咱们宣告更新，包含更易操控的 API 模型、函数调用功能、更长的上下文和更低的价格。

咱们在本年早些时候发布gpt-3.5-turbo，gpt-4在短短几个月内，现已看到开发人员在这些模型之上构建了令人难以置信的运用程序。

今日，咱们将跟进一些令人兴奋的更新：

  • Chat Completions API 中的新函数调用功能
  • gpt-4和的更新和更易于操纵的版别gpt-3.5-turbo
  • 新的 16k 上下文版别gpt-3.5-turbo（与规范 4k 版别比较）
  • 咱们最先进的嵌入模型的本钱下降了 75%
  • 输入令牌的本钱下降 25%gpt-3.5-turbo
  • gpt-3.5-turbo-0301宣告和gpt-4-0314模型的弃用时刻表

一切这些模型都具有咱们在 3 月 1 日推出的相同的数据隐私和安全保证——客户拥有根据他们的恳求生成的一切输出，他们的 API 数据不会用于练习。

函数调用

gpt-4-0613开发人员现在能够向和描绘函数gpt-3.5-turbo-0613，并让模型智能地选择输出包含参数的 JSON 对象来调用这些函数。这是一种更牢靠地将 GPT 功能与外部东西和 API 连接的新方法。

这些模型现已过微调，能够检测何时需求调用函数（取决于用户的输入）并运用符合函数签名的 JSON 进行呼应。函数调用答应开发人员更牢靠地从模型中获取结构化数据。例如，开发人员能够：

  • 创立经过调用外部东西（例如 ChatGPT 插件）来回答问题的谈天机器人

将比如“给 Anya 发电子邮件，看看她下周五是否想喝咖啡”之类的查询转化为函数调用send_email(to: string, body: string)，例如“波士顿的气候怎么样？” 到get_current_weather(location: string, unit: 'celsius' | 'fahrenheit')。

  • 将自然言语转化为 API 调用或数据库查询

转化“谁是本月我的前十名客户？” 到内部 API 调用，例如get_customers_by_revenue(start_date: string, end_date: string, limit: int)，或“Acme, Inc. 上个月下了多少订单？” 到一个 SQL 查询运用sql_query(query: string)。

  • 从文本中提取结构化数据

界说一个名为 的函数extract_people_data(people: [{name: string, birthday: string, location: string}])，以提取维基百科文章中提到的一切人。

/v1/chat/completions这些用例由咱们端点中的新 API 参数启用，functions并且function_call答应开发人员经过 JSON 形式向模型描绘函数，并可选择要求它调用特定函数。开端运用咱们的开发人员文档，如果您发现能够改善函数调用的状况，请添加评估。

函数调用示例

波士顿现在的气候怎么样？
步骤1开放人工智能运用程序接口运用函数和用户输入调用模型
Request Response
curl api.openai.com/v1/chat/com… -u :$OPENAI_API_KEY -H ‘Content-Type: application/json’ -d ‘{ “model”: “gpt-3.5-turbo-0613”, “messages”: [ {“role”: “user”, “content”: “What is the weather like in Boston?”} ], “functions”: [ { “name”: “get_current_weather”, “description”: “Get the current weather in a given location”, “parameters”: { “type”: “object”, “properties”: { “location”: { “type”: “string”, “description”: “The city and state, e.g. San Francisco, CA” }, “unit”: { “type”: “string”, “enum”: [“celsius”, “fahrenheit”] } }, “required”: [“location”] } } ] }’ { “id”: “chatcmpl-123”, … “choices”: [{ “index”: 0, “message”: { “role”: “assistant”, “content”: null, “function_call”: { “name”: “get_current_weather”, “arguments”: “{ “location”: “Boston, MA”}” } }, “finish_reason”: “function_call” }] }
第2步第三方接口运用模型呼应调用您的 API
Request Response
curl weatherapi.com/… { “temperature”: 22, “unit”: “celsius”, “description”: “Sunny” }
步骤 3开放人工智能运用程序接口将呼应发送回模型进行总结
Request Response
curl api.openai.com/v1/chat/com… -u :$OPENAI_API_KEY -H ‘Content-Type: application/json’ -d ‘{ “model”: “gpt-3.5-turbo-0613”, “messages”: [ {“role”: “user”, “content”: “What is the weather like in Boston?”}, {“role”: “assistant”, “content”: null, “function_call”: {“name”: “get_current_weather”, “arguments”: “{ “location”: “Boston, MA”}”}}, {“role”: “function”, “name”: “get_current_weather”, “content”: “{“temperature”: “22”, “unit”: “celsius”, “description”: “Sunny”}”} ], “functions”: [ { “name”: “get_current_weather”, “description”: “Get the current weather in a given location”, “parameters”: { “type”: “object”, “properties”: { “location”: { “type”: “string”, “description”: “The city and state, e.g. San Francisco, CA” }, “unit”: { “type”: “string”, “enum”: [“celsius”, “fahrenheit”] } }, “required”: [“location”] } } ] }’ { “id”: “chatcmpl-123”, … “choices”: [{ “index”: 0, “message”: { “role”: “assistant”, “content”: “The weather in Boston is currently sunny with a temperature of 22 degrees Celsius.”, }, “finish_reason”: “stop” }] }

