支持的模型

支持 OpenAI 所有模型，请参考下面的文档详情

使用方式

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key = "自己的API key",
    base_url = "https://api.fe8.cn/v1"
)

chat_completion = client.chat.completions.create(
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": "讲个笑话",
        }
    ],
    model="gpt-3.5-turbo",
)
print(chat_completion.choices[0].message.content)

以下是改写成中文版的 Markdown 格式内容:

模型

最新模型 o1 使用方式：

每次接口调用的总消耗情况：

• 消耗 10 次：

  • o1-preview
  • o1-preview-2024-09-12

• 消耗 4 次：

  • o1-mini
  • o1-mini-2024-09-12

o1 系列大型语言模型的介绍：

o1 系列的模型通过强化学习训练，旨在执行复杂推理任务。o1 模型在回答用户问题之前，会先进行长时间的内部思考，生成一系列推理链条。

你可以在我们的推理指南中了解 o1 模型的能力和局限性。

今天有两种模型类型可用：

• o1-preview：专为跨领域解决困难问题设计的推理模型。
• o1-mini：更快速、更经济的推理模型，特别擅长编码、数学和科学问题。

旗舰模型

GPT-4o

我们的高智能旗舰模型，适用于复杂的多步骤任务

• 支持文本和图像输入，输出文本
• 128k 上下文长度
• 优化智能性，每个令牌价格较高

GPT-4o mini

新发布 - 我们经济实惠且智能的小型模型，适用于快速、轻量级任务

• 支持文本和图像输入，输出文本
• 128k 上下文长度
• 优化速度，每个令牌价格较低

模型定价详情

模型概览

OpenAI API 由一系列具有不同能力和价格的模型驱动。您还可以通过微调来为特定用例定制我们的模型。

对于 GPT 系列模型，上下文窗口指的是单个请求中可以使用的最大令牌数，包括输入和输出令牌。

我们还发布了开源模型，包括 Point-E、Whisper、Jukebox 和 CLIP。

持续模型升级

gpt-4o、gpt-4o-mini、gpt-4-turbo、gpt-4 和 gpt-3.5-turbo 指向它们各自的最新模型版本。您可以通过查看发送请求后的响应对象来验证这一点。响应将包括使用的特定模型版本（例如 gpt-3.5-turbo-1106）。chatgpt-4o-latest 模型版本持续指向 ChatGPT 中使用的 GPT-4o 版本，并经常更新。

除了 chatgpt-4o-latest，我们还提供固定的模型版本，开发者可以在更新的模型引入后至少继续使用三个月。随着新的模型更新节奏，我们还为开发者提供了贡献评估的机会，以帮助我们改进不同用例的模型。如果您感兴趣，请查看 OpenAI Evals 仓库。

了解更多关于模型弃用的信息，请查看我们的弃用页面。

GPT-4o

GPT-4o（"o"代表"omni"）是我们最先进的模型。它是多模态的（接受文本或图像输入并输出文本），具有与 GPT-4 Turbo 相同的高智能，但效率更高——文本生成速度提高 2 倍，成本降低 50%。此外，GPT-4o 在非英语语言方面具有最佳的视觉和性能表现。GPT-4o 在 OpenAI API 中对付费客户开放。了解如何在我们的文本生成指南中使用 GPT-4o。

[1] 我们将在更新 gpt-4o 以指向新快照 gpt-4o-2024-08-06 之前提供 3 周的通知。

[2] 我们发布此模型是为了让开发者和研究人员探索 OpenAI 的最新研究。对于生产用途，OpenAI 建议使用针对 API 使用进行了优化的日期版 GPT 模型。

GPT-4o mini

GPT-4o mini（"o"代表"omni"）是我们在小型模型类别中最先进的模型，也是我们迄今为止最便宜的模型。它是多模态的（接受文本或图像输入并输出文本），比 gpt-3.5-turbo 具有更高的智能，但速度相同。它适用于较小的任务，包括视觉任务。

我们建议在之前使用 gpt-3.5-turbo 的地方选择 gpt-4o-mini，因为这个模型更强大且更便宜。

GPT-4 Turbo 和 GPT-4

GPT-4 是一个大型多模态模型（接受文本或图像输入并输出文本），由于其更广泛的通用知识和高级推理能力，它能够比我们之前的任何模型都更准确地解决困难问题。GPT-4 在 OpenAI API 中对付费客户开放。与 gpt-3.5-turbo 一样，GPT-4 针对聊天进行了优化，但使用聊天完成 API 也可以很好地完成传统的完成任务。了解如何在我们的文本生成指南中使用 GPT-4。

对于许多基本任务，GPT-4 和 GPT-3.5 模型之间的差异并不显著。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要强大得多。

