介绍

总览

OpenAI API可用于几乎任何涉及理解或生成自然语言、代码或图像的任务。我们提供不同功率级别的模型，适用于不同的任务，并且可以微调您自己的定制模型。这些模型可用于从内容生成到语义搜索和分类等各种应用。

关键概念

建议完成我们的快速入门教程，通过实际操作和互动示例来熟悉关键概念。

Prompts（提示词）

设计您的提示词本质上是如何“编程”模型，通常通过提供一些说明或几个示例来完成。这与大多数其他自然语言处理服务不同，它们被设计用于单个任务，例如情感分类或命名实体识别。相反，文本补全（completions）和端对端的聊天（chat completions endpoint）可用于几乎任何任务，包括内容或代码生成、摘要、扩展、对话、创意写作、风格转移等等。

Tokens（标记）

我们的模型通过将文本分解成“标记”来理解和处理文本。标记可以是单词或仅是字符块。例如，“hamburger(汉堡包)”这个词被分解为“ham”，“bur”和“ger”的标记，而像“pear(梨子)”这样短小常见的单词则是一个单一的标记。许多标记以空格开头，例如“hello”和“bye”。

在给定的 API 请求中处理的标记数量，取决于您输入和输出的长度。作为一个粗略的经验法则，对于英文文本，1 个标记大约相当于 4 个字符或 0.75 个单词。 需要注意的一点是，您的文本提示和生成完成组合必须不超过模型最大上下文长度（对于大多数模型而言，这是2048个标记或约1500个单词）。请查看我们的标记统计工具（Tokenizer tool）以了解有关如何将文本转换为标记的更多信息。

官方标记统计工具网 https://platform.openai.com/tokenizer

Models（模型）

该API由一组具有不同功能和价格的模型驱动。GPT-4是我们最新、最强大的模型。 GPT-3.5-Turbo是ChatGPT所使用的模型，专为对话格式进行了优化。要了解更多关于这些模型以及我们提供的其他内容，请访问我们的模型文档。