OpenAI 模型概述

作者昱通國際
你好，這裡是 昱通智聯團隊

我們向人工智能愛好者們提供所有 OpenAI 模型，詳情如下。

旗艦模型

模型描述特性
GPT-4o我們的高智能旗艦模型，適用於複雜的多步驟任務– 支持文本和圖像輸入，文本輸出
– 128k 上下文長度
– 更智能，token 價格較高
GPT-4o mini實惠且智能的小型模型，適用於快速、輕量級任務– 支持文本和圖像輸入，文本輸出
– 128k 上下文長度
– 更快，token 價格較低
o1-preview & o1-miniBeta版的新系列推理模型，用於解決難題– 支持文本輸入，文本輸出
– 128k 上下文長度
– 更高的延遲，用 token 進行推理

模型定價詳情

模型概述

OpenAI API 由一系列具備不同功能和價格的模型驅動。您可以通過微調定制模型以適應您的具體用例需求。

模型詳細描述

模型描述
GPT-4o高智能旗艦模型，適用於複雜、多步驟任務
GPT-4o mini實惠且智能的小型模型，適用於快速、輕量級任務
o1-preview 和 o1-mini通過強化學習訓練的語言模型，用於執行複雜推理
GPT-4 Turbo 和 GPT-4以前的高智能模型系列
GPT-3.5 Turbo適用於簡單任務的快速、低成本模型
DALL·E根據自然語言提示生成和編輯圖像的模型
TTS一組將文本轉換為自然發音語音的模型
Whisper將音頻轉換為文本的模型
Embeddings將文本轉換為數值形式的模型，用於測量文本之間的相關性
Moderation微調模型，用於檢測文本是否包含敏感或不安全內容
Deprecated已棄用模型及其建議替代品的完整列表

GPT 系列模型的上下文窗口是指在單個請求中可以使用的最大 token 數量，包括輸入和輸出 token。

持續的模型升級

模型描述
GPT-4o、GPT-4o mini、GPT-4 Turbo 等這些模型指向各自的最新版本。您可以通過發送請求並查看響應對象，驗證模型版本。響應中會包含所用的具體模型版本（如 gpt-4o-2024-08-06）。除了某些固定版本外，所有版本都會隨著重大更新持續升級。

GPT-4o

GPT-4o（”o”代表”全能”）是我們最先進的 GPT 模型，具備多模態能力（接受文本或圖像輸入，輸出文本）。該模型與 GPT-4 Turbo 擁有同樣的高智能，但效率更高——生成文本的速度是 GPT-4 Turbo 的兩倍，價格便宜 50%。此外，GPT-4o 在視覺處理和非英語語言的表現上是我們所有模型中最優的。GPT-4o 通過 OpenAI API 提供給付費用戶。

屬性描述
上下文窗口128,000 tokens
最大輸出 token16,384 tokens
訓練數據截至 2023 年 10 月

GPT-4o mini

GPT-4o mini 是我們在小型模型類別中最先進且價格最低的模型。它是多模態模型（接受文本或圖像輸入，輸出文本），比 GPT-3.5 Turbo 更智能，但速度同樣快，適用於較小的任務，例如視覺任務。

屬性描述
上下文窗口128,000 tokens
最大輸出 token16,384 tokens
訓練數據截至 2023 年 10 月

下一部分我將繼續介紹 GPT-4o 實時和音頻 Beta 版、o1-preview 和 o1-mini 以及其他重要模型。

GPT-4o 實時 + 音頻 Beta 版

這是 GPT-4o 實時和音頻模型的預覽版。這些模型可以通過 WebSocket 接口響應音頻和文本輸入。更多信息可以參考 Realtime API 指南。以下模型可以在聊天補全中生成音頻響應。

