我们正在推出新一代嵌入模型，新的GPT-4 Turbo和审查模型，新的API使用管理工具，以及即将推出GPT-3.5 Turbo的更低价格。
快速链接
我们正在发布新模型，降低 GPT-3.5 Turbo 的价格，并推出新的开发者管理 API 密钥和了解 API 使用情况的方式。新模型包括：
- 两个新的嵌入模型
- 更新的 GPT-4 Turbo 预览模型
- 更新的 GPT-3.5 Turbo 模型
- 更新的文本审核模型
默认情况下，发送到OpenAI API的数据将不会用于训练或改进OpenAI模型。
新的嵌入模型，价格更低
我们正在推出两个新的嵌入模型：一个更小更高效的 text-embedding-3-small 模型，以及一个更大更强大的 text-embedding-3-large 模型。
嵌入是表示自然语言或代码等内容中概念的一系列数字。嵌入使得机器学习模型和其他算法能够轻松理解内容之间的关系，并执行诸如聚类或检索等任务。它们驱动ChatGPT和Assistants API中的知识检索等应用，以及许多检索增强生成（RAG）开发工具。
一个新的小型文本嵌入模型
text-embedding-3-small 是我们的新高效嵌入模型，比其前身text-embedding-ada-002模型在2022年12月发布时提供了显著的升级。
性能更强大。 将text-embedding-ada-002与text-embedding-3-small进行比较，对于多语言检索的常用基准（MIRACL），平均分数从31.4%提高到44.0%，而对于英语任务的常用基准（MTEB），平均分数从61.0%提高到62.3%。
价格下调。 text-embedding-3-small 模型的效率也比我们之前的 text-embedding-ada-002 模型高出很多。因此，与 text-embedding-ada-002 相比，text-embedding-3-small 的定价已经降低了5倍，每千个标记的价格从$0.0001降至$0.00002。
我们不会废弃 text-embedding-ada-002，因此虽然我们建议使用更新的模型，但客户仍然可以继续使用上一代模型。
一个新的大型文本嵌入模型：text-embedding-3-large
text-embedding-3-large 是我们的新一代更大的嵌入模型，可以创建高达3072维的嵌入。
性能更强大。 text-embedding-3-large 是我们的新性能最佳模型。将 text-embedding-ada-002 与 text-embedding-3-large 进行比较：在 MIRACL 上，平均分数从 31.4% 增加到 54.9%，而在 MTEB 上，平均分数从 61.0% 增加到 64.6%。
text-embedding-3-large 将以 $0.00013 / 1k tokens 的价格销售。
您可以在我们的嵌入指南中了解更多关于使用新的嵌入模型的信息。
原生支持缩短嵌入
使用更大的嵌入，例如将它们存储在向量存储中以进行检索，通常比使用较小的嵌入成本更高，消耗更多的计算、内存和存储空间。
我们的两个新嵌入模型都是使用一种技术进行训练的，这种技术允许开发人员在使用嵌入时在性能和成本之间进行权衡。具体来说，开发人员可以通过传递“dimensions”API参数来缩短嵌入（即从序列末尾删除一些数字），而不会使嵌入失去其表示概念的属性。例如，在MTEB基准测试中，“text-embedding-3-large”嵌入可以缩短到256的大小，而仍然能够胜过大小为1536的未缩短的“text-embedding-ada-002”嵌入。
| ada v2 | text-embedding-3-small | text-embedding-3-large | | | | | | ------------------ | ---------------------- | ---------------------- | ---- | ---- | ---- | ---- | | 嵌入大小 | 1536 | 512 | 1536 | 256 | 1024 | 3072 | | 平均 MTEB 分数 | 61.0 | 61.6 | 62.3 | 62.0 | 64.1 | 64.6 |
