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ChatGPT官方API發布:輸出100萬詞只要2.7美金,成本砍掉90%

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ChatGPT官方API發布:輸出100萬詞只要2.7美金,成本砍掉90%

ChatGPT繼續上天,壓力給到競爭對手們。

界面新聞|范劍磊

編譯 | 智東西 程茜

編輯 | 心緣

智東西3月2日報道,今日凌晨,OpenAI放出了真正的ChatGPT API,不是背后的GPT-3.5大模型,是ChatGPT的本體模型!ChatGPT API價格為1k tokens/$0.002,等于每輸出100萬個單詞,價格才2.7美金(約18元人民幣),比已有的GPT-3.5模型便宜10倍。手快的開發者可以沖了!

這將大大降低開發人員將ChatGPT集成到自家應用和服務的門檻,構建屬于自己的AI聊天機器人。而且OpenAI將ChatGPT從去年12月至今的成本砍掉了90%,令此前許多靠開發私有ChatGPT API接口賺差價的中間商們再無用武之地。ChatGPT官方API基于GPT-3.5-turbo模型,是GPT-3.5系列中最快速、最便宜、最靈活的模型。開發者可以通過OpenAI Playground和OpenAI Codex來使用和測試ChatGPT OpenAI。

此前一些公司已經率先接入ChatGPT API,包括生鮮電商平臺Instacart、跨境電商平臺Shopify、照片分享應用Snap、單詞背誦應用Quizlet等,用于提高客戶服務、營銷、教育等效率及體驗。

OpenAI還在不斷改進其ChatGPT模型,并希望將增強功能也提供給開發人員。

使用該gpt-3.5-turbo模型的開發人員將始終獲得OpenAI發布的穩定模型,同時仍然可以靈活地選擇特定模型版本。例如,今天發布的gpt-3.5-turbo-0301,它至少會在6月1日之前推出特定版本,OpenAI會將gpt-3.5-turbo在4月更新到新的穩定版本。

此外,OpenAI還推出了基于large-v2模型的Whisper官方API。Whisper是OpenAI去年9月發布的開源自動語音識別(ASR)模型。開發者可用該功能來轉錄或翻譯音頻,費用為每分鐘0.006美元。

API地址:https://api.openai.com/v1/chat/completions

01.ChatGPT官方API來了!輸出100萬個Tokens只要2美金

OpenAI官方宣布,其發布的ChatGPT模型系列與ChatGPT產品中使用的模型相同,對于許多非聊天應用場景,這仍然是他們的最佳模型。

一些早期的開發人員,從“text-davinci-003”模型遷移至“gpt-3.5-turbo”只需根據提示進行少量調整。

一般情況下,GPT模型數據使用的是電子郵件文本、推特信息、博客、新聞等信息中的非結構化文本,這些文本在模型中表現為一系列的“Tokens”,tokens可以被看作將文本切分成的若干個片段,1000個tokens大約是750個單詞。

而ChatGPT則改為使用一系列消息和元數據的新格式。在底層,輸入仍然以tokens序列呈現給模型,模型使用的原始格式就變為一種聊天標記語言ChatML的新格式。

OpenAI創建了一個新端點來與ChatGPT模型進行交互。

值得注意的是,雖然0.002美元1000個tokens的價格并不貴,但1000個tokens在實際使用中數量并不算多,發送一段文本供API響應就可能會花費多個tokens。

例如一個簡單的字符串“ChatGPT is great!”,就被編碼為六個tokens:“Chat”、“G”、“PT”、“ is”、“ great”、“!”.

OpenAI提供了一種工具來檢查解釋一串文本需要多少標記,并介紹稱一般的經驗法則是一個token通常對應于約4個字符。

02.為高需用戶提供專用實例,性價比更高

OpenAI還將為希望控制特定型號版本和系統性能的用戶提供專用實例(Dedicated instances),也就是希望通過API運行大量數據的開發人員。

默認情況下,開發人員是按照需求來付費,并且這些需求會執行在共享的計算基礎設施之上。使用專用實例,開發人員將按照時間段支付,分配計算基礎設施的費用,而這些基礎設施就是專門為這些開發人員保留的。

專用實例下,開發人員可以更好地控制使用的模型,包括希望它響應請求需要的時間以及與機器人對話可以持續多長時間等。

對于每天運營超過4.5億tokens的開發人員來說,專用實例可能性價比更高。

此外,這一條件下還可以根據硬件性能直接優化開發人員的工作負載,這可以顯著降低與共享基礎設施相關的成本。

03.社交、學習、配送、購物程序均已接入ChatGPT API

此前已經有幾家公司接入ChatGPT API來創建聊天界面。

照片分享應用Snap,本周推出通過ChatGPT API接入的“My AI for Snapchat+”功能,其提供了一個友好的、可定制的聊天機器人。用戶通過手機就可以與它聊天獲得建議,并在幾秒內為朋友寫一個笑話。

單詞背誦應用Quizlet推出了Q-Chat,可以讓學生通過有趣的聊天體驗中提供的學習材料,來提出相應問題獲得知識。

生鮮電商平臺Instacart計劃在今年晚些時候推出“Ask Instacart”,這一功能可以幫助用戶在詢問食物相關問題時獲得一些想法,例如用戶可以問“對我的孩子來說,什么是健康的午餐?”

