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api/intro.md

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+# OpenAI API 介绍
 
+当我们了解并使用了OpenAI的那些不可思议的产品以后，也许会希望将这些功能集成到自己的项目中或者产品中，用于提升产品的交互或者为产品增加新的亮点，有时候也可能希望使用OpenAI的功能解决一些较为复杂的任务，这个时候OpenAI的API接口正好可以帮助我们实现这些想法。
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+OpenAI API 是一个基于深度学习模型训练的自然语言处理 API，旨在帮助用户生成、理解和处理自然语言文本。该 API 可应用于各种任务，包括但不限于自动化文本生成、语言翻译、内容分类和提取、智能问答等。由于其高度可定制的特性，OpenAI API 可以根据用户的需求进行灵活的调整和优化。
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+而OpenAI API的核心则是基于最先进的语言模型（如GPT-3.5）实现文本自动补全，同时它还提供了不同能力级别模型以满足不同的需求。除此之外，OpenAI API 还提供了文本摘要功能，它可以帮助客户快速的理解文本内容，节省时间和精力。不仅如此，通过调用OpenAI API接口，我们还可以实现文本翻译、分类、情感分析、实体识别等，这些功能可以帮助我们更好地理解文本，从而更加精准地进行相关操作。
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+下面列举几个常用的模型：
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+* GPT-3.5系列：该系列的模型可以理解并生成自然语言或代码。这其中最强大且最具成本效益的GPT3.5模型是gpt-3.5-turbo，这个模型不但针对聊天进行了优化，也适用于传统的文本补全等任务；除此之外Davinci系列模型擅长理解复杂的意图，总结，解决各种逻辑问题和动机问题；Curie系列模型擅长回答问题和理解情感总结摘要；Babbage系列可以执行简单的任务，进行语义搜索；而Ada系列通常是最快的模型，可以执行解析文本、地址更正和不需要太多细微差别的某些分类任务等。
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+  如此多的模型，我们该如何选择呢？我们可以使用`https://gpttools.com/comparisontool` GPT比较工具，同时运行不同的模型来比较输出、设置和响应时间等，从而找到最适合的模型。
+* DALL.E：可以根据自然语言的描述创建逼真的图像和艺术作品。目前支持在提示的情况下创建具有特定大小的新图像、编辑现有图像或创建用户提供的图像的变体的能力；
+* Whisper：是一种通用的语音识别模型，可以将音频转换为文本；
+* Codex：我们可以理解和生成代码，它的训练数据包含自然语言和来自 GitHub 的数十亿行公共代码。
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+在使用上面，OpenAI API提供了多种编程语言的客户端库，官方提供了Python和Nodejs的库，社区也贡献了Java、Ruby、Go等语言的客户端库，这些库可以让开发者更轻松地使用API。
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+而为了每个用户都可以更好的享受OpenAI API带来的服务，OpenAI API进行了访问速率限制--对用户或客户端在指定时间段内可以访问服务器的次数施加的限制。速率限制以两种方式衡量：RPM（每分钟请求数）和TPM（每分钟令牌数），不同的模式，限制也存在差异。
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+更需要注意的是，OpenAI API 是商业服务，使用 API 需要支付费用。其价格基于使用模型的时间和计算资源。每个模型都有不同的费用。
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+另外，OpenAI也规定了一些使用API的政策和限制，要求使用者遵守，否则可能会取消他们的API访问权限。