我发现后台很多粉丝朋友都没分清 OpenAI API、ChatGPT 和 ChatGPT Plus，正好在今天的这篇文章里稍微聊聊。
多模态大模型GPT-4，最吸引人的地方莫过于它能够接受图像和文本输入，输出文本，单凭能够输入处理图片，就已经吊打其他一种AI大模型了。
虽然是3.5到4的半代更新，GPT却实现了极大的跨越。跟ChatGPT（GPT-3.5）比起来，无论是支持的token数量上，还是文本总结和加工能力上，还是对指令的理解上，GPT-4都一骑绝尘。
GPT-4最令人惊喜的能力，还得是它可以接受图片输入，并对图片生成说明、分类和分析。虽然但是！图片输入的功能官方目前还在研究中，截止这篇文章成稿时仍未实装，希望OpenAI能够早点上线这个功能。
说回正题，稍微聊聊OpenAI API、ChatGPT 和 ChatGPT Plus 有什么区别。
一、先看基本概念的区别
ChatGPT 是基于 OpenAI 的 GPT-4 模型开发的一款聊天式人工智能。它可以理解和生成自然语言，与用户进行多轮对话。ChatGPT 旨在为用户提供智能、有趣的对话体验，可用于回答问题、进行讨论等。它仍然存在一些局限性，如模型输出可能不准确或不可靠，无法实时更新知识库，以及容易产生偏见。
ChatGPT Plus 是针对 ChatGPT 的一项增值服务，通过订阅此服务，用户可以获得更多功能和优先支持。这个服务主要面向那些希望在使用 ChatGPT 时获得更高质量、更个性化体验的用户。ChatGPT Plus 更适合企业级应用、专业人士和教育领域等场景。
OpenAI API 是一种开放的应用程序编程接口，通过这个接口，开发者可以将 OpenAI 开发的人工智能技术应用到各种软件中。通过调用这个 API，开发者可以实现对话生成、摘要、翻译等自然语言处理任务。OpenAI API 被广泛应用于聊天机器人、内容生成、文本摘要和语言翻译等场景。
二、再来看细微的差别
ChatGPT和ChatGPT Plus
- 访问页面：https://chat.openai.com/chat
- 普通版有对话次数限制，使用 default 模型；plus 版没有对话次数限制，可以使用 Legacy 模型 和 ChatGPT-4 模型。
- 20 美元/月
- 在网页端访问
- 可通过 Chrome 插件优化：ChatGPT 必备 Chrome 插件和 Prompts 技巧汇总
OpenAI API
- 在 OpenAI API 界面生成：https://platform.openai.com/account/api-keys
- 按 token 数量计算价格：$0.002 / 1K tokens
- 注册后有一点免费额度。轻度使用约 10 美元/月；重度使用 1-2 美元一天，30-50 美元/月
- 可接入多个软件，使用场景更丰富
- 可通过 Chrome 插件 和软件优化：支持 OpenAI ChatGPT API 的优秀软件-Telegram、Bob、Alfred、Popclip、Siri 和 OpenCat
新的GPT-4 API的收费标准，有两个档位。
三、最后总结一下
总的来说，OpenAI API、ChatGPT 和 ChatGPT Plus 分别具有不同的特点和适用场景。具体选择哪一种，您需要根据自己的需求和场景来进行权衡。
我的建议是：
- 轻度使用 ChatGPT 免费版足够。
- ChatGPT Plus 适合不熟悉代码，不喜欢折腾，对稳定性有强需求的用户。ChatGPT-4 更新后，性价比高了很多，推荐。
- 喜欢折腾的朋友，ChatGPT plus 也满足不了你，直接上 OpenAI API 吧。
虽然ChatGPT的风靡，吸引到了整个社会对AI的关注和热捧，但我想说的是几乎无所不能的AI何尝不是一种「毒药」，虽然使用AI的短期收益显而易见，但长期的负面影响却是不可知的。AI带来的危害也许需要十年以上，甚至更久的时间才能够被社会充分认识到，AI正在使原本就懒惰的我们，一步步放下思考。
未来到底会变成什么样？AI会让我们变笨，还是会强迫我们变强？我不知道。我唯一知道的是：批判性和系统性思维模式在未来会变得越来越珍贵。希望每个人都能够具备这能力。
openAI介绍
1.背景
