openai/chatgpt的api接口,各个模型的最大输入token一览表
chatgpt的各个3.5api模型接口的最大输入量一览表:
MODEL | DESCRIPTION | CONTEXT WINDOW | TRAINING DATA |
---|---|---|---|
gpt-3.5-turbo-1106 | Updated GPT 3.5 Turbo New The latest GPT-3.5 Turbo model with improved instruction following, JSON mode, reproducible outputs, parallel function calling, and more. Returns a maximum of 4,096 output tokens. | 16,385 tokens | Up to Sep 2021 |
gpt-3.5-turbo | Currently points to gpt-3.5-turbo-0613 . Will point to gpt-3.5-turbo-1106 starting Dec 11, 2023. | 4,096 tokens | Up to Sep 2021 |
gpt-3.5-turbo-16k | Currently points to gpt-3.5-turbo-0613 . Will point to gpt-3.5-turbo-1106 starting Dec 11, 2023. | 16,385 tokens | Up to Sep 2021 |
gpt-3.5-turbo-instruct | Similar capabilities as text-davinci-003 but compatible with legacy Completions endpoint and not Chat Completions. | 4,096 tokens | Up to Sep 2021 |
gpt-3.5-turbo-0613 Legacy | Snapshot of gpt-3.5-turbo from June 13th 2023. Will be deprecatedon June 13, 2024. | 4,096 tokens | Up to Sep 2021 |
gpt-3.5-turbo-16k-0613 Legacy | Snapshot of gpt-3.5-16k-turbo from June 13th 2023. Will be deprecated on June 13, 2024. | 16,385 tokens | Up to Sep 2021 |
gpt-3.5-turbo-0301 Legacy | Snapshot of gpt-3.5-turbo from March 1st 2023. Will be deprecated on June 13th 2024. | 4,096 tokens | Up to Sep 2021 |
text-davinci-003 Legacy | Can do language tasks with better quality and consistency than the curie, babbage, or ada models. Will be deprecated on Jan 4th 2024. | 4,096 tokens | Up to Jun 2021 |
text-davinci-002 Legacy | Similar capabilities to text-davinci-003 but trained with supervised fine-tuning instead of reinforcement learning. Will be deprecated on Jan 4th 2024. | 4,096 tokens | Up to Jun 2021 |
code-davinci-002 Legacy | Optimized for code-completion tasks. Will be deprecated on Jan 4th 2024. | 8,001 tokens | Up to Jun 2021 |
chatgpt的各个4.0api模型接口的最大输入量一览表:
MODEL | DESCRIPTION | CONTEXT WINDOW | TRAINING DATA |
---|---|---|---|
gpt-4-1106-preview | GPT-4 Turbo New The latest GPT-4 model with improved instruction following, JSON mode, reproducible outputs, parallel function calling, and more. Returns a maximum of 4,096 output tokens. This preview model is not yet suited for production traffic. Learn more. | 128,000 tokens | Up to Apr 2023 |
gpt-4-vision-preview | GPT-4 Turbo with vision New Ability to understand images, in addition to all other GPT-4 Turbo capabilties. Returns a maximum of 4,096 output tokens. This is a preview model version and not suited yet for production traffic. Learn more. | 128,000 tokens | Up to Apr 2023 |
gpt-4 | Currently points to gpt-4-0613 . See continuous model upgrades. | 8,192 tokens | Up to Sep 2021 |
gpt-4-32k | Currently points to gpt-4-32k-0613 . See continuous model upgrades. | 32,768 tokens | Up to Sep 2021 |
gpt-4-0613 | Snapshot of gpt-4 from June 13th 2023 with improved function calling support. | 8,192 tokens | Up to Sep 2021 |
gpt-4-32k-0613 | Snapshot of gpt-4-32k from June 13th 2023 with improved function calling support. | 32,768 tokens | Up to Sep 2021 |
gpt-4-0314 Legacy | Snapshot of gpt-4 from March 14th 2023 with function calling support. This model version will be deprecated on June 13th 2024. | 8,192 tokens | Up to Sep 2021 |
gpt-4-32k-0314 Legacy | Snapshot of gpt-4-32k from March 14th 2023 with function calling support. This model version will be deprecated on June 13th 2024. | 32,768 tokens | Up to Sep 2021 |
相关文章:
openai/chatgpt的api接口,各个模型的最大输入token一览表
chatgpt的各个3.5api模型接口的最大输入量一览表: MODELDESCRIPTIONCONTEXT WINDOWTRAINING DATAgpt-3.5-turbo-1106Updated GPT 3.5 Turbo New The latest GPT-3.5 Turbo model with improved instruction following, JSON mode, reproducible outputs, parallel…...
Spark作业串行与并行提交job
在Scala中,您可以以串行和并行的方式提交Spark作业。看看如何使用for和par.foreach构造对应的例子。 串行Spark作业(使用for) // 串行Spark作业设置 for (tag <- tags) {spark.sparkContext.setJobGroup(tag.toString, s"Tag: $tag…...