模型描述上下文窗口最大輸出 token訓練數據
gpt-4o-realtime-previewRealtime API 的預覽版128,000 tokens4,096 tokens截至 2023 年 10 月
gpt-4o-realtime-preview-2024-10-01實時 API 模型的當前快照128,000 tokens4,096 tokens截至 2023 年 10 月
gpt-4o-audio-preview聊天補全中支持音頻輸入的預覽版128,000 tokens16,384 tokens截至 2023 年 10 月
gpt-4o-audio-preview-2024-10-01音頻 API 模型的當前快照128,000 tokens16,384 tokens截至 2023 年 10 月

o1-preview 和 o1-mini Beta

o1 系列的大型語言模型通過強化學習進行訓練，以執行複雜的推理任務。o1 模型在回答前會進行深入思考，生成長時間的內部思維鏈，然後才向用戶回復。您可以在推理指南中瞭解 o1 模型的能力及其局限性。

目前有兩種模型類型可用：

  • o1-preview：一種推理模型，旨在跨多個領域解決複雜問題。
  • o1-mini：速度更快且價格更低的推理模型，尤其擅長編碼、數學和科學領域的任務。
模型描述上下文窗口最大輸出 token訓練數據
o1-preview指向最新的 o1 模型快照 o1-preview-2024-09-12128,000 tokens32,768 tokens截至 2023 年 10 月
o1-preview-2024-09-12最新的 o1 模型快照128,000 tokens32,768 tokens截至 2023 年 10 月
o1-mini指向最新的 o1-mini 快照 o1-mini-2024-09-12128,000 tokens65,536 tokens截至 2023 年 10 月
o1-mini-2024-09-12最新的 o1-mini 模型快照128,000 tokens65,536 tokens截至 2023 年 10 月

GPT-4 Turbo 和 GPT-4

GPT-4 是一個大型多模態模型（接受文本或圖像輸入，輸出文本），通過其廣泛的通用知識和先進的推理能力，能夠以更高的準確性解決複雜問題。GPT-4 在 OpenAI API 中提供給付費客戶。與 GPT-3.5 Turbo 一樣，GPT-4 經過優化用於聊天，但在使用聊天補全 API 時也適合傳統的補全任務。可以在我們的文本生成指南中瞭解如何使用 GPT-4。

模型描述上下文窗口最大輸出 token訓練數據
gpt-4-turbo最新的 GPT-4 Turbo 模型，具備視覺能力，支持 JSON 模式和功能調用128,000 tokens4,096 tokens截至 2023 年 12 月
gpt-4-turbo-2024-04-09GPT-4 Turbo 具備視覺能力，支持 JSON 模式和功能調用128,000 tokens4,096 tokens截至 2023 年 12 月
gpt-4-turbo-previewGPT-4 Turbo 預覽版，指向 gpt-4-0125-preview128,000 tokens4,096 tokens截至 2023 年 12 月
gpt-4-0125-previewGPT-4 Turbo 預覽版，改進了任務完成率128,000 tokens4,096 tokens截至 2023 年 12 月
gpt-4-1106-previewGPT-4 Turbo 預覽版，包含改進的指令遵循、JSON 模式、可重復輸出等128,000 tokens4,096 tokens截至 2023 年 4 月
gpt-4指向 gpt-4-0613，詳細內容見模型升級8,192 tokens8,192 tokens截至 2021 年 9 月
gpt-4-06132023 年 6 月 13 日的快照，支持改進的功能調用8,192 tokens8,192 tokens截至 2021 年 9 月
gpt-4-0314 Legacy2023 年 3 月 14 日的 GPT-4 快照8,192 tokens8,192 tokens截至 2021 年 9 月

下一部分將介紹 GPT-3.5 Turbo、DALL·E、TTS、Whisper 和 Embeddings 等模型。

GPT-3.5 Turbo

GPT-3.5 Turbo 模型能夠理解並生成自然語言或代碼，已針對使用聊天補全 API 進行了優化，但也適合非聊天的任務。對於許多基礎任務，GPT-4 和 GPT-3.5 之間的區別並不顯著，但在更複雜的推理情境下，GPT-4 的能力遠超所有早期模型。