openAi刚公布出来一两周，世面异常火爆，刚开始的时候openAi官网是不用注册账号就可以体验官方的ChatGPT聊天机器人，不过现在由于访问量大增，目前官方需要注册账号登录之后才能体验该功能。
根据官方文档的描述，OpenAI API 几乎可以应用于任何涉及理解或生成自然语言或实现代码等场景。提供一系列具有不同学习训练的模型，适用于处理不同的任务，并且自己能够自定义学习模型，通过大样本数据去喂养该模型，使其能实现自己的应用场景。这些模型可用于从内容生成到语义搜索和分类的所有领域。
2.关键概念
Prompts and completions（语义搜索 或 文本补全）
在一个非常简洁的界面上，只要有一个文本输入框，输入你想查询的文本，提交后台后，系统就能根据指定的模型去生成你查询文本相关的上下文内容
2.1 Tokens
类似描述的文本长度限制，要求输入和输出的文本总长度不能超过各模型限定的Tokens长度。要记住的一个限制是，您的文本提示和生成的完成组合不能超过模型的最大上下文长度（对于大多数模型，这是 2048 个标记，或大约 1500 个单词）。可以查官方的tokenizer tool，了解有关文本如何转换为分词的更多信息。
2.2 Models
模型，官方提供了很多模型集，如下三种
- GPT-3是一组可以理解和生成自然语言的模型，其包含Davinci, Curie, Babbage 和 Ada等子模型，每个子模型的功能不尽相同，官方有对各模型进行详细功能描述、模型支持的最大tokens、最后一次模型训练时间；
- Codex模型是我们可以理解和生成代码的 GPT-3 模型的后代。他们的训练数据包含自然语言和来自GitHub的数十亿行公共代码。该模型最擅长Python，精通JavaScript、Go、Perl、PHP、Ruby、Swift、TypeScript、SQL，甚至 Shell 等十几种语言。想让openai帮你写个小游戏？快来体验一下，输入你的描述，系统来编写完整代码Codex JavaScript Sandbox 和 demo videos；
- Content filter 该模型可以检测文本是否敏感或不安全。目前官方推荐使用moderation endpoint来替代该模型。模型对文本进行了四层分类：仇恨、自残、色情、暴力等。
开发人员可以在官网查询模型的详细信息，了解各模型集下面有哪些子模型，基于使用的场景来选择合适的模型。
3.快速入门
3.1 openAi账号注册
由于openAi刚开放，目前异常火爆，官方需要注册账号才能使用，并且当前是限定了中国区（包括香港）不能直接注册登录访问，需要使用代理IP去完成注册，详细请移步账号注册教程：https://blog.ittutorial.top/ai-ChatGPT/
3.2 获取开发者API keys
注册成功后，登录个人中心，拿到开发者API keys后，就能开始开发对接openAi接口
3.3 官方SDK
Libraries，官方提供了各种语言版本的SDK快速对接开发工具包，也可以不用该SDK工具包，自行直接对接openAi接口去封装自己的代码类库。
有了上面三个步骤，就可以进行开发自己的小应用了。其他关于openAi接口的详细内容，需要访问官方接口文档进一步了解学习
4.其他说明
4.1 openAi自身限制
- 目前使用的人数较多，官方每天都在调整策略进行限制，不稳定，搜索时长超过60s自动断开并报“Network error”，体验不好
- 中国区无法正常注册账号访问，需走代理ip进行访问，不过注册成功之后可以调openAi接口直接访问（不需代理ip）
- 根据描述写代码，写出来的代码能跑起来，执行结果也对，但跟预期存在一定偏差，可以用来借鉴编程思路、或基于其代码进行扩展，再或者重新组织准确的描述重新提交让openAi再提供一份代码
4.2 账号注册
注册过程较长，用的美国ip代理、接码平台选的google服务下的美国虚拟卡号码来接收注册账号用的验证码，注册成功之后，api的调用
4.3 收费价格
openAi是收费的，初始注册账号有18美金的试用金额，详情请看收费价格详细说明
4.4 官方提供的探索应用程序的可能性
- Q&A —— Answer questions based on existing knowledge.