HTTP HTTPS 独特的魅力
目录 HTTP协议 HTTP协议的工作过程 首行 请求头(header) HOST Content-Length编辑 User-Agent(简称UA) Referer Cookie 空行 正文(body) HTTP响应详解 状态码 报文格式 HTTP响应格式 如何…...
【nlp】2.5(gpu version)人名分类器实战项目(对比RNN、LSTM、GRU模型)工程管理方式
人名分类器实战项目 0 说明1 工程项目设计2 数据预处理data_processing3 创建模型model4 模型测试test5 训练配置config6 模型训练train7 模型对比绘图plotfigure8 模型预测predict9 代码测试demo0 说明 本项目对前一个博客内容2.5(cpu version) 人名分类器实战项目(对比RNN、…...

金蝶云星空对接打通旺店通·旗舰奇门采购退料单查询接口与创建货品档案接口
金蝶云星空对接打通旺店通旗舰奇门采购退料单查询接口与创建货品档案接口 来源系统:金蝶云星空 金蝶K/3Cloud在总结百万家客户管理最佳实践的基础上,提供了标准的管理模式;通过标准的业务架构:多会计准则、多币别、多地点、多组织、多税制应用…...

在线识别二维码工具
具体请前往:在线二维码识别解码工具--在线识别并解码二维码网址等内容...

CICD 持续集成与持续交付——git
git使用 [rootcicd1 ~]# yum install -y git[rootcicd1 ~]# mkdir demo[rootcicd1 ~]# cd demo/ 初始化版本库 [rootcicd1 demo]# git init 查看状态 [rootcicd1 demo]# git status[rootcicd1 demo]# git status -s #简化输出 [rootcicd1 demo]# echo test > README.md[roo…...

光纤的跳线和尾纤
光纤跳线和光纤尾纤在结构上、连接方式、应用场景等方面存在明显的区别。 光纤跳线有0.9、2.0、3.0,通常是区分光缆外径的。0.9光缆外径0.9mm的,2.0光缆外径2mm,3.0光缆外径3mm。 同时分单模光纤跳线和多模光纤跳线。单模一般是黄色ÿ…...

SQL SERVER 2008安装教程
SQL SERVER 2008安装教程 本篇文章介绍了安装SQL Server 2008企业版的软硬件配置要求,安装过程的详细步骤,以及需要注意的事项。 安装步骤 (1). 在安装文件setup.exe上,单击鼠标右键选择“以管理员的身份运行”,如下图所示&#…...

好莱坞罢工事件!再次警醒人类重视AI监管,人工智能矛盾一触即发!
原创 | 文 BFT机器人 关注国外新闻的应该都知道,最近焦点新闻是好莱坞史上最大规模的一场罢工运动。这场维持118天的罢工运动,终于在11月9号早上12点在好莱坞宣布结束。这场罢工运动虽是演员工会和代表资方的影视制片人联盟的茅盾,但直接引发…...

