介绍

OpenAI API可以应用于几乎任何任务。我们提供一系列具有不同功能和价格点的模型，以及微调自定义模型的能力。

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在OpenAI，保护用户数据是我们使命的基础。通过我们API的输入和输出数据，我们不会将其用于模型训练。在我们的API数据隐私页面上了解更多信息。

关键概念

文本生成模型

OpenAI的文本生成模型（通常简称为生成式预训练变换器或简称为“GPT”模型），如GPT-4和GPT-3.5，已经过训练以理解自然和正式语言。像GPT-4这样的模型允许根据其输入生成文本输出。这些模型的输入也称为“提示”。设计提示本质上是如何“编程”像GPT-4这样的模型，通常是通过提供说明或一些成功完成任务的示例。像GPT-4这样的模型可以用于各种各样的任务，包括内容或代码生成，摘要，对话，创意写作等。在我们的文本生成入门指南和提示工程指南中阅读更多信息。

助手

助手指的是实体，这些实体在OpenAI API的情况下由像GPT-4这样的大型语言模型驱动，能够为用户执行任务。这些助手根据模型的上下文窗口中嵌入的指令操作。它们通常还可以访问工具，允许助手执行更复杂的任务，如运行代码或从文件中检索信息。在我们的助手API概述中阅读更多关于助手的信息。

嵌入

嵌入是数据片段（例如一些文本）的矢量表示，旨在保留其内容和/或含义的方面。某种方式相似的数据块倾向于具有比不相关数据更接近的嵌入。OpenAI提供的文本嵌入模型以文本字符串作为输入，并生成一个嵌入向量作为输出。嵌入对于搜索，聚类，推荐，异常检测，分类等非常有用。在我们的嵌入指南中阅读更多关于嵌入的信息。

标记

文本生成和嵌入模型以称为标记的块处理文本。标记代表常见的字符序列。例如，字符串“ tokenization”被分解为“ token”和“ization”，而像“the”这样的短且常见的单词被表示为单个标记。请注意，在一个句子中，每个单词的第一个标记通常以空格字符开头。查看我们的标记工具，以测试特定字符串并查看它们如何被转换为标记。作为一个粗略的经验法则，1个标记约等于4个字符或0.75个英文单词。

要牢记的一个限制是，对于文本生成模型，提示和生成的输出组合必须不超过模型的最大上下文长度。对于嵌入模型（不输出标记），输入必须比模型的最大上下文长度短。可以在模型索引中找到每个文本生成和嵌入模型的最大上下文长度。

指南

进入我们的指南之一以了解更多信息。

• 快速入门教程
  • 通过构建一个快速示例应用来学习
• 文本生成
  • 学习如何生成和处理文本
• 助手Beta
  • 学习构建助手的基础知识
• 嵌入
  • 学习如何搜索，分类和比较文本
• 语音转文本
  • 学习如何将语音转换为文本
• 图像生成
  • 学习如何生成或编辑图像
• 视觉
  • 学习如何使用GPT-4处理图像输入

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