ChatGPT API 正式开放，价格直接打骨折！100万个单词才18元

ChatGPT爆火之后，各种「自制API」层出不穷，中间商们也一个个赚得盆满钵满。

这次，OpenAI终于下定决心——正式开放ChatGPT API！

ChatGPT API地址：https://platform.openai.com/docs/guides/chat

现在，不要耗费数年，不要投资数十亿美元，企业、个人开发者就能使用ChatGPT这样的当红顶流模型了！

而且，每输出100万个单词，价格才2.7美元（约18元人民币），比之前的GPT-3.5，成本直接降低了90%。

这个操作可谓拳拳到肉，所以，在ChatGPT背后苦追的硅谷大厂们，比如谷歌，还有活路吗？

太长不看版：

ChatGPT API——0.002美元，1000个token
Whisper API——0.001美元，10秒语音转录
基于gpt-3.5-turbo模型，在微软Azure上运行
大客户（每天超过4.5亿个token）选择专用实例更实惠
默认情况下，提交的数据不再用于AI训练

价格打1折，人手一个ChatGPT

从今天起，开发者可以正式将ChatGPT集成到自己的产品和服务中了。并且，价格比其他现有的语言模型要便宜得多。

OpenAI此举，大大降低了技术研发成本。开发者将ChatGPT集成到自家应用和服务的门槛，将大大降低。

现在，谁都可以开发自己的ChatGPT了！

这无论对于企业还是个人开发者，都是重大利好，看来，全民AIGC时代，真的要来了。

唯一受到冲击的，当然就是其他研究底层模型的厂商了，比如早早宣布了Bard、但现在还没开放测试的谷歌。

显然，现在对于OpenAI来说，快速占据市场，才是一等一重要的事。为了把竞争对手甩在后面，成本什么的，可以暂且先不考虑。

ChatGPT和Whisper模型现已在我们的API 上可用，开发人员能够使用尖端语言（不仅仅是聊天！）和语音转文本功能。通过一系列系统范围的优化，自去年12月以来，我们已将ChatGPT的成本降低了90%；我们会让这些节省的资金惠及API用户。开发人员现在可以在API中使用我们的开源Whisper large-v2模型，获得更快且更具成本效益的结果。ChatGPT API用户可以期待持续的模型改进，选择专用容量，以更深入地控制模型的选项。我们还仔细听取了开发人员的反馈，并改进了我们的API服务条款，以更好地满足他们的需求。

此外，ChatGPT API的用法也十分简单，只需「import openai」即可。

成本直降90%

从公告中可以看到，OpenAI节省了成本的好处，API用户也可以共享了。

这次开放的模型被称为gpt-3.5-turbo，每1000个token的成本为0.002美元，比现有的GPT-3.5模型还要便宜90%。

所以，这是一场与谷歌的价格战吗？

这个领域的进入成本一直如此之高，以至于LLM服务将成为赢家通吃的市场

之所以能这么便宜，在一定程度上要归功于「系统范围的优化」。

虽然1,000个token看起来很多，但其实，发送一段供API响应的文本，可能就会花费多个token。（token是指系统将句子和单词分解成的文本块，以预测接下来应该输出什么文本。）

根据OpenAI 的文档，「ChatGPT 很棒！」有六个token——它的API会把这个句子分解为「Chat」、「G」、「PT」、「is」、「great」和「!」。

而OpenAI提供了一种工具来检查解释一串文本需要多少token，一般的经验是，「一个token通常对应于英语中的4 个字符」。

并且，根据OpenAI的说法，这个名为gpt-3.5-turbo的新模型系列是「许多非聊天用例的最佳模型」。

而早期的测试者如果想从text-davinci-003迁移到gpt-3.5-turbo，只需要对提示进行微小的改动即可。

ChatGPT API调用示例：

# Note: you need to be using OpenAI Python v0.27.0 for the code below to work
import openaiopenai.ChatCompletion.create(model="gpt-3.5-turbo",messages=[{"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},{"role": "user", "content": "Who won the world series in 2020?"},{"role": "assistant", "content": "The Los Angeles Dodgers won the World Series in 2020."},{"role": "user", "content": "Where was it played?"}]
)

ChatGPT API回应示例：

{'id': 'chatcmpl-6p9XYPYSTTRi0xEviKjjilqrWU2Ve','object': 'chat.completion','created': 1677649420,'model': 'gpt-3.5-turbo','usage': {'prompt_tokens': 56, 'completion_tokens': 31, 'total_tokens': 87},'choices': [{'message': {'role': 'assistant','content': 'The 2020 World Series was played in Arlington, Texas at the Globe Life Field, which was the new home stadium for the Texas Rangers.'},'finish_reason': 'stop','index': 0}]
}

官方认证：更快，更准，更强

如果要问，除了成本的差别，gpt-3.5-turbo这样的ChatGPT模型与旧的GPT模型还有什么不同呢？

答案是，前者处理的是「具有元数据的信息序列」，后者处理的是非结构化文本。

而且，gpt-3.5-turbo与必应使用的模型也不同，微软称之为「新的下一代OpenAI大型语言模型」，它比 ChatGPT 和 GPT3.5 「更快、更准确、更强大」。

当然，考虑到微软在OpenAI上投入的资金，它能够获得普通开发人员无法获得的技术，也就不足为奇了。更何况，微软还在Bing上大量使用自己的技术，就能获得更多的反馈。

有趣的是，有网友发现，此次开发的API比网页版ChatGPT限制更小，更加「狂野」。比如，它可以细节地描述黄色和暴力的场景，还可以告诉你它不是AI，甚至是有意识的。

老板再也不用担心我泄密了

与此同时，OpenAI还表示，如果开发人员通过API运行大量数据，他们还能够获得专用的ChatGPT实例。这样可以让开发者更好地控制正在使用的模型，比如你希望它需要多长时间响应请求，以及与机器人的对话可以持续多长时间。

另外，OpenAI还宣布了一些政策的变更，这些变更都是基于开发者的反馈。

划重点！除非客户明确同意，否则它将不再使用通过API提交的数据来训练模型。

这种变化，大概会缓解很多人的担忧。此前很多公司就禁止员工使用ChatGPT，因为担心ChatGPT把用户输入的数据吐给其他人，从而泄露商业机密。

OpenAI表示，正在努力提高正常运行时间，现在「工程团队的首要任务就是是生产用例的稳定性。」

此前，就有很多开发者在自己的应用中使用OpenAI的常规GPT API了，而如今，官方ChatGPT API的引入彻底打开了闸门。

对API具体的更改包括：

通过API提交的数据不再用于服务改进（包括模型训练），除非企业选择加入
为API用户实施默认保留30天数据，并根据用户需求提供更严格的保留选项
删除发布前审查（通过改进自动监控解锁）
改进开发人员文档
简化服务条款和使用政策，包括有关数据所有权的条款：用户拥有模型的输入和输出

语音转文字，1秒仅需0.1美分

除了ChatGPT API外，OpenAI还发布了Whisper API——一个由AI驱动的语音到文本模型。

它可以用来转录或翻译音频，费用为每分钟0.006美元。

从技术上讲，Whisper模型不仅是开源的，而且还受到了开发者社区的盛赞。

但如果需要实现语音到文本的快速转录，或者在手机等边缘设备上运行，那么能够利用OpenAI强大的硬件的Whiper AI，就是最佳选择了。

和ChatGPT AI一样，import一下openai就行了。