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chatGPT说明
最佳配置：
- 网址：/v1/chat/completions
- 模型：gpt-3.5-turbo/gpt-4
GPT-4
GPT-4 是一个大型多模态模型（今天接受文本输入并发出文本输出，将来会出现图像输入），由于其更广泛的常识和高级推理，它可以比我们以前的任何模型更准确地解决难题能力。与 一样，GPT-4 针对聊天进行了优化，但也适用于传统的完成任务。在我们的聊天指南中了解如何使用 GPT-4 。
GPT-4 目前处于有限测试阶段，只有获得访问权限的人才能访问。请加入候补名单，以便在容量可用时获得访问权限。
| 最新款 | 描述 | 最大tokens | 训练数据 |
|---|
| gpt-4 | 比任何 GPT-3.5 模型都更强大，能够执行更复杂的任务，并针对聊天进行了优化。将使用我们最新的模型迭代进行更新。 | 8,192 个tokens | 截至 2021 年 9 月 |
| gpt-4-0314 | 2023 年 3 月 14 日的快照。与 不同的是，此模型不会收到更新，并且只会在 2023 年 6 月 14 日结束的三个月内提供支持。 | 8,192 个tokens | 截至 2021 年 9 月 |
| gpt-4-32k | 与基本模式相同的功能，但上下文长度是其 4 倍。将使用我们最新的模型迭代进行更新。 | 32,768 个tokens | 截至 2021 年 9 月 |
| gpt-4-32k-0314 | 2023 年 3 月 14 日的快照。与 不同的是，此模型不会收到更新，并且只会在 2023 年 6 月 14 日结束的三个月内提供支持。 | 32,768 个tokens | 截至 2021 年 9 月 |
对于许多基本任务，GPT-4 和 GPT-3.5 模型之间的差异并不显着。然而，在更复杂的推理情况下，GPT-4 比我们之前的任何模型都更有能力。
GPT-3.5
GPT-3.5 模型可以理解并生成自然语言或代码。我们在 GPT-3.5 系列中功能最强大且最具成本效益的模型已针对聊天进行了优化，但也适用于传统的完成任务。
| 最新款 | 描述 | 最大tokens | 训练数据 |
|---|
| gpt-3.5-turbo | 功能最强大的 GPT-3.5 模型，并针对聊天进行了优化，成本仅为. 将使用我们最新的模型迭代进行更新。 | 4,096 个tokens | 截至 2021 年 9 月 |
| gpt-3.5-turbo-0301 | 2023 年 3 月 1 日的快照。与 不同的是，此模型不会收到更新，并且只会在 2023 年 6 月 1 日结束的三个月内提供支持。 | 4,096 个tokens | 截至 2021 年 9 月 |
| text-davinci-003 | 可以以比curie, babbage, 或 ada 模型更好的质量、更长的输出和一致的指令遵循来完成任何语言任务。还支持在文本中插入补全。 | 4,097 个tokens | 截至 2021 年 6 月 |
| text-davinci-002 | 类似的能力，但训练有监督的微调而不是强化学习 | 4,097 个tokens | 截至 2021 年 6 月 |
| code-davinci-002 | 针对代码完成任务进行了优化 | 8,001 个tokens | 截至 2021 年 6 月 |
我们建议使用其他 GPT-3.5 模型，因为它的成本较低。
OpenAI 模型是不确定的，这意味着相同的输入可以产生不同的输出。temperature 设置为 0 将使输出大部分具有确定性，但可能会保留少量可变性。
特定功能模型
虽然新模型针对聊天进行了优化，但它非常适合传统的完成任务。原始的 GPT-3.5 模型针对文本补全进行了优化。
我们用于创建嵌入和编辑文本的端点使用它们自己的一组专用模型。
找到合适的模型
进行试验是了解 API 功能的好方法。在您了解要实现的目标之后，您可以继续使用或使用其他模型并尝试围绕其功能进行优化。
您可以使用GPT 比较工具，让您并排运行不同的模型来比较输出、设置和响应时间，然后将数据下载到 Excel 电子表格中。
GPT-3
GPT-3 模型可以理解和生成自然语言。这些模型被更强大的 GPT-3.5 代模型所取代。但是，原始 GPT-3 基本模型（、、和）是当前唯一可用于微调的模型。
