概述

OpenAl API可以应用于几乎所有涉及生成自然语言、代码或图像的任务。我们提供了一系列不同能力级别的模型，适用于不同任务的，并且能够微调（Fie-tune)您自己的自定义模型。这些模型可以用于从内容生成到语义搜索和分类的所有领域。

提示词Prompt

设计提示词本质上就是对模型进行“编程”，这通常是通过提供一些指令或几个示例来完成。这与大多数其他LP服务不同，后者是为单个任务设计的，例如情绪分类或命名实体识别。相反，补全(Completions)。和聊天补全(Chat Completions)几乎可用于任何任务，包括内容或代码生成、摘要、扩展、对话、创意写作、风格转换等。

令牌Token

我们的模型通过将文本分解为令牌（Token)来理解和处理文本。Token可以是单词，也可以是字符块。例如，单词“hamburger‘”被分解成标记“ham”、“bur”和“ger”，而很短且常见的单词像“pear”是一个Token。许多Token以空格开头，例如“hello”和“bye”。

在给定的API请求中处理的Tokn数量取决于您的输入和输出长度。作为一个粗略的经验法则，对于英文文本，1个Toke大约相当于4个字符或0.75个单词。要记住的一个限制是，您的文本提示词和生成的补全合起来不能超过模型的最大上下文长度（对于大多数模型，这是2048个Token，或大约 1500个单词)。可以查看我们的分词器工具来了解有关文本如何转换为Tokn的更多信息。

模型Models

API由一组具有不同功能和价位的模型提供支持。GPT-4是我们最新和最强大的模型。GPT-3.5-Tubo 是为ChatGPT提供支持的模型，此模型专为对话模式进行了优化。要了解有关这些模型以及其他我们提供的内容的更多信息，请访问模型文档。