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1MT:一百万个tokens。此定价基于 ¥2 = $1 的汇率。如果您的购买汇率为 ¥3.5 = $1,则价格应相应乘以 1.75。

whisper-1

Whisper 是一个通用的语音识别模型,训练于一个大型多样化音频数据集。您还可以将其用作多任务模型,以执行多语言语音识别、语音翻译和语言识别。

gpt-4o-2024-05-13

GPT-4o(“o”代表“全能”)是我们多功能、高智能的旗舰模型。它接受文本和图像输入,并生成文本输出(包括结构化输出)。它是大多数任务的最佳模型,也是我们在 o 系列模型之外最强大的模型。

bge-reranker-v2-m3

轻量级重排序模型,具有强大的多语言能力,易于部署,推理速度快。

bge-m3

BGE-M3 是一个多功能的多语言嵌入模型,支持在 100 多种语言中进行密集、稀疏和多向量检索,并处理从句子到长文档(8,192 个标记)的输入。

gpt-3.5-turbo

GPT-3.5 Turbo 模型可以理解和生成自然语言或代码,并已针对使用聊天完成 API 进行优化,但在非聊天任务中也表现良好。到 2024 年 7 月,使用 gpt-4o-mini 替代 GPT-3.5 Turbo,因为它更便宜、更强大、多模态,并且速度相同。GPT-3.5 Turbo 仍可在 API 中使用。

gpt-3.5-turbo-0125

GPT-3.5 Turbo 模型可以理解和生成自然语言或代码,并已针对使用聊天完成 API 进行优化,但在非聊天任务中也表现良好。到 2024 年 7 月,使用 gpt-4o-mini 替代 GPT-3.5 Turbo,因为它更便宜、更强大、多模态,并且速度相同。GPT-3.5 Turbo 仍可在 API 中使用。

text-embedding-3-large

text-embedding-3-large 是我们最强大的嵌入模型,适用于英语和非英语任务。嵌入是文本的数值表示,可以用来衡量两段文本之间的相关性。嵌入在搜索、聚类、推荐、异常检测和分类任务中非常有用。

text-embedding-3-small

text-embedding-3-small 是我们改进的、更高效的 ada 嵌入模型版本。嵌入是文本的数值表示,可以用来衡量两段文本之间的相关性。嵌入在搜索、聚类、推荐、异常检测和分类任务中非常有用。

gpt-4-all

使用逆向工程在官方应用程序中调用模型并将其转换为 API。

gpt-4-gizmo-*

使用逆向工程在官方应用程序中调用模型并将其转换为 API。

tts-1

TTS 是一个将文本转换为自然听起来的语音文本的模型。tts-1 模型经过优化,适用于实时文本到语音的使用场景。请在音频 API 中与语音端点一起使用。

tts-1-hd

TTS 是一个将文本转换为自然听起来的语音文本的模型。tts-1 模型经过优化,适用于实时文本到语音的使用场景。请在音频 API 中与语音端点一起使用。

dall-e-3

DALL·E 是一个人工智能系统,可以根据自然语言描述创建逼真的图像和艺术作品。DALL·E 3 目前支持在给定提示的情况下,创建具有特定大小的新图像。

text-embedding-ada-002

text-embedding-ada-002 是我们改进的、更高效的 ada 嵌入模型版本。嵌入是文本的数值表示,可以用来衡量两段文本之间的相关性。嵌入在搜索、聚类、推荐、异常检测和分类任务中非常有用。