- Grammar correction —— Corrects sentences into standard English.
- Summarize for a 2nd grader —— Translates difficult text into simpler concepts.
- Natural language to OpenAI API —— Create code to call to the OpenAI API using a natural language instruction.
- Text to command —— Translate text into programmatic commands.
- English to other languages —— Translates English text into French, Spanish and Japanese.
- Natural language to Stripe API —— Create code to call the Stripe API using natural language.
- SQL translate —— Translate natural language to SQL queries.
- Parse unstructured data —— Create tables from long form text
- Classification —— Classify items into categories via example.
- Python to natural language —— Explain a piece of Python code in human understandable language.
- Movie to Emoji —— Convert movie titles into emoji.
- Calculate Time Complexity —— Find the time complexity of a function.
- Translate programming languages —— Translate from one programming language to another
- Advanced tweet classifier —— Advanced sentiment detection for a piece of text.
- Explain code —— Explain a complicated piece of code.
- Keywords —— Extract keywords from a block of text.
- Factual answering —— Guide the model towards factual answering by showing it how to respond to questions that fall outside its knowledge base. Using a ‘?’ to indicate a response to words and phrases that it doesn’t know provides a natural response that seems to work better than more abstract replies.
- Ad from product description —— Turn a product description into ad copy.
- Product name generator —— Create product names from examples words. Influenced by a community prompt.
- TL;DR summarization —— Summarize text by adding a ‘tl;dr:’ to the end of a text passage. It shows that the API understands how to perform a number of tasks with no instructions.
- Python bug fixer —— Find and fix bugs in source code.
- Spreadsheet creator —— Create spreadsheets of various kinds of data. It’s a long prompt but very versatile. Output can be copy+pasted into a text file and saved as a .csv with pipe separators.
- JavaScript helper chatbot —— Message-style bot that answers JavaScript questions
- ML/AI language model tutor —— Bot that answers questions about language models
- Science fiction book list maker —— Create a list of items for a given topic.
- Tweet classifier —— Basic sentiment detection for a piece of text.
- Airport code extractor —— Extract airport codes from text.
- SQL request —— Create simple SQL queries.
- Extract contact information —— Extract contact information from a block of text.
- JavaScript to Python —— Convert simple JavaScript expressions into Python.
- Friend chat —— Emulate a text message conversation.
- Mood to color —— Turn a text description into a color.
- Write a Python docstring —— An example of how to create a docstring for a given Python function. We specify the Python version, paste in the code, and then ask within a comment for a docstring, and give a characteristic beginning of a docstring (“””).
- Analogy maker —— Create analogies. Modified from a community prompt to require fewer examples.
- JavaScript one line function —— Turn a JavaScript function into a one liner.
- Micro horror story creator —— Creates two to three sentence short horror stories from a topic input.
- Third-person converter —— Converts first-person POV to the third-person. This is modified from a community prompt to use fewer examples.
- Notes to summary —— Turn meeting notes into a summary.
- VR fitness idea generator —— Create ideas for fitness and virtual reality games.
- ESRB rating —— Categorize text based upon ESRB ratings.
- Essay outline —— Generate an outline for a research topic.
- Recipe creator (eat at your own risk) —— Create a recipe from a list of ingredients.
- Chat —— Open ended conversation with an AI assistant.
- Marv the sarcastic chat bot —— Marv is a factual chatbot that is also sarcastic.
- Turn by turn directions —— Convert natural language to turn-by-turn directions.
- Restaurant review creator —— Turn a few words into a restaurant review.
- Create study notes —— Provide a topic and get study notes.
- Interview questions —— Create interview questions.