模型描述上下文窗口最大輸出 token訓練數據
gpt-3.5-turbo-0125最新的 GPT-3.5 Turbo 模型，提升了響應準確性並修復了非英語編碼問題16,385 tokens4,096 tokens截至 2021 年 9 月
gpt-3.5-turbo當前指向 gpt-3.5-turbo-012516,385 tokens4,096 tokens截至 2021 年 9 月
gpt-3.5-turbo-1106改進了指令遵循、JSON 模式、可重復輸出、並行功能調用等16,385 tokens4,096 tokens截至 2021 年 9 月
gpt-3.5-turbo-instruct類似於 GPT-3 系列模型的功能，兼容遺留補全端點，不適用於聊天補全端點4,096 tokens4,096 tokens截至 2021 年 9 月

DALL·E

DALL·E 是一個 AI 系統，能夠根據自然語言描述創建逼真的圖像和藝術作品。DALL·E 3 目前支持根據提示生成指定尺寸的新圖像，DALL·E 2 還支持編輯現有圖像或生成用戶提供圖像的變體。

模型描述發佈年份
dall-e-3最新版本 DALL·E，2023 年 11 月發佈2023 年 11 月
dall-e-2先前版本 DALL·E，比原始版本生成更現實、精確，分辨率提升四倍2022 年 11 月

TTS（文本轉語音）

TTS 是一個將文本轉換為自然發音的 AI 模型。我們提供了兩種不同的模型變體，一種優化了實時文本轉語音的使用場景，另一種則優化了音質。可以在音頻 API 的 Speech 端點上使用這些模型。

模型描述
tts-1最新的文本轉語音模型，優化了速度
tts-1-hd最新的文本轉語音模型，優化了音質

Whisper

Whisper 是一個通用的語音識別模型，訓練於大量多樣化的音頻數據集。它是一種多任務模型，能夠執行多語言語音識別、語音翻譯以及語言識別。Whisper v2-large 模型目前可通過 API 使用，模型名稱為 whisper-1。

目前，開源版 Whisper 與 API 提供的 Whisper 版本在模型本身上沒有差異。然而，通過我們的 API，可以獲得一個優化的推理過程，使得通過 API 運行 Whisper 的速度顯著快於其他方法。有關 Whisper 的技術詳情，可以閱讀相關論文。

Embeddings

Embeddings 是文本的數值表示形式，可用於測量兩段文本之間的相關性。Embeddings 可應用於搜索、聚類、推薦、異常檢測和分類任務。可以在發佈公告的博客文章中瞭解我們最新的 Embedding 模型。

模型輸出維度描述
text-embedding-3-large3,072最強大的 Embedding 模型，適用於英語和非英語任務
text-embedding-3-small1,536性能優於第二代 ada Embedding 模型
text-embedding-ada-0021,536最強大的第二代 Embedding 模型，取代了 16 個第一代模型

下一部分將介紹 Moderation（內容審核）模型、GPT 基礎模型以及數據使用和保留策略。

Moderation（內容審核）

Moderation 模型用於檢查內容是否符合 OpenAI 的使用政策。該模型提供了分類功能，能夠識別仇恨、自我傷害、性內容、暴力等類型的內容。可以在我們的內容審核指南中瞭解有關文本和圖像審核的更多信息。

模型描述最大 token
omni-moderation-latest指向最新的多模態內容審核模型 omni-moderation-2024-09-26，可分析文本和圖像32,768
omni-moderation-2024-09-26最新的多模態內容審核模型的固定版本，支持文本和圖像分析32,768
text-moderation-latest指向 text-moderation-00732,768
text-moderation-stable指向 text-moderation-00732,768
text-moderation-007上一代僅文本審核模型，我們預計 omni-moderation-* 系列將成為未來的默認選擇32,768

GPT 基礎模型

GPT 基礎模型能夠理解並生成自然語言或代碼，但並未經過指令跟隨訓練。這些模型是原始 GPT-3 基礎模型的替代品，並使用遺留補全 API。大多數用戶應該選擇使用 GPT-3.5 或 GPT-4。

模型描述最大 token訓練數據
babbage-002GPT-3 和 babbage 基礎模型的替代模型16,384截至 2021 年 9 月
davinci-002GPT-3 和 davinci 基礎模型的替代模型16,384截至 2021 年 9 月