深度学习系列54:使用 MMDETECTION 和 LABEL-STUDIO 进行半自动化目标检测标注
参考https://mmdetection.readthedocs.io/zh-cn/latest/user_guides/label_studio.html,这里进行简要概述: 1. 启动目标检测服务 在mmdetection文件夹中,执行 label-studio-ml start projects/LabelStudio/backend_template --with \ conf…...
WSL2环境下Debian 12的Docker安装与配置
WSL设置相关: wsl -l -v # 查看当前配置情况正常配置如下: NAME STATE VERSION * Debian Running 2如果与以上有差异,按如下步骤进行配置: wsl --set-version 2 wsl --set-default-version 2 wsl --s…...

11 月 11 日 ROS 学习笔记——ROS 架构及概念
文章目录 前言一、 ROS 文件系统级1). 工作空间 Ws2). 功能包3). 消息 msg4). 服务 srv 二、计算图级1). 动态加载节点 nodelet2). 主题 topic3). 服务 srv4). 消息 msg5). 试用练习5). 创建工作空间6). 创建 ROS 功能包和元功能包7). 编译ROS功能包8). 使用 ROS 节点9). 使用主…...
BSN专网项目介绍:宁波市区块链新型基础设施“甬链”
“甬链”是在宁波市委网络安全和信息化委员会办公室、宁波市发展和改革委员会、宁波市经济和信息化局、宁波市大数据发展管理局等政府单位的指导下,由宁波区块链专委会主任单位中国移动宁波分公司,基于区块链服务网络(BSN)的技术和…...
【数据库表及字段统计SQL】【mysql】【clickhouse】【oracle】
最近在一些元数据整理时,需要对数据库进行澄清,奈何数据库没有专门的运维工程师,得自行取相关信息,故最终整理了相关统计语句。 Clickhouse 元数据明细 SELECTt1.database AS 库名,t1.name AS 表名,replaceRegexpAll(toStri…...

如何分析伦敦金的价格走势预测?
伦敦金作为国际黄金市场的重要指标,其价格走势一直备受投资者关注。但是,黄金市场的价格变化受到多种因素的影响,因此要准确预测伦敦金的价格走势并非易事。在本文中,将介绍一些常用的方法和工具,帮助您分析伦敦金的价…...
【设计原则篇】聊聊接口隔离原则
是什么 客户端不应该强迫依赖它不需要的接口,客户端可以理解为接口的调用者或者使用者。接口其实就是一种规范,比如手机都是同样的接口,那么充电器就可以使用。 接口从细的层面来说的话,其实分三种,一组API接口集合、单…...
自压缩llm 为 超长记忆之随机编码(非进制编码)
自压缩llm 为 超长记忆之随机编码(非进制编码) 代码代码解析代码 # 自压缩llm 为 超长记忆 # prompt 格式 # <|细颗粒词表|><|粗颗粒词表|><|细颗粒词表|> # 细颗粒词表 = 词1,词2,词3,词4,词5,词6,词7,词8,词9,词10, # 组颗粒词表id1, 组颗…...

苹果怎么互传照片?简单方法总结好了!
随着时间的推移,手机中的照片数量可能会不断增加,从而导致存储空间不足。这时候,将照片传输到另一个手机可以扩大存储容量,使我们的手机更加顺畅运行。那么,苹果怎么互传照片?在拥有两台苹果设备的情况下&a…...

