OpenAI发布新嵌入模型，降低GPT-3.5 Turbo价格 | blog

OpenAI发布新嵌入模型，降低GPT-3.5Turbo价格OpenAI发布了新的嵌入模型和API更新，包括两个新的嵌入模型、更新的GPT-4Turbo预览模型、更新的GPT-3.5Turbo模型和更新的文本审核模型。新的嵌入模型包括一个小型高效的text-embedding-3-small模型和一个大型高性能的text-embedding-3-large模型，允许开发者在使用嵌入时权衡性能和成本，特别是可以通过减少嵌入的维数(即从序列的末尾移除一些数字)来实现。这些模型能够创建最多3072维的嵌入。OpenAI表示，发送到OpenAIAPI的数据默认不会被用来训练或改进OpenAI模型。

OpenAI 将自定义数据功能引入 GPT-3.5 Turbo

OpenAI将自定义数据功能引入GPT-3.5Turbo从而在构建特定行为的同时更轻松地提高文本生成AI模型的可靠性。OpenAI，GPT-3.5的微调版本在“某些细分任务”上可以匹配甚至超越该公司旗舰模型GPT-4的基本功能。通过微调，通过OpenAI的API使用GPT-3.5Turbo的公司可以使模型更好地遵循指令，例如让它始终以给定的语言进行响应。此外，微调使OpenAI客户能够缩短文本提示，以加快API调用并降低成本。微调成本如下：训练：0.008美元/1KToken使用输入：0.012美元/1KToken使用输出：0.016美元/1KTokenOpenAI表示，对GPT-4的微调支持（与GPT-3.5不同，除了文本之外还可以理解图像）将于今年秋季晚些时候推出。——

OpenAI 连更 5 款模型：修复 GPT-4“变懒”BUG，GPT-3.5 Turbo 模型输出降价 50%

OpenAI连更5款模型：修复GPT-4“变懒”BUG，GPT-3.5Turbo模型输出降价50%OpenAI今天一口气宣布了5个新模型，包括两个文本嵌入模型、升级的GPT-4Turbo预览版和GPT-3.5Turbo、一个审核模型。更新GPT-4Turbo预览模型：重点修复了模型的“变懒”情况，能更彻底地完成代码生成等任务。新预览版还改善了对非英语生成问题的支持，引入“gpt-4-turbo-preview”模型别名，可自动指向最新的预览版。定价更低的新嵌入模型：OpenAI还引入了两种新的嵌入模式，一种是体积更小、效率更高的text-embedding-3-small模型，另一种是体积更大、功能更强的text-embedding-3-large模型。原生支持shortening：允许开发人员以降低存储和计算需求来换取一定的准确性。简单地说，保持主旨不变的情况下，shortening就像从一个复杂的标签中去掉一些不那么重要的细节。GPT-3.5Turbo：新的输入价格定格在每1ktoken价格为0.0005美元，而输出价格则为每1ktoken价格为0.0015美元。投稿：@TNSubmbot频道：@TestFlightCN

OpenAI 发布替代 GPT-3.5 的 GPT-4o mini

OpenAI发布替代GPT-3.5的GPT-4ominiOpenAI发布了GPT-4o模型的小型版本GPT-4omini，它将取代GPT-3.5Turbo提供给所有ChatGPT用户，包括免费和付费用户。GPT-4omini类似GPT-4o，支持多模，能解释图像、文本和音频，能生成图像。GPT-4omini支持128K上下文令牌，其数据截至2023年10月，它的API费用比GPT-3.5Turbo低60%，每百万输入令牌15美分，每百万输出令牌60美分。GPT-4omini将使用名为instructionhierarchy的新技术，限制了越狱。来源，频道：@kejiqu群组：@kejiquchat

https://openai.com/blog/function-calling-and-other-api-updates

https://openai.com/blog/function-calling-and-other-api-updatesOpenAI更新API，gpt-3.5、gpt-4支持像LangChain一样的函数调用。并且gpt-3.5推出了16Ktoken版本（之前是4K）价格方面，embedding接口价格下调75%，gpt-3.54K版本的输入token的费用再次下调25%。gpt-4API即将对所有人开放，不再需要填写申请。投稿：@ZaiHuaBot频道：@TestFlightCN

感觉 flowith 的免费版（GPT-3.5）比 Perplexity 好用很多。

感觉flowith的免费版（GPT-3.5）比Perplexity好用很多。这再一次证明了，在应用层上AI之外的工程问题还有很大的挖掘空间。“不就是一个GPT+搜索吗？”这个命题，从最早的NewBing，到Perplexity，再到今天的flowith。在底层模型不变的情况下，用户体验却跨越了传统搜索引擎时代几代都不止。所以我对那些没有自己玩过API，没有试着自己搭建过工程，只体验过终端toC产品的一些AI专家说“现阶段做不到”或“这一轮AI其实做不到”信不了一点。