外,GPT 3.5 Turbo 0613 也支持32k的上下文窗口,拥有更多的上下文信息。这一系列的改进使得 GPT 3.5 Turbo 更加强大和易于使用。

🌐 GPT 3.5 Turbo 16k 模型

开放 AI 让 GPT 3.5 Turbo 更加强大了,因为现在我们有了一个16k的上下文窗口模型。如果你拥有开放 API 的访问权限,你可以直接使用这个16k上下文窗口模型,而无需等待。GPT 3.5 Turbo 16k 相当于之前的8K模型的两倍大小,支持的上下文长度是原来的四倍。这意味着你可以在单个请求中输入长达20页的文本,从而为开发者提供了更多的机会和可能性。

💰 GPT 3.5 Turbo 文本生成模型降价

开放 AI 进一步降低了 GPT 3.5 Turbo 的价格。现在,输入令牌的费用降低了25%,只需支付每1百万个输入令牌1.5美元。输出令牌的费用为每1百万个输出令牌2美元。根据开放 AI 的说法,这个价格非常具有竞争力,相当于每美元获得大约700页的输出信息。这比以往更加实惠和经济。

📚 文本嵌入模型的降价

除了文本生成模型,开放 AI 还降低了文本嵌入模型的价格。其中,最受欢迎的文本嵌入模型之一是 Embedding Model 0002,其价格降低了75%。现在,你只需支付每100万个令牌1美分,就能获得高效而实惠的文本嵌入服务。这对于语义搜索、推荐系统和分类器等应用场景来说非常有用,为开发者们提供了更多的选择和灵活性。

⭐️ 改进的开放 AI 平台和开发者反馈

开放 AI 一直重视开发者的反馈,他们认为开发者的反馈是平台进步的基石。在这一系列的更新中,开放 AI 倾听了开发者的建议,并做出了改进。他们非常期待开发者们在他们的应用程序中使用最新的模型和功能,他们相信这将带来更多创新和惊喜。

这些新的模型和价格调整使得开发者们在开放 AI 平台上能够获得更强大、更灵活和更经济的解决方案。无论你是开发者还是爱好者,你都能以更低的成本获得更好的模型,同时能够拥有更大的上下文信息和更好的控制性能力。这是非常令人兴奋和引人注目的进步,你对此有何看法呢?

FAQ

问:新的模型是否适用于中文语言? 答:是的,这些新模型也适用于中文语言。开放 AI 的模型在多语言处理方面非常强大。

问:文本嵌入模型有什么用途? 答:文本嵌入模型可用于各种任务,如语义搜索、推荐系统和分类器等。它能够将文本转化为向量表示,便于机器学习和自然语言处理任务的处理和分析。

问:如何获得开放 AI 的 API 访问权限? 答:目前,开放 AI 正在逐步邀请更多用户加入 GPT4 的等待列表,并计划在未来取消等待列表。你可以访问开放 AI 的官方网站了解更多信息,并申请获取 API 访问权限。

问:这些模型的性能如何? 答:这些模型在自然语言处理和文本生成方面表现非常出色。它们具有较高的灵活性和控制性,可以满足不同的任务需求,并且在与人类对话时表现出令人惊讶的自然度。

问:这些模型是否支持大规模数据处理? 答:是的,这些模型支持处理大规模的文本数据。你可以在单个请求中输入数千个令牌,从而满足大规模数据处理的需求。

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