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OpenAI 发布了新的模型并调整了价格
 
OpenAI 发布了新的模型并调整了价格
- 两个新的 embedding 模型
- text-embedding-3-small：更小更高效
- 价格：0.00002 USD/1K Tokens
- text-embedding-3-large：更大更强大
- 价格：0.00013 USD/1K Tokens
 
- GPT-4 Turbo preview 模型更新到 gpt-4-0125-preview
- 更强的代码生成能力
- 减少模型「懒惰」现象
- 修复非英语 UTF-8 生成的问题
- gpt-4-turbo-preview 稍后推出，自动指向最新的 GPT-4 Turbo preview 模型
- GPT-4 Turbo 几个月后推出正式版
 
- GPT-3.5 Turbo 模型更新到 gpt-3.5-turbo-0125
- 多处改进，包括更高的格式依从性
- 价格调整
- 输入：0.0005 USD/1K Tokens
- 输出：0.0015 USD/1K Tokens
 
- text moderation 模型更新到 text-moderation-007
 
 
以下内容为OpenAI博客原文翻译
 
我们正在发布新的模型，降低GPT-3.5 Turbo的价格，并引入新的方法供开发者管理API密钥和理解API使用情况。新模型包括：
- 两个新的嵌入模型
- 更新版的GPT-4 Turbo预览模型
- 更新版的GPT-3.5 Turbo模型
- 更新版的文本审核模型
默认情况下，发送到OpenAI API的数据将不会被用于训练或改善OpenAI模型。
 
新的嵌入模型和更低的价格
我们正在引入两个新的嵌入模型：一个体积小且效率高的text-embedding-3-small模型，和一个更大更强大的text-embedding-3-large模型。
嵌入是一系列数字，代表如自然语言或代码内容中的概念。嵌入让机器学习模型和其他算法容易理解内容之间的关系，执行如聚类或检索等任务。它们支持如ChatGPT和Assistants API中的知识检索，以及许多检索增强型生成（RAG）开发工具的应用。
 
新的小型文本嵌入模型
text-embedding-3-small是我们新的高效嵌入模型，与其前代模型text-embedding-ada-002（2022年12月发布）相比提供了显著的升级。
- 更强的性能。在多语言检索（MIRACL）常用基准测试中，text-embedding-ada-002与text-embedding-3-small的平均得分从31.4%提高到了44.0%，而在英语任务（MTEB）常用基准测试中，从61.0%提高到了62.3%。
- 降低的价格。text-embedding-3-small比我们之前的一代模型text-embedding-ada-002更高效。因此，text-embedding-3-small的价格比text-embedding-ada-002降低了5倍，从每1k令牌的$0.0001降低到$0.00002。
我们不会淘汰text-embedding-ada-002，所以虽然我们推荐新模型，客户仍然可以继续使用前代模型。
 
新的大型文本嵌入模型：text-embedding-3-large
text-embedding-3-large是我们新的下一代大型嵌入模型，能创建多达3072维度的嵌入。
- 更强的性能。text-embedding-3-large是我们性能最好的模型。在MIRACL上，与text-embedding-ada-002相比，平均得分从31.4%提高到了54.9%，而在MTEB上，平均得分从61.0%提高到了64.6%。
- text-embedding-3-large的价格是每1k令牌$0.00013。
您可以在我们的嵌入指南中了解更多关于使用新嵌入模型的信息。
 
对短嵌入的原生支持
使用较大的嵌入，例如将它们存储在向量存储中以便检索，通常比使用较小的嵌入更昂贵，消耗更多的计算、内存和存储资源。
我们的两个新嵌入模型都是用一种技术训练的，允许开发者在使用嵌入时权衡性能和成本。具体来说，开发者可以通过在dimensions API参数中传递来缩短嵌入（即从序列的末尾移除一些数字），而不会失去其代表概念的属性。例如，在MTEB基准测试上，一个text-embedding-3-large嵌入可以缩短到256的大小，仍然表现优于未缩短的text-embedding-ada-002嵌入，大小为1536。
 
这使得使用非常灵活。例如，当使用一个只支持最长1024维度的向量数据存储时，开发者现在仍然可以使用我们最好的嵌入模型text-embedding-3-large，并为dimensions API参数指定一个值为1024，这将把嵌入从3072维度缩短，以交换较小的向量大小来获得一些准确性。
 
其他新模型和降价
更新的GPT-3.5 Turbo模型和降价
下周我们将推出新的GPT-3.5 Turbo模型，gpt-3.5-turbo-0125，并在过去一年中第三次降低GPT-3.5 Turbo的价格，以帮助我们的客户扩展规模。新模型的输入价格降低了50%，至每1000个令牌$0.0005，输出价格降低了25%，至每1000个令牌$0.0015。该模型还包括各种改进，包括在请求的格式中响应的准确性更高，以及修复了导致非英语语言函数调用文本编码问题的bug。
 
使用固定的gpt-3.5-turbo模型别名的客户将在该模型发布两周后自动从gpt-3.5-turbo-0613升级到gpt-3.5-turbo-0125。
 
更新的GPT-4 Turbo预览
自GPT-4 Turbo发布以来，超过70%的GPT-4 API客户请求已经转移到GPT-4 Turbo，因为开发者利用了其更新的知识截止日期、更大的128k上下文窗口和更低的价格。
 
今天，我们正在发布更新的GPT-4 Turbo预览模型，gpt-4-0125-preview。与之前的预览模型相比，这个模型可以更彻底地完成诸如代码生成之类的任务，旨在减少模型未完成任务的“懒惰”情况。新模型还包括修复影响非英语UTF-8生成的bug。
 
对于希望自动升级到新GPT-4 Turbo预览版本的用户，我们还推出了一个新的gpt-4-turbo-preview模型名称别名，它将始终指向我们最新的GPT-4 Turbo预览模型。
 
我们计划在未来几个月内推出具备视觉功能的GPT-4 Turbo。
 
更新的审查模型
免费的审核API允许开发者识别可能有害的文本。作为我们持续的安全工作的一部分，我们正在发布text-moderation-007，我们迄今为止最健壮的审核模型。text-moderation-latest和text-moderation-stable别名已更新，指向它。您可以通过我们的安全最佳实践指南了解更多关于构建安全AI系统的信息。
 
2024-01-26
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