### OpenAI概述 OpenAI API 可應用于幾乎任何需要理解或生成自然語言或代碼的任務。為我們提供一系列不同能力水平的模型，適用于不同的任務，并具有微調自定義模型的能力。這些模型可用于從內容生成到語義搜索和分類等各種任務。 **提示和完成** 完成端點是 API 的核心。它提供了一個極其靈活和強大的模型接口。我們可以將一些文本作為提示輸入，模型將生成一個文本完成，試圖匹配我們給出的上下文或模式。例如，如果我們給 API 提供提示“為一個冰淇淋店寫一個標語”，它將返回類似“我們每勺都帶來微笑！”的完成語。 <br> 設計我們的提示實際上就是如何“編程”模型，通常是通過提供一些說明或幾個示例來完成。這與大多數其他 NLP 服務不同，它們設計用于單個任務，例如情感分類或命名實體識別。相反，完成端點可用于幾乎任何任務，包括內容或代碼生成、摘要、擴展、對話、創意寫作、風格轉移等。 **令牌-Tokens** 模型通過將文本分解為令牌來理解和處理文本。令牌可以是單詞，也可以是字符塊。例如，“hamburger ”這個詞會被分解為“ham”、“bur”和“ger”這些令牌，而“pear ”這樣的短而常見的詞是一個單獨的令牌。許多令牌以空格開頭，例如“ hello”和“ bye”。 <br> 在給定的 API 請求中處理的令牌數量取決于我們的輸入和輸出的長度。作為一個粗略的經驗法則，1 個令牌大約相當于 4 個字符或英文文本的 0.75 個單詞。要記住的一個限制是，您的文本提示和生成的完成語組合的長度必須不超過模型的最大上下文長度（對于大多數模型，這是 2048 個令牌，約 1500 個單詞）。 <br> 我們可以把令版(token)理解為類似于搜索引擎為我們查找結果時的分詞效果，比如，你今天很漂亮：通常會為我們分成 “你” “今天” “很” “漂亮” 這種場景。 <br> 同時，openapi為我們提供了一個分詞演示界面，可以幫助我們理解它的token分詞效果，該工具地址為： [https://platform.openai.com/tokenizer](https://platform.openai.com/tokenizer)  可以看到，它幫我們分成了4個詞，或者也可以稱為4個token。 **模型** API 由一組具有不同能力和價格點的模型驅動。基礎 GPT-3 模型稱為 Davinci、Curie、Babbage 和 Ada。Codex系列是GPT-3的后代，經過訓練可以處理自然語言和代碼。這使得它在生成或理解代碼方面表現出色，例如自動完成代碼片段或根據自然語言提示編寫整個程序。Codex還具有理解和理解編程語言結構和語法的能力，使其成為軟件開發的強大工具。 **API密鑰和訪問** 要使用OpenAI API，需要獲取API密鑰。在獲得API密鑰后，我們可以使用curl、Python、JavaScript等多種方式訪問API。還可以使用官方為我們提供的開發者庫和SDK。 **API調用和定價** chatGPT的API根據使用的模型和返回結果的數量進行定價。由于模型使用的計算資源非常大，因此API調用可能會產生高額的計算成本。官方目前提供了免費試用期和多種定價選項，以便在不超過預算的情況下探索和使用API。 **小結：** OpenAI API是一個功能強大、靈活且易于使用的自然語言處理和代碼生成工具。我們的多個模型可以適用于各種任務，并提供了可定制的能力，以便我們可以根據自己的需求調整和微調模型。