| 最新款 | 描述 | 最大tokens | 训练数据 |
|---|
| text-curie-001 | 非常有能力，比davinci更快，成本更低。 | 2,049 个tokens | 截至 2019 年 10 月 |
| text-babbage-001 | 能够执行简单的任务，速度非常快，成本更低。 | 2,049 个tokens | 截至 2019 年 10 月 |
| text-ada-001 | 能够执行非常简单的任务，通常是 GPT-3 系列中最快的型号，而且成本最低。 | 2,049 个tokens | 截至 2019 年 10 月 |
| davinci | 功能最强大的 GPT-3 模型。可以完成其他模型可以完成的任何任务，而且通常质量更高。 | 2,049 个tokens | 截至 2019 年 10 月 |
| curie | 非常有能力，但比davinci更快，成本更低。 | 2,049 个tokens | 截至 2019 年 10 月 |
| babbage | 能够执行简单的任务，速度非常快，成本更低。 | 2,049 个tokens | 截至 2019 年 10 月 |
| ada | 能够执行非常简单的任务，通常是 GPT-3 系列中最快的型号，而且成本最低。 | 2,049 个tokens | 截至 2019 年 10 月 |
法典( 弃用 )
Codex 模型现已弃用。他们是我们 GPT-3 模型的后代，可以理解和生成代码。他们的训练数据包含自然语言和来自 GitHub 的数十亿行公共代码。了解更多。
他们最擅长 Python，精通 Javascript、Go、Perl、PHP、Ruby、Swift、Typescript、SQL 甚至 Shell 等十几种语言。
以下 Codex 模型现已弃用：
| 最新款 | 描述 | 最大tokens | 训练数据 |
|---|
| code-davinci-002 | 功能最强大的 Codex 型号。特别擅长将自然语言翻译成代码。除了补全代码，还支持在代码中插入补全。 | 8,001 个tokens | 截至 2021 年 6 月 |
| code-davinci-001 | 早期版本 | 8,001 个tokens | 截至 2021 年 6 月 |
| code-cushman-002 | 几乎与 Davinci Codex 一样强大，但速度稍快。这种速度优势可能使其成为实时应用程序的首选。 | 最多 2,048 个tokens | |
| code-cushman-001 | 早期版本 | 最多 2,048 个tokens | |
模型网站地址兼容性
| 网站地址 | 型号名称 | |
|---|
| /v1/chat/completions | gpt-4, gpt-4-0314, gpt-4-32k, gpt-4-32k-0314, gpt-3.5-turbo, gpt-3.5-turbo-0301 | |
| /v1/completions | text-davinci-003, text-davinci-002, text-curie-001, text-babbage-001, text-ada-001, davinci, curie, babbage, ada | |
| /v1/edits | text-davinci-edit-001, code-davinci-edit-001 | |
| /v1/audio/transcriptions | whisper-1 | |
| /v1/audio/translations | whisper-1 | |
| /v1/fine-tunes | davinci, curie, babbage, ada | |
| /v1/embeddings | text-embedding-ada-002, text-search-ada-doc-001 | |
| /v1/moderations | text-moderation-stable, text-moderation-latest | |
此列表不包括我们的第一代嵌入模型和我们的DALL·E 模型。
持续的模型升级
随着 的发布，我们的一些模型现在正在不断更新。为了减少模型更改以意外方式影响我们用户的可能性，我们还提供将在 3 个月内保持静态的模型版本。随着模型更新的新节奏，我们还让人们能够贡献评估，以帮助我们针对不同的用例改进模型。如果您有兴趣，请查看OpenAI evals存储库。
