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ChatGPT 背后的大语言模型有上亿个参数，有趣的是，用来训练 chatGPT 的语料大致也包含这么多个记号，所以差不多“记住”一个记号需要一个参数，看不到什么数据压缩的效果。为了方便开发者使用，又将这些参数归类到5个模型上，方便开发者使用。

五类模型

API 提供了更多的选择和参数， 用 ChatGPT 的时候是没法选后面的语言模型的， 而通过 API 你可以在目前的五种语言模型中选取：
• Ada
• Bargage
• Curie
• Davinci
• gpt-3.5-turbo
它们更多是一种人为的命名，并不是每一种模型负责不同类的交互。
前四种模型的主要区别在于大小不同和训练数据不同，从 A 到 D 能力依次上升。 小的模型能力弱一些，但是速度快、计算成本低。API 是按流量收费的，不同的模型单价不同。所以不是说越强的模型越好 - 它们不但更贵，而且更慢。




这些都只是文字层面的语言模型，官方最近又新增了图像模型以及音频模型，大家可以去官网查看。
目前的定价，见 openai/pricing

API 优点

API 访问比网站访问更稳定可靠。没必要每月花 20 美元买升级版的 chatGPT plus，用 API 就够了，前提是你要懂一点编程。目前开放的 API 都不在服务器端保留状态。如果你想让机器记得前几轮说过的话，必须在发请求时把以前的对话内容再发一遍。
比如你以前跟机器已经唠了 4000 个标记了，又用 40 个标记问了一个附加问题，机器的回答就被限制在 4096 - 4000 - 40 = 56 个记号之内了。（这一点在playground页面上也可以看到。）这个太可怜了！

API 缺点

这些模型只能处理 4096 个记号的上下文，也就是说问题和答案加起来不能超过 4096 个记号，大约两千汉字。如果你想让 AI 帮你写情节连贯的长篇小说，现在还很难。

gpt-3.5-turbo 是优选

最后一种 gpt-3.5-turbo 模型是三月一号刚发布的，据说就是原汁原味的 chatGPT 用的模型。它的能力跟 Davinci 相似，但更适用于对话场景。据我测试比 Davinci 快得多，而价格只要 Davinci 的十分之一。

本文标签： 名称ChatGptModel

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