AI奇点网6月14日报道 | OpenAI近日宣布针对其大型语言模型API(包括GPT-3.5 Turbo和GPT-4)进行了重大更新,引入了一系列新功能和价格调整,旨在为开发者提供更强大、更灵活且成本更低的自然语言处理能力。
首先,OpenAI推出了GPT-3.5 Turbo的一个重要变体,即“gpt-3.5-turbo-16k”,该版本可以处理长达16000个token的输入,相当于约20页的文本长度。这对于需要处理大型文本块的开发者来说是一大突破。
除此之外,OpenAI还推出了其他四个主要的新功能。首先是在Chat Completions API中引入了函数调用功能,使开发者更容易构建聊天机器人,能够调用外部工具、转换为外部API调用或进行数据库查询。这种功能使得以前难以实现的生成JSON格式输出变得更加容易。
其次,GPT-4和gpt-3.5-turbo得到了改进,变得更易于控制。OpenAI表示,新版本的"gpt-3.5-turbo-0613"模型具备了通过系统消息更可靠地控制的能力。开发者可以使用系统消息告诉模型如何行动,例如指定特定的角色或行为。
除了功能上的改进,OpenAI还大幅降低了使用成本。gpt-3.5-turbo模型的token价格下降了25%,现在每1000个token的价格约为0.0015美元至0.002美元,相当于每1美元可以处理约700页的文本。但是提供了比之前高4倍的上下文长度。
OpenAI还宣布逐步淘汰早期版本的模型,包括gpt-3.5-turbo-0301和gpt-4-0314。开发者可以继续使用这些模型直至9月13日,之后将不再可用。值得注意的是,GPT-4 API目前仍处于等待名单中,尚未完全开放。
此外,嵌入模型"text-embedding-ada-002"的价格下降了75%,这种模型能够将自然语言转换为机器可以理解的数字语言,对于搜索和推荐等任务非常重要。
这些更新和价格调整将进一步推动自然语言处理技术的发展,为开发者和用户带来更多创新和便利。随着OpenAI不断改进和推出新的语言模型,我们可以期待人工智能在自然语言处理领域的更广泛应用。
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OpenAI发布更新GPT-3.5 Turbo和GPT-4的新功能与价格调整
AI奇点网6月14日报道 | OpenAI近日宣布针对其大型语言模型API(包括GPT-3.5 Turbo和GPT-4)进行了重大更新,引入了一系列新功能和价格调整,旨在为开发者提供更强大、更灵活且成本更低的自然语言处理能力。
首先,OpenAI推出了GPT-3.5 Turbo的一个重要变体,即“gpt-3.5-turbo-16k”,该版本可以处理长达16000个token的输入,相当于约20页的文本长度。这对于需要处理大型文本块的开发者来说是一大突破。
除此之外,OpenAI还推出了其他四个主要的新功能。首先是在Chat Completions API中引入了函数调用功能,使开发者更容易构建聊天机器人,能够调用外部工具、转换为外部API调用或进行数据库查询。这种功能使得以前难以实现的生成JSON格式输出变得更加容易。
其次,GPT-4和gpt-3.5-turbo得到了改进,变得更易于控制。OpenAI表示,新版本的"gpt-3.5-turbo-0613"模型具备了通过系统消息更可靠地控制的能力。开发者可以使用系统消息告诉模型如何行动,例如指定特定的角色或行为。
除了功能上的改进,OpenAI还大幅降低了使用成本。gpt-3.5-turbo模型的token价格下降了25%,现在每1000个token的价格约为0.0015美元至0.002美元,相当于每1美元可以处理约700页的文本。但是提供了比之前高4倍的上下文长度。
GPT-3.5 模型输入输出4K context(默认)$0.0015 / 1K tokens$0.002 / 1K tokens16K context$0.003 / 1K tokens$0.004 / 1K tokensOpenAI还宣布逐步淘汰早期版本的模型,包括gpt-3.5-turbo-0301和gpt-4-0314。开发者可以继续使用这些模型直至9月13日,之后将不再可用。值得注意的是,GPT-4 API目前仍处于等待名单中,尚未完全开放。
GPT-4 模型输入输出8K context$0.03 / 1K tokens$0.06 / 1K tokens32K context$0.06 / 1K tokens$0.12 / 1K tokens此外,嵌入模型"text-embedding-ada-002"的价格下降了75%,这种模型能够将自然语言转换为机器可以理解的数字语言,对于搜索和推荐等任务非常重要。
这些更新和价格调整将进一步推动自然语言处理技术的发展,为开发者和用户带来更多创新和便利。随着OpenAI不断改进和推出新的语言模型,我们可以期待人工智能在自然语言处理领域的更广泛应用。
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