更优更强更便宜！OpenAI重磅更新：GPT API增杀手级功能、嵌入模型价格降75％

《科创板日报》6月14日讯（编辑 宋子乔） 作为AI大模型的“杠把子”，OpenAI没有停下自我迭代的步伐。

当地时间6月13日（北京时间6月14日凌晨），OpenAI发布新版本的GPT-3.5-turbo和GPT-4。这两个模型是基于GPT-3.5的优化版本，反应速度更快。

本次更新主要有三个亮点：

1、更优质的模型：

OpenAI推出了处理更长的文本（允许提示的长度达16k个token）的GPT-3.5-turbo，相比标准版本的GPT-3.5-turbo（允许提示的长度为4k个token），可在单次请求中支持多达20页的文本，适用于法律、学术文件的解读以及项目管理应用场景。

2、更强大的功能：

在Chat Completions API新增函数调用（Function call）功能，允许开发人员向GPT-3.5-turbo和GPT-4用自然语言描述编程函数，并让模型创建代码来执行这些函数。简单来说，该功能可理解为“无代码编程”，GPT不再需要开发者为它描述复杂的Prompt，便可实现从自然语言到API调用或数据库查询的转换，人机互动将更加流畅。

例如，它可以将如“Email Anya to see if she wants to get coffee next Friday”（给Anya发电子邮件，看看她下周五是否想喝咖啡）的提示转换为“send_email(to: string， body: string)”的函数调用。

当你向ChatGPT 提问“波士顿的天气怎么样？”时，该问题会被模型解读为调用第三方天气API，进一步去检索相关的数据，输出准确的回答。

3、更低的价格：

对于使用量最大的模型GPT-3.5-turbo（可处理4K token的版本），tokens输入价格降低了25%：每1K输入token0.0015美元（1美元66.6万token）、每1K输出token0.002美元（1美元50万token），相当于1美元大约可以处理700页文件；新推出的16K token版GPT3.5-Turbo提供了4K版本四倍的处理能力，但价格只有两倍，输入及输出token的价格分别是0.003和0.004美元每千token。

最新的嵌入模型（text-embedding-ada-002）的价格降幅更大，降低了75%，每1K token 0.0001美元（1美元1000万token）。嵌入模型类似于计算机的翻译器，将单词和概念转化为机器可以理解的数值语言，这对于搜索文本和提供相关内容建议等任务非常重要。

相关应用将于6月27日自动升级到新版本，OpenAI还披露了大模型上一个版本（GPT-3.5-turbo-0301和GPT-4-0314）的淘汰时间：9月13日之前，用户选择升级到新的模型，过了这个时间后，旧模型将不再可用。

目前，GPT-4 API仍然处于内测阶段。OpenAI的最新表态是，未来几周内邀请更多人试用GPT-4，直到清空候补名单。

▌质优价减 OpenAI自己“卷”自己

综合来看，OpenAI的产品更新能力和降价策略或将对AI产品迭代以及AI生态和产业的发展产生巨大影响。

网友在将函数调用功能称为“杀手级能力”的同时，也开始担忧有了该功能加持的OpenAI将重创一些AI初创公司。

他们认为，OpenAI新出的“函数调用”基本就是Langchain里“Tools”的翻版。Langchain是大模型领域最火的开源开发框架，能够把各种大模型能力整合起来快速构建应用程序。

有网友称，OpenAI的这次更新还不至于直接“杀死”Langchain这个创业项目。但是开发者们本来需要LangChain才能实现一些功能，现在不再需要了。

在产品迅速迭代的同时，OpenAI的降价策略一如既往，自家推广者都称之为“疯狂”。OpenAI开发者推广大使Logan Kilpatrick表示，“我想花点时间重申下嵌入模型降价75%这件事，这实际上很疯狂。过去需花费约5000万美元嵌入整个互联网，现在已降至约1250万美元。”

此前3月份，OpenAI正式向第三方开发者开放ChatGPT API的同时，还宣布将以0.002美元的价格提供1K token，这一API调用价格是GPT-3.5模型原来价格（1K token 0.02美元）的十分之一。

彼时OpenAI表示，自去年12月以来，ChatGPT对于处理查询的方式进行了“一系列系统范围的优化”，使成本降低了90%，最终带来了面向用户的大幅降价。

OpenAI加速奔跑，势必给其他竞争者带来压力。另一方面，大模型使用费降低意味着会有更多公司愿意接入ChatGPT，应用端成本将大大降低。

正如OpenAI所说，其模型更新旨在为开发人员提供一个扩展的工具箱，用于创建复杂、高性能的AI应用程序，以满足现代工作环境的复杂性。