【ARM Trace32(劳特巴赫) 使用介绍 2.1 -- TRACE32 Practice 脚本 cmm 脚本学习】
请阅读【ARM Coresight SoC-400/SoC-600 专栏导读】 上篇文章【ARM Trace32(劳特巴赫) 使用介绍 2 - Veloce 环境中使用trace32 连接 Cortex-M33】 下篇文章【ARM Trace32(劳特巴赫) 使用介绍 2.2 – TRACE32 进阶命令之 DIAG 弹框命令】 文章目录 1. TRACE32 Practice 语法1.…...

label-studio的使用教程(导入本地路径)
文章目录 1. 准备环境2. 脚本启动2.1 Windows2.2 Linux 3. 安装label-studio机器学习后端3.1 pip安装(推荐)3.2 GitHub仓库安装 4. 后端配置4.1 yolo环境4.2 引入后端模型4.3 修改脚本4.4 启动后端 5. 标注工程5.1 创建工程5.2 配置图片路径5.3 配置工程类型标签5.4 配置模型5.…...
Python ROS2【机器人中间件框架】 简介
销量过万TEEIS德国护膝夏天用薄款 优惠券冠生园 百花蜂蜜428g 挤压瓶纯蜂蜜巨奇严选 鞋子除臭剂360ml 多芬身体磨砂膏280g健70%-75%酒精消毒棉片湿巾1418cm 80片/袋3袋大包清洁食品用消毒 优惠券AIMORNY52朵红玫瑰永生香皂花同城配送非鲜花七夕情人节生日礼物送女友 热卖妙洁棉…...
LRU 缓存机制详解与实现(Java版) + 力扣解决
📌 LRU 缓存机制详解与实现(Java版) 一、📖 问题背景 在日常开发中,我们经常会使用 缓存(Cache) 来提升性能。但由于内存有限,缓存不可能无限增长,于是需要策略决定&am…...

GO协程(Goroutine)问题总结
在使用Go语言来编写代码时,遇到的一些问题总结一下 [参考文档]:https://www.topgoer.com/%E5%B9%B6%E5%8F%91%E7%BC%96%E7%A8%8B/goroutine.html 1. main()函数默认的Goroutine 场景再现: 今天在看到这个教程的时候,在自己的电…...

【堆垛策略】设计方法
堆垛策略的设计是积木堆叠系统的核心,直接影响堆叠的稳定性、效率和容错能力。以下是分层次的堆垛策略设计方法,涵盖基础规则、优化算法和容错机制: 1. 基础堆垛规则 (1) 物理稳定性优先 重心原则: 大尺寸/重量积木在下…...
《Offer来了:Java面试核心知识点精讲》大纲
文章目录 一、《Offer来了:Java面试核心知识点精讲》的典型大纲框架Java基础并发编程JVM原理数据库与缓存分布式架构系统设计二、《Offer来了:Java面试核心知识点精讲(原理篇)》技术文章大纲核心主题:Java基础原理与面试高频考点Java虚拟机(JVM)原理Java并发编程原理Jav…...

相关类相关的可视化图像总结
目录 一、散点图 二、气泡图 三、相关图 四、热力图 五、二维密度图 六、多模态二维密度图 七、雷达图 八、桑基图 九、总结 一、散点图 特点 通过点的位置展示两个连续变量之间的关系,可直观判断线性相关、非线性相关或无相关关系,点的分布密…...

解析“道作为序位生成器”的核心原理
解析“道作为序位生成器”的核心原理 以下完整展开道函数的零点调控机制,重点解析"道作为序位生成器"的核心原理与实现框架: 一、道函数的零点调控机制 1. 道作为序位生成器 道在认知坐标系$(x_{\text{物}}, y_{\text{意}}, z_{\text{文}}…...

Mysql故障排插与环境优化
前置知识点 最上层是一些客户端和连接服务,包含本 sock 通信和大多数jiyukehuduan/服务端工具实现的TCP/IP通信。主要完成一些简介处理、授权认证、及相关的安全方案等。在该层上引入了线程池的概念,为通过安全认证接入的客户端提供线程。同样在该层上可…...

XXE漏洞知识
目录 1.XXE简介与危害 XML概念 XML与HTML的区别 1.pom.xml 主要作用 2.web.xml 3.mybatis 2.XXE概念与危害 案例:文件读取(需要Apache >5.4版本) 案例:内网探测(鸡肋) 案例:执行命…...