跨境電商平臺Shopify的新購物助手,將會根據購物者的需求進行個性化推薦,通過掃描數百萬種產品來簡化應用程序內購物的步驟,以快速找到買家正在尋找的東西。

04.語音轉文本每分鐘僅0.006美元,API數據不用于模型訓練

除了引人關注的ChatGPT API外,OpenAI AI驅動的語音轉文本模型也可以通過API接入,該公司正在對其開發人員服務條款進行一些重要更改。

開發人員可以使用這一功能來轉錄或翻譯音頻,費用為每分鐘0.006美元。

從技術上講,Whisper模型是開源的,因此開發人員無需支付任何費用也可以在自己的硬件上運行它。

但是,如果在一些特殊情況下,例如開發人員對接入效率的要求較高以及需要在手機等低功率設備上轉錄。就可以通過OpenAI提供的更強大API。

除了開放API外,OpenAI還基于開發人員反饋宣布了一些政策變更:通過API提交的數據不再用于服務改進(包括模型訓練),除非相應的公司選擇或者統同意加入;為API用戶實施默認的30天數據保留政策,并根據用戶需求提供更嚴格的保留選項;通過改進自動監控解鎖來刪除OpenAI發布前審查;改進開發人員文檔;簡化其服務條款和使用政策,包括有關數據所有權的條款:用戶擁有模型的輸入和輸出。

05.結語:OpenAI為開發者打開AI應用大門

此前,一些開發人員已經找到了在自己的應用程序中接入聊天機器人的解決辦法,那就是使用OpenAI的常規GPT API,但從應用和開發難度來看,都沒有達到最佳效果。

對于大多人開發人員來說,開發如同ChatGPT這樣的自己的聊天機器人模型是完全遙不可及的,但此次官方將ChatGPT API正式打開,且其花費的價格并不高,為開發人員構建聊天機器人打開大門。

OpenAI的官方博客中也談道,他們認為人工智能可以為每個人提供難以置信的機會,而實現這一目標的最佳方式就是讓每個人都可以利用它進行開發。

本文為轉載內容,授權事宜請聯系原著作權人。

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ChatGPT繼續上天,壓力給到競爭對手們。

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編譯 | 智東西 程茜

編輯 | 心緣

智東西3月2日報道,今日凌晨,OpenAI放出了真正的ChatGPT API,不是背后的GPT-3.5大模型,是ChatGPT的本體模型!ChatGPT API價格為1k tokens/$0.002,等于每輸出100萬個單詞,價格才2.7美金(約18元人民幣),比已有的GPT-3.5模型便宜10倍。手快的開發者可以沖了!

這將大大降低開發人員將ChatGPT集成到自家應用和服務的門檻,構建屬于自己的AI聊天機器人。而且OpenAI將ChatGPT從去年12月至今的成本砍掉了90%,令此前許多靠開發私有ChatGPT API接口賺差價的中間商們再無用武之地。ChatGPT官方API基于GPT-3.5-turbo模型,是GPT-3.5系列中最快速、最便宜、最靈活的模型。開發者可以通過OpenAI Playground和OpenAI Codex來使用和測試ChatGPT OpenAI。

此前一些公司已經率先接入ChatGPT API,包括生鮮電商平臺Instacart、跨境電商平臺Shopify、照片分享應用Snap、單詞背誦應用Quizlet等,用于提高客戶服務、營銷、教育等效率及體驗。

OpenAI還在不斷改進其ChatGPT模型,并希望將增強功能也提供給開發人員。

使用該gpt-3.5-turbo模型的開發人員將始終獲得OpenAI發布的穩定模型,同時仍然可以靈活地選擇特定模型版本。例如,今天發布的gpt-3.5-turbo-0301,它至少會在6月1日之前推出特定版本,OpenAI會將gpt-3.5-turbo在4月更新到新的穩定版本。

此外,OpenAI還推出了基于large-v2模型的Whisper官方API。Whisper是OpenAI去年9月發布的開源自動語音識別(ASR)模型。開發者可用該功能來轉錄或翻譯音頻,費用為每分鐘0.006美元。

