【OpenAI宣布开放API，开发人员可将ChatGPT集成到自己的产品中】

【OpenAI宣布开放API，开发人员可将ChatGPT集成到自己的产品中】2023年03月02日11点47分3月2日消息，OpenAI宣布允许第三方开发者通过API将ChatGPT集成到他们的应用程序和服务中。OpenAI总裁兼董事长GregBrockman表示，ChatGPTAPI由“gpt-3.5-turbo”支持，是GPT-3.5的优化版本，定价为0.002美元/每1000token（这里提到的“Token”是指系统将句子和单词分解成的文本块，以便预测接下来应该输出什么文本）。根据OpenAI官网的解释token可以理解为一个一个非结构化的单词，而1000个token大概对应750个词。这个价格也要比目前的GPT3.5模型便宜90%。

OpenAI 低价倾销 ChatGPT API

OpenAI低价倾销ChatGPTAPIOpenAI向开发者释放了它的ChatGPT和Whisper模型，他们现在可以通过API调用将这个聊天机器人互动和语音到文本转换整合到自己的应用程序中。新的ChatGPTAPI将使用与ChatGPT相同的人工智能模型，其API的价格为每1000个字元（约750个单词）0.2美分。OpenAI称这比以前的GPT模型便宜10倍。Whisper是去年9月发布的一个自动语音识别系统，它能够将英语口语转化为文本。Whisper的价格为0.6美分/分钟。来源，来自：雷锋频道：@kejiqu群组：@kejiquchat投稿：@kejiqubot

PUB to Audiobook Converter

项目名称：EPUBtoAudiobookConverter项目功能：文档转音频项目简介：一款开源的可以将EPUB电子书转换成有声读物的项目。支持MicrosoftAzure文本到语音API、OpenAI文本到语音API，以及EdgeTTS。可以通过克隆仓库、创建虚拟环境并安装依赖项来安装。支持使用Docker。项目地址：

OpenAI宣布GPT-4 Turbo with Vision向ChatGPT用户和API开发者开放

OpenAI宣布GPT-4TurbowithVision向ChatGPT用户和API开发者开放不过OpenAI也宣布该版本面向部分使用API调用的开发者们开放，所以如果你已经有OpenAIAPI那么也可以通过API付费调用Vision版。GPT-4TurbowithVisio继承了GPT-4Turbo的所有特性，包括支持128K上下文窗口和截止到2023年12月的知识数据，与Turbo相比，Vision带来了视觉理解功能，可以用来理解图像和视觉内容。在推出Visio版之前开发者必须调用单独的文本和图像模型，而现在开发者调用一个模型即可处理内容，这可以大幅度简化开发者的内容处理流程，为开发者推出更多富有创意的用例打开了大门。OpenAI开发者团队也分享了一些使用该模型的用例，例如AI软件工程师助理Devin使用GPT-4TurbowithVisio更好地协助编写代码，MakeReal使用GPT-4TurbowithVisio将用户绘制的图片转换为一个可在线访问和交互的网站。健康和健身应用Healthift使用带有Vision的GPT-4Turbo来扫描用户膳食的照片，通过照片识别来提供营养见解。API费率方面GPT-4TurbowithVisio的价格要比普通版本更高一些，开发者们可以通过OpenAI开发者平台查询最新支持文档和费率以及API调用的一些限制。OpenAI开发者支持文档：https://platform.openai.com/docs/models/gpt-4-turbo-and-gpt-4...PC版：https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1426850.htm手机版：https://m.cnbeta.com.tw/view/1426850.htm

拆解OpenAI收入：76%来自ChatGPT付费用户，15%来自API

拆解OpenAI收入：76%来自ChatGPT付费用户，15%来自API作为全球估值最高的AI初创公司，OpenAI的收入来源并不复杂。今年6月份，山姆·奥特曼表示，OpenAI年度经常性收入已经达到了34亿美元。根据FutureSearch最新公布的研究报告和相关数据，其中有76%来自ChatGPT付费用户，面向开发者端的API接口收入占比仅为15%左右。标签:#ChatGPT#OpenAI频道:@GodlyNews1投稿:@GodlyNewsBot

零基础入门OpenAI API

文章介绍了OpenAI开发的ChatGPT大型语言模型聊天机器人，以及如何使用OpenAIPython库构建自己的项目和工具。提供了获取API密钥、设置环境变量、使用ChatCompletionsAPI进行文本生成的步骤，提供了创建博客提纲生成器和简单ChatGPT样式聊天机器人的示例代码。此外还介绍了如何调整温度和top_p参数来增加LLM生成响应的创造性和多样性。