这使得使用非常灵活。例如，当使用一个只支持长度最多为1024维的向量数据存储时，开发人员现在仍然可以使用我们最好的嵌入模型text-embedding-3-large，并为dimensions API参数指定一个值为1024，这将把嵌入从3072维缩短到1024维，以换取更小的向量尺寸，从而牺牲一些准确性。
其他新型号和更低价格
更新的 GPT-3.5 Turbo 模型和更低的定价
下周我们将推出新的GPT-3.5 Turbo模型，gpt-3.5-turbo-0125，这是过去一年中第三次降低GPT-3.5 Turbo价格，以帮助我们的客户扩展规模。新模型的输入价格降低了50%，为每千个标记0.0005美元，输出价格降低了25%，为每千个标记0.0015美元。该模型还将有各种改进，包括在请求的格式中更高的响应准确性，以及修复了一个错误，该错误导致非英语语言函数调用的文本编码问题。
使用固定的 gpt-3.5-turbo 模型别名的客户将在该模型推出两周后自动升级，从 gpt-3.5-turbo-0613 升级到 gpt-3.5-turbo-0125。
更新的 GPT-4 Turbo 预览
自 GPT-4 Turbo 发布以来，超过 70% 的 GPT-4 API 客户请求已经转向 GPT-4 Turbo，开发人员利用其更新的知识截止日期、更大的 128k 上下文窗口和更低的价格。
今天，我们发布了更新的 GPT-4 Turbo 预览模型，gpt-4-0125-preview。该模型在代码生成等任务上的完成度比之前的预览模型更高，并旨在减少模型未完成任务的“懒惰”情况。新模型还包括修复影响非英文 UTF-8 生成的 bug。
对于那些希望自动升级到新的 GPT-4 Turbo 预览版本的用户，我们还推出了一个新的 gpt-4-turbo-preview 模型名称别名，它将始终指向我们最新的 GPT-4 Turbo 预览模型。
我们计划在未来几个月推出具有视觉功能的 GPT-4 Turbo 版本。
更新的审查模型
免费的 Moderation API 允许开发者识别潜在有害文本。作为我们持续的安全工作的一部分，我们发布了 text-moderation-007，这是迄今为止我们最强大的审查模型。text-moderation-latest 和 text-moderation-stable 别名已更新指向它。您可以通过我们的 安全最佳实践指南 了解更多构建安全 AI 系统的信息。
理解 API 使用和管理 API 密钥的新方法
我们正在推出两项平台改进，以便让开发人员更清楚地了解他们的使用情况，并对 API 密钥进行更多控制。
开发人员现在可以从API密钥页面分配权限给API密钥。例如，可以将密钥分配为只读权限，以供内部跟踪仪表板使用，或者限制其仅访问特定的端点。
其次，使用仪表板和使用导出功能现在在打开跟踪后，可以按 API 密钥级别公开指标。这样一来，只需为每个功能、团队、产品或项目分别使用不同的 API 密钥，就可以轻松查看每个级别的使用情况。
在未来几个月中，我们计划进一步改进开发人员查看其API使用情况和管理API密钥的能力，特别是在较大的组织中。
关于OpenAI API 的最新更新，请关注我们在 X 上的最新动态@OpenAIDevs。
作者
致谢
庄俊堂，保罗·巴尔特斯库，乔伊·焦，阿尔温德·尼拉坎坦，安德鲁·布劳恩斯坦，杰夫·哈里斯，洛根·基尔帕特里克，莱尔·帕塔克，伊诺克·张，泰德·桑德斯，刘宇天，阿努什里·阿格拉瓦尔，安德鲁·彭，伊恩·基夫利钱，梅赫梅特·亚特巴兹，玛德琳·博伊德，安娜-路易莎·布拉克曼，弗洛伦西亚·莱昂尼·阿莱曼，亨利·海德，莫莉·林，梅根·沙，切尔西·卡尔森，山姆·托泽尔，瑞恩·格林，艾莉森·哈蒙，丹尼·金，卡罗利斯·科萨斯，玛丽·犬塚，彼得·巴库姆，巴雷特·佐夫，卢克·梅茨，翟一炜，林瑞德，亚什·帕蒂尔，米安娜·陈，安德鲁·康德里奇，布赖登·伊斯特曼，利亚姆·费杜斯，约翰·舒尔曼，弗拉德·福门科，安德烈·卡帕西，艾丹·克拉克，欧文·坎贝尔-摩尔
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