API地址:https://api.openai.com/v1/chat/completions

01.ChatGPT官方API來了!輸出100萬個Tokens只要2美金

OpenAI官方宣布,其發布的ChatGPT模型系列與ChatGPT產品中使用的模型相同,對于許多非聊天應用場景,這仍然是他們的最佳模型。

一些早期的開發人員,從“text-davinci-003”模型遷移至“gpt-3.5-turbo”只需根據提示進行少量調整。

一般情況下,GPT模型數據使用的是電子郵件文本、推特信息、博客、新聞等信息中的非結構化文本,這些文本在模型中表現為一系列的“Tokens”,tokens可以被看作將文本切分成的若干個片段,1000個tokens大約是750個單詞。

而ChatGPT則改為使用一系列消息和元數據的新格式。在底層,輸入仍然以tokens序列呈現給模型,模型使用的原始格式就變為一種聊天標記語言ChatML的新格式。

OpenAI創建了一個新端點來與ChatGPT模型進行交互。

值得注意的是,雖然0.002美元1000個tokens的價格并不貴,但1000個tokens在實際使用中數量并不算多,發送一段文本供API響應就可能會花費多個tokens。

例如一個簡單的字符串“ChatGPT is great!”,就被編碼為六個tokens:“Chat”、“G”、“PT”、“ is”、“ great”、“!”.

OpenAI提供了一種工具來檢查解釋一串文本需要多少標記,并介紹稱一般的經驗法則是一個token通常對應于約4個字符。

02.為高需用戶提供專用實例,性價比更高

OpenAI還將為希望控制特定型號版本和系統性能的用戶提供專用實例(Dedicated instances),也就是希望通過API運行大量數據的開發人員。

默認情況下,開發人員是按照需求來付費,并且這些需求會執行在共享的計算基礎設施之上。使用專用實例,開發人員將按照時間段支付,分配計算基礎設施的費用,而這些基礎設施就是專門為這些開發人員保留的。

專用實例下,開發人員可以更好地控制使用的模型,包括希望它響應請求需要的時間以及與機器人對話可以持續多長時間等。

對于每天運營超過4.5億tokens的開發人員來說,專用實例可能性價比更高。

此外,這一條件下還可以根據硬件性能直接優化開發人員的工作負載,這可以顯著降低與共享基礎設施相關的成本。

03.社交、學習、配送、購物程序均已接入ChatGPT API

此前已經有幾家公司接入ChatGPT API來創建聊天界面。

照片分享應用Snap,本周推出通過ChatGPT API接入的“My AI for Snapchat+”功能,其提供了一個友好的、可定制的聊天機器人。用戶通過手機就可以與它聊天獲得建議,并在幾秒內為朋友寫一個笑話。

單詞背誦應用Quizlet推出了Q-Chat,可以讓學生通過有趣的聊天體驗中提供的學習材料,來提出相應問題獲得知識。

生鮮電商平臺Instacart計劃在今年晚些時候推出“Ask Instacart”,這一功能可以幫助用戶在詢問食物相關問題時獲得一些想法,例如用戶可以問“對我的孩子來說,什么是健康的午餐?”

跨境電商平臺Shopify的新購物助手,將會根據購物者的需求進行個性化推薦,通過掃描數百萬種產品來簡化應用程序內購物的步驟,以快速找到買家正在尋找的東西。

04.語音轉文本每分鐘僅0.006美元,API數據不用于模型訓練

除了引人關注的ChatGPT API外,OpenAI AI驅動的語音轉文本模型也可以通過API接入,該公司正在對其開發人員服務條款進行一些重要更改。

開發人員可以使用這一功能來轉錄或翻譯音頻,費用為每分鐘0.006美元。

從技術上講,Whisper模型是開源的,因此開發人員無需支付任何費用也可以在自己的硬件上運行它。

但是,如果在一些特殊情況下,例如開發人員對接入效率的要求較高以及需要在手機等低功率設備上轉錄。就可以通過OpenAI提供的更強大API。

除了開放API外,OpenAI還基于開發人員反饋宣布了一些政策變更:通過API提交的數據不再用于服務改進(包括模型訓練),除非相應的公司選擇或者統同意加入;為API用戶實施默認的30天數據保留政策,并根據用戶需求提供更嚴格的保留選項;通過改進自動監控解鎖來刪除OpenAI發布前審查;改進開發人員文檔;簡化其服務條款和使用政策,包括有關數據所有權的條款:用戶擁有模型的輸入和輸出。

05.結語:OpenAI為開發者打開AI應用大門

此前,一些開發人員已經找到了在自己的應用程序中接入聊天機器人的解決辦法,那就是使用OpenAI的常規GPT API,但從應用和開發難度來看,都沒有達到最佳效果。

對于大多人開發人員來說,開發如同ChatGPT這樣的自己的聊天機器人模型是完全遙不可及的,但此次官方將ChatGPT API正式打開,且其花費的價格并不高,為開發人員構建聊天機器人打開大門。

OpenAI的官方博客中也談道,他們認為人工智能可以為每個人提供難以置信的機會,而實現這一目標的最佳方式就是讓每個人都可以利用它進行開發。

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