多语言能力

GPT-4 在英语和其他语言方面都优于之前的大型语言模型，以及截至 2023 年的大多数最先进系统（这些系统通常针对特定基准进行训练或手工工程）。在 MMLU 基准测试中（这是一个涵盖 57 个科目的英语多项选择题集），GPT-4 不仅在英语方面大幅超越现有模型，而且在其他语言方面也表现出色。

GPT-3.5 Turbo

GPT-3.5 Turbo 模型可以理解和生成自然语言或代码，并已针对使用聊天完成 API 进行聊天进行了优化，但也适用于非聊天任务。

注意：截至 2024 年 7 月，应该使用 gpt-4o-mini 替代 gpt-3.5-turbo，因为它更便宜、更强大、支持多模态输入，且速度相同。gpt-3.5-turbo 在 API 中仍然可用。

DALL·E

DALL·E 是一个 AI 系统，可以根据自然语言描述创建逼真的图像和艺术作品。DALL·E 3 目前支持根据提示创建特定尺寸的新图像。DALL·E 2 还支持编辑现有图像或创建用户提供图像的变体。

DALL·E 3 可通过我们的 Images API 使用，同时还有 DALL·E 2。您可以通过 ChatGPT Plus 试用 DALL·E 3。

TTS

TTS 是一个可以将文本转换为自然语音的 AI 模型。我们提供两种不同的模型变体，tts-1 针对实时文本转语音用例进行了优化，而 tts-1-hd 则针对质量进行了优化。这些模型可以与 Audio API 中的 Speech 端点 一起使用。

Whisper

Whisper 是一个通用的语音识别模型。它在多样化的音频数据集上进行训练，同时也是一个多任务模型，可以执行多语言语音识别、语音翻译和语言识别。Whisper v2-large 模型目前可通过我们的 API 使用，模型名称为 whisper-1。

目前，Whisper 的开源版本与我们 API 中提供的版本没有区别。然而，通过我们的 API，我们提供了优化的推理过程，使得通过我们的 API 运行 Whisper 比通过其他方式快得多。有关 Whisper 的更多技术细节，您可以阅读论文。

Embeddings

Embeddings 是文本的数值表示，可用于测量两段文本之间的相关性。Embeddings 对于搜索、聚类、推荐、异常检测和分类任务很有用。您可以在公告博文中阅读有关我们最新嵌入模型的更多信息。

Moderation

Moderation 模型旨在检查内容是否符合 OpenAI 的使用政策。这些模型提供分类功能，可以检测以下类别的内容：仇恨、仇恨/威胁、自残、性、性/未成年人、暴力和暴力/血腥。您可以在我们的内容审核指南中了解更多信息。

Moderation 模型接受任意大小的输入，自动分成 4,096 个令牌的块。在输入超过 32,768 个令牌的情况下，会使用截断，这在极少数情况下可能会导致少量令牌被遗漏在内容审核检查之外。

内容审核端点的每个请求的最终结果显示了每个类别的最大值。例如，如果一个 4K 令牌的块在某个类别的得分为 0.9901，而另一个块的得分为 0.1901，API 响应中会显示 0.9901，因为它更高。

GPT base

GPT base 模型可以理解和生成自然语言或代码，但没有经过指令遵循训练。这些模型旨在替代我们最初的 GPT-3 base 模型，并使用传统的 Completions API。大多数客户应该使用 GPT-3.5 或 GPT-4。

我们如何使用您的数据

您的数据就是您的数据。

从 2023 年 3 月 1 日起，发送到 OpenAI API 的数据将不会用于训练或改进 OpenAI 模型（除非您明确选择加入）。选择加入的一个优势是，模型可能会随着时间的推移更好地适应您的用例。

为了帮助识别滥用，API 数据可能会保留最多 30 天，之后将被删除（除非法律另有要求）。对于具有敏感应用的受信任客户，可能提供零数据保留。在零数据保留的情况下，请求和响应主体不会持久化到任何日志记录机制，仅存在于内存中以服务请求。

请注意，此数据政策不适用于 OpenAI 的非 API 消费者服务，如 ChatGPT 或 DALL·E Labs。

按端点的默认使用政策

• 通过 gpt-4o、gpt-4o-mini、chatgpt-4o-latest 或 gpt-4-turbo 模型（或之前的 gpt-4-vision-preview）的图像输入不符合零保留资格。 当启用结构化输出时，提供的模式（无论是作为 response_format 还是在函数定义中）不符合零保留资格，但完成本身是符合的。

** 与 Assistants API 相关的对象在您通过 API 或仪表板删除它们 30 天后从我们的服务器上删除。未通过 API 或仪表板删除的对象将无限期保留。

有关详细信息，请参阅我们的 API 数据使用政策。要了解更多关于零保留的信息，请联系我们的销售团队。

模型端点兼容性