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OpenAI的模型开始增量降价了。
前些天，OpenAI的CEOSamAltman在全球巡回演讲中，透漏了OpenAI近期发展路线，主要分两个阶段，2023年的首要任务是推出更便宜、更快的GPT-更长的上下文窗口等；2024年重点是多模态。
OpenAI2023年的这些目标正在逐一实现。从ChatGPT推出至今，短短几个月，OpenAI在GPT-5Turbo、GPT-4等这些模型的基础上构建了令人难以置信的应用程序。当地时间6月13日，OpenAI发布股票交易接口源码,函数调用及其他API更新，具体包括：
在ChatCompletionsAPI中新增新的股票交易接口源码,函数调用，能让模型在需要的时候调用函数并生成对应的JSON对象作为输出；更新和更可操纵版本的GPT-4和GPT-5Turbo；16k上下文版本的gpt-5-turbo；最先进的嵌入模型成本降低了75%；gpt-5-turbo输入token成本降低25%；宣布gpt-5-turbo-0301和gpt-4-0314型号的弃用时间表。
OpenAI表示：API中的GPT-4和GPT-5Turbo模型现在支持调用用户自定义函数，允许模型使用用户为其设计的工具。此外，用户使用模型的价格降低了，OpenAI也发布了一些新的型号版本：
函数调用
现在开发人员可以向gpt-4-0613和gpt-5-turbo-0613描述函数，并让模型智能地选择输出一个包含调用这些函数所需参数的JSON对象。这是一种更可靠地将GPT的能力与外部工具和API连接起来的新方法。
模型经过微调，既可以检测何时需要调用函数，又可以使用符合函数签名的JSON进行响应。函数调用使开发人员可以更可靠地从模型中获取结构化数据。例如，开发人员可以：
创建聊天机器人，通过调用外部工具来回答问题：
例如将诸如「给Anya发电子邮件，问问她下周五是否想喝咖啡」之类的查询转换为函数调用send_email；或者将「波士顿的天气怎么样？」转换为get_current_weather。
将自然语言转换为API调用或数据库查询：
例如将「谁是我这个月的十大客户？」转换为内部API调用get_customers_by_revenue；又或者将「Acme公司上个月下了多少订单？」转化为SQL查询sql_query。
从文本中提取数据结构：
例如定义一个名为extract_people_data的函数，用来提取维基百科中提到的所有人。
以上这些用例由/v1/chat/completions端点、functions和function_call中的新API参数启用，允许开发人员通过JSON模式向模型描述函数，并选择要求它调用特定函数。
函数调用示例
例如用户询问「现在波士顿的天气怎么样？」，经过一系列处理后，最终模型输出答案：「波士顿目前天气晴朗，气温为22摄氏度。」
下对应上中的第一步，包括请求和响应：
新模型
首先是GPT-
gpt-4-0613包含了一个更新和改进的函数调用模型。gpt-4-32k-0613包括与gpt-4-0613相同的改进，以及扩展的上下文长度，以理解更大的文本。
然后是GPT-5Turbo：
gpt-5-turbo-0613包含与GPT-4相同的函数调用，以及通过系统消息更可靠的可操作性，开发人员可以利用这两个特性更加有效地指导模型进行响应。gpt-5-turbo-16k提供的上下文长度是gpt-5-turbo的4倍，价格是gpt-5-turbo的两倍：每1K输入token0.003美元，每1K输出token0.004美元。16k上下文意味着该模型现在可以在单个请求中支持大约20页的文本。
模型弃用
3月发布的gpt-4和gpt-5-turbo的初始版本将进行弃用和升级。应用程序将使用更稳定的模型gpt-5-turbo、gpt-4和gpt-4-32k，这些模型将于6月27日自动升级。如果大家想对不同版本的模型进行比较，可以使用Eval库进行公共和私有评估。
此外，本次更新价格更低了，Text-embedding-ada-002是嵌入系统最流行的嵌入模型。如今，其成本降低了75%，低至每1Ktoken0.0001美元。
文章为作者独立观点，不代表股票配资公司观点
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