數據使用和保留策略

OpenAI 致力於保護用戶數據的隱私和安全。以下是數據使用和保留的相關政策：

  • 自 2023 年 3 月 1 日起，發送至 OpenAI API 的數據不會用於訓練或改進 OpenAI 模型（除非您明確選擇共享數據，例如在 Playground 中提供反饋）。
  • 如選擇共享數據，模型可能會隨著時間的推移針對您的用例表現得更出色。
  • 為了幫助識別濫用行為，API 數據可能會保留長達 30 天，然後被刪除（除非法律另有要求）。對於有敏感應用的可信客戶，我們可以提供零數據保留選項。啓用零數據保留後，請求和響應內容不會被保存到任何日誌系統中，僅在內存中存儲以服務請求。

各端點的默認使用政策

端點數據是否用於訓練默認保留期是否支持零數據保留
/v1/chat/completions否30 天是，除圖像輸入、結構化輸出 schema、音頻輸出外
/v1/assistants否30 天否
/v1/threads否30 天否
/v1/threads/messages否30 天否
/v1/threads/runs否30 天否
/v1/vector_stores否30 天否
/v1/threads/runs/steps否30 天否
/v1/images/generations否30 天否
/v1/images/edits否30 天否
/v1/images/variations否30 天否
/v1/embeddings否30 天是
/v1/audio/transcriptions否零數據保留–
/v1/audio/translations否零數據保留–
/v1/audio/speech否30 天是
/v1/files否客戶刪除前保留否
/v1/fine_tuning/jobs否客戶刪除前保留否
/v1/batches否客戶刪除前保留否
/v1/moderations否零數據保留–
/v1/completions否30 天是
/v1/realtime (beta)否30 天否

下一部分將繼續詳細介紹 模型端點兼容性 和 評估政策。

模型端點兼容性

不同的端點支持不同的模型，以下表格列出了各端點與最新模型的兼容性。

端點最新支持的模型
/v1/assistants所有 GPT-4o（除實時預覽版）、GPT-4o mini、GPT-4 和 GPT-3.5 Turbo 模型。要求最新版本的 chatgpt-4o-latest 和 gpt-4-turbo-preview
/v1/audio/transcriptionswhisper-1
/v1/audio/translationswhisper-1
/v1/audio/speechtts-1, tts-1-hd
/v1/chat/completions所有 GPT-4o（除實時預覽版）、GPT-4o mini、GPT-4 和 GPT-3.5 Turbo 模型及其日期版本
/v1/completions (遺留)gpt-3.5-turbo-instruct, babbage-002, davinci-002
/v1/embeddingstext-embedding-3-small, text-embedding-3-large, text-embedding-ada-002
/v1/fine_tuning/jobsGPT-4o, GPT-4o mini, GPT-4, GPT-3.5 Turbo
/v1/moderationstext-moderation-stable, text-moderation-latest
/v1/images/generationsdall-e-2, dall-e-3
/v1/realtime (beta)gpt-4o-realtime-preview, gpt-4o-realtime-preview-2024-10-01

此表格不包含所有已棄用的模型，具體使用時可以參考最新的文檔。

評估政策

在 OpenAI 系統中，評估數據的管理方式如下：

  • 評估數據保留：當您創建評估時，該評估的數據在您通過儀表板刪除後會在服務器上保留 30 天。若未在儀表板中刪除，評估數據將被無限期保留。
  • 零數據保留：對於某些敏感的評估應用，您可以申請零數據保留選項。啓用後，評估數據不會在日誌中保存，僅在內存中存儲以便於服務請求。

數據使用政策概述

以下是 OpenAI 各端點的默認數據使用政策，適用於所有模型：

端點數據是否用於訓練默認保留期零數據保留支持
/v1/chat/completions否30 天支持，圖像輸入和音頻輸出除外
/v1/assistants否30 天不支持
/v1/threads否30 天不支持
/v1/threads/messages否30 天不支持
/v1/threads/runs否30 天不支持
/v1/vector_stores否30 天不支持
/v1/images/generations否30 天不支持
/v1/images/edits否30 天不支持
/v1/embeddings否30 天支持
/v1/audio/transcriptions否零數據保留支持
/v1/completions否30 天支持

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