自 ChatGPT 插件的 alpha 版别发布以来，咱们学到了很多关于怎么让东西和言语模型安全地协同工作的知识。但是，仍然存在开放的研讨问题。例如，概念验证运用说明了来自东西输出的不受信任的数据怎么指示模型履行意外操作。咱们正在努力减轻这些和其他危险。开发人员能够经过仅运用来自可信东西的信息并在履行具有现实国际影响的操作（例如发送电子邮件、在线发布或进行购买）之前包含用户确认步骤来保护他们的运用程序。

新机型

GPT-4

gpt-4-0613包含带有函数调用的更新和改善模型。

gpt-4-32k-0613包含与 相同的改善gpt-4-0613，以及扩展的上下文长度，以便更好地了解更大的文本。

经过这些更新，咱们将在未来几周内约请候补名单中的更多人试用 GPT-4，意图是运用此模型完全删除候补名单。感谢一切耐心等候的人，咱们很快乐看到您运用 GPT-4 构建的内容！

GPT-3.5 turbo

gpt-3.5-turbo-0613包含与 GPT-4 相同的函数调用以及经过体系音讯更牢靠的可操纵性，这两个功能答应开发人员更有效地指导模型的呼应。

gpt-3.5-turbo-16kgpt-3.5-turbo以两倍的价格供给 4 倍的上下文长度：每 1K 输入令牌 0.003 美元和每 1K 输出令牌 0.004 美元。16k 上下文意味着该模型现在能够在单个恳求中支撑约 20 页文本。

模型弃用

今日，咱们将开端对咱们在 3 月份宣告的gpt-4和 的初始版别进行升级和弃用。运用安稳型号称号（、和）的运用程序将在 6 月 27 日自动升级到上面列出的新型号。为了比较版别之间的模型性能，咱们的Evals 库支撑公共和私有评估，以显示模型更改将怎么影响您的用例。 gpt-3.5-turbogpt-3.5-turbogpt-4gpt-4-32k

需求更多时刻过渡的开发人员能够经过在 API 恳求的“模型”参数中指定gpt-3.5-turbo-0301、gpt-4-0314或 来持续运用旧模型。gpt-4-32k-0314这些旧模型将在 9 月 13 日之前开放，之后指定这些模型称号的恳求将失败。您能够经过咱们的模型弃用页面了解模型弃用的最新信息。这是这些模型的第一次更新；因而，咱们热切欢迎开发人员供给反馈，以协助咱们保证顺利过渡。

更低的价格

咱们将持续提高咱们的体系效率，并将节省下来的资金转嫁给开发人员，即日起收效。

嵌入

text-embedding-ada-002是咱们最受欢迎的嵌入模型。今日，咱们将本钱下降 75% 至每 1K 代币 0.0001 美元。

GPT-3.5 turbo

gpt-3.5-turbo是咱们最受欢迎的谈天模型，为数百万用户供给 ChatGPT 支撑。今日，咱们将 的输入代币本钱下降了gpt-3.5-turbo25%。开发人员现在能够以每 1K 输入令牌 0.0015 美元和每 1K 输出令牌 0.002 美元的价格运用该模型，这相当于每美元大约 700 页。

gpt-3.5-turbo-16k定价为每 1K 输入代币 0.003 美元，每 1K 输出代币 0.004 美元。

开发者反馈是咱们渠道发展的基石，咱们将持续根据咱们听到的建议进行改善。咱们很快乐看到开发人员怎么在他们的运用程序中运用这些最新模型和新功能。