今天凌晨，OpenAI官方发布ChαtGΡΤ和Whisper的成本接囗，开发人员现在可以通过API使用最新的文本生成和语音转文本功能 。OpenAI称：通过一系列系统级优化，自去年12月以来，ChαtGΡΤ的降低成本降低了90%；现在OpenAI用这些节省下来的成本造福广大开发者 。开发人员现在通过API使用Whisper v2大模型，从而获得更快的αtGΡΤ速度和更经济成本 。ChαtGΡΤ模型会不断得到升级改进，并提供专用容量来对模型进行更深入的正式控制 。
OpenAI发布的ChαtGΡΤ模型名称为gpt-3.5-turbo，它与ChαtGΡΤ产品中使用的模型相同 。价格0.002美元/1000 token，比之前的成本text-davinci-003便宜10倍 。gpt-3.5-turbo在聊天场景下表现经验，许多非聊天场景应用也可以表现优秀，开发者只需要极少调整就可以将模型由text-davinci-003切换到gpt-3.5-turbo。降低
OpenAI会不断改进 ChαtGΡΤ 模型，因此gpt-3.5-turbo模型会不断更新（4月会升级到最新稳定版本），OpenAI也推荐大家使用gpt-3.5-turbo模型。为了满足开发者对特定模型版本的正式需求，OpenAI还提供了特定快照版 。目前提供的开放特定快照版为gpt-3.5-turbo-0301，该版本在接下来的三个月内不更新，有效期到2023年6月1日 。
| gpt-3.5-turbo | 功能最强大的成本 GPT-3.5 模型，并针对聊天场景进行了专门优化，成本仅为 text-davinci-003 的 1/10。 会不断迭代更新。降低 | 4,αtGΡΤ096 tokens | 截至2021年6月 |
| gpt-3.5-turbo-0301 | gpt-3.5-turbo的2023年3月1日快照版本 。此模型在加下来3个月内不会更新，有效期截止2023年6月1日 。正式 | 4,开放096 tokens | 截至2019年10月 |
由于gpt-3.5-turbo为聊天而场景设计，所以接口设计上发生了一点变化 。在GPT-3接口中，问题是通过prompt字段传入的，gpt-3.5-turbo没有prompt字段，取而代之的是messages数组 。下面是一个典型的接口调用例子：
import openaicompletion = openai.ChatCompletion.create(model="gpt-3.5-turbo",messages=[{"role": "system", "content": "你是一个聪明的助理"},{"role": "user", "content": "哪支球队赢得了2018世界杯?"},{"role": "assistant", "content": "法国国家男子足球队获得2018年俄罗斯世界杯 。"},{"role": "user", "content": "决赛对手是谁？"}])print(completion)上面示例代码中，我们将多轮对话封装到messages数组中，每条消息都有role和content 。role的可选值为system, user, assistant，content是消息内容 。
通常，对话的格式首先是system消息，然后是交替的user消息和assistant消息 。
system消息有助于设置模型的行为 。在上面的例子中，模型被告知“你是一个聪明的助理”，模型就会扮演一个助理角色，输出的内容会尽可能像一个助理一样简洁清晰 。
user消息有助于指导模型 。它即可以是用户的问题（通常是最后一条），也可以是开发人员的指令设置或上下文提示 。
assistant消息有助于存储上下文 。它即可以是模型之前的输出，也可以由开发人员编写，用于给出所需行为的示例 。
由于模型没有过去请求的记忆，所以必须通过对话提供所有相关信息 。因此包含历史回话有助于模型更好理解问题 。上面实例中，如果没有中间的user消息和assistant消息，单独问模型"决赛对手是谁？"模型是很难给出正确回答的 。
gpt-3.5-turbo的返回数据格式也稍有变化 。GPT-3接口的输出封装在text字段中，gpt-3.5-turbo的输出封装在message字段中，并且同样由role和content构成 。我们可以简单地通过completion['choices'][0]['message']['content']获取输出 。
由于gpt-3.5-turbo的表现与text-davinci-003类似，但价格是text-davinci-003的1/10，因此官方建议在大多数使用情况下使用gpt-3.5-turbo 。
对于开发者来说，需要改动的地方很少，只需要将prompt改为messages格式即可 。
"prompt": "哪支球队赢得了2018世界杯?"改为:
messages: [{"role": "system", "content": "你是一个聪明的助理"},{"role": "user", "content": "哪支球队赢得了2018世界杯?"}]或者更简单地改为：
messages: [{"role": "user", "content": "哪支球队赢得了2018世界杯?"}]⚠注意：gpt-3.5-turbo和gpt-3.5-turbo-0301不支持微调 。
Whisper是OpenAI于2022年9月开源的语音转文本模型，推出后获得开发者社区的极大赞誉 。现在我们可以通过API调用Whisper v2模型，价格为0.006美元/分钟 。与其他服务相比，高度优化的服务堆栈可确保Whisper具有更快的性能 。
Whisper API提供transcribe 和 translate接口，支持多种音频格式（m4a、mp3 、mp4、mpeg 、mpga 、wav 、webm） 。
Whisper目前支持南非荷兰语 、阿拉伯语 、亚美尼亚语 、阿塞拜疆语 、白俄罗斯语 、波斯尼亚语 、保加利亚语 、加泰罗尼亚语 、中文 、克罗地亚语 、捷克语 、丹麦语 、荷兰语 、英语 、爱沙尼亚语 、芬兰语、法语 、加利西亚语、德语 、希腊语 、希伯来语 、印地语 、匈牙利语、冰岛语 、印度尼西亚语 、 意大利语、日语 、卡纳达语、哈萨克语 、韩语 、拉脱维亚语 、立陶宛语 、马其顿语 、马来语、马拉地语 、毛利语 、尼泊尔语 、挪威语 、波斯语 、波兰语 、葡萄牙语 、罗马尼亚语 、俄语 、塞尔维亚语 、斯洛伐克语 、斯洛文尼亚语 、西班牙语 、斯瓦希里语 、瑞典语 、他加禄语 、 泰米尔语 、泰语 、土耳其语 、乌克兰语、乌尔都语、越南语和威尔士语 。
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