当前位置: 首页 > news >正文

【服务器】搭建ChatGPT站点常见问题

目录

❓ 常见问题

🌼1. 什么是OpenAI APIkey?

🌼2. 什么是Token?

🌼3. 为什么回复不是GPT-4?

🌼4. 如何区分 GPT-3.5 和 GPT-4

🌼5. 为什么回复到一半卡住?

🌼6. 为什么总是提示504超时?

🌼7. 什么叫开户用户?


❓ 常见问题

🌼1. 什么是OpenAI APIkey?

APIkey意思是钥匙、令牌。用以请求OpenAI接口的密钥,俗称APIkey。(格式以sk-开头)。
例如 sk-YwjAwv42tLiHsxphBc2eA3275f41416996471502619679A3


🌼2. 什么是Token?

OpenAI是根据token数量来收费,1000个token通常代表750个英文单词或500个汉字。
AI模型是根据提问(prompt)和回答(completion)的Token 进行分别统计费用。
注意: 1 token并不表示一个汉字或者几个汉字,Token你可以理解为一个语义。是AI模型理解语言的单位。


🌼3. 为什么回复不是GPT-4?

当你问 GPT-4:“你是 GPT-4 吗?”
它可能会回答:“我是 OpenAI 的 GPT-3 模型,GPT-4 还未发布。”
这是因为 OpenAI 提供的 GPT-4 API 使用的训练数据仅延续到 2021 年 9 月。模型一旦训练完成,除非进行再次训练,其所含知识不会自动更新。
这就像你在 2021 年无法预知 2023 年的事件一样,模型只能提供基于其训练数据截止日期前的知识和信息,因此可能给出过时或不准确的答案。


🌼4. 如何区分 GPT-3.5 和 GPT-4

测试问题 1

测试提问:昨天的当天是明天的什么?
GPT-3.5 回复:昨天
GPT-4 回复:前天

测试问题 2

测试提问:鲁迅为什么打周树人?(Why did Zhou Shuren beat up Lu Xun?)
GPT-3.5 回复:稀奇古怪的乱编理由,认为鲁迅和周树人是两个人
GPT-4 回复:鲁迅和周树人是同一个人\

测试问题 3

测试提问:树上 9 只鸟,开枪打掉 1 只,还剩几只?(There are 9 birds in the tree, the hunter shoots one, how many birds are left in the tree?)
GPT-3.5 回复:还剩8只。
GPT-4 回复:鸟会被枪声吓飞,一只都不剩。


🌼5. 为什么回复到一半卡住?

提示

当遇到回复中断的问题时,通常有两种常见原因:

接口超时:这是最常见的原因,尤其是在使用 GPT-4 模型时。由于 GPT-4 回复速度较慢,可能导致接口响应时间过长,进而造成无法回复的情况。解决这个问题的办法是调整接口的超时时间,设置为最大允许的时长。

网络波动:网络的不稳定也可能导致回复中断。您可以在服务器上测试接口的延迟(比如使用 ping 命令)。如果发现延迟过大,可以联系奶鲨获取加速的接口地址。


🌼6. 为什么总是提示504超时?

提示504超时的原因通常与网络连接或服务器响应有关。以下是解决方法的步骤:

检查网络连接:首先,您应该在服务器上测试与接口域名的连接。这可以通过执行ping命令来完成。如果无法成功连接到平台服务器,这可能是引起504超时的原因之一。

改用流式接口:如果您当前使用的是非流式接口,建议改用流式响应。在复杂的对话情况下,GPT模型可能需要较长时间才能响应。非流式接口在等待模型响应期间可能会超过服务器设置的响应时间限制,导致504错误。相比之下,流式接口能更好地处理长时间的响应,从而减少超时的风险。


🌼7. 什么叫开户用户?

充值额度>=500美金且在接下来每月用量不少于200美金的用户可以进行开户,若用量不达标管理员会在次月将账户中的额度转化为KEY继续提供服务(有效期一个月)

  • 一对一的使用指导
  • 免费搭建相同站点(API转发站)
  • 自定义生成任意额度任意时间的KEY
  • 额度永不过期
  • 拥有独立的后台
  • 查看详细的使用日志
  • 可提供属于自己域名的反代地址
  • APIKEY属于高速通道

🌼8. ChatGPT扣费公式(官网)

📖定价说明

ChatGPT扣费公式(与官方一致)

  • 总花费 = (提问 Token 数 / 1000) x 提问价格 + (回答 Token 数 / 1000) x 回答价格。

1000 tokens 相当于750个单词或者500个汉字左右

充值比例

OpenAI是以美元$ 作为计费单位,1美元换算人民币价格为7.2左右。

以下数据来源于官方

模型名称

提问价格

回答价格

模型上限

备注说明

gpt-3.5-turbo

$0.0015 /1000 tokens

$0.002 /1000 tokens

4K tokens

4K上下文(适合快速回答简单问题。)

gpt-3.5-turbo-0301

$0.0015 /1000 tokens

$0.002 /1000 tokens

4K tokens

4K上下文(适合快速回答简单问题。)

gpt-3.5-turbo-0613

$0.0015 /1000 tokens

$0.002 /1000 tokens

4K tokens

4K上下文(适合快速回答简单问题。)

gpt-3.5-turbo-16k

$0.003 /1000 tokens

$0.004 /1000 tokens

16K tokens

16K上下文适合快速回答简单问题,字数更多。

gpt-3.5-turbo-16k-0301

$0.003 /1000 tokens

$0.004 /1000 tokens

16K tokens

16K上下文适合快速回答简单问题,字数更多。

gpt-3.5-turbo-16k-0613

$0.003 /1000 tokens

$0.004 /1000 tokens

16K tokens

16K上下文适合快速回答简单问题,字数更多。

gpt-3.5-turbo-1106

$0.001 /1000 tokens

$0.002 /1000 tokens

16K tokens

最新模型,数据最新,价格更低。最大回复Token数4096Token。

gpt-3.5-turbo-instruct

$0.0015 /1000 tokens

$0.002 /1000 tokens

8K tokens

微调模型,适合特殊场景。

gpt-4

$0.03 /1000 tokens

$0.06 /1000 tokens

8K tokens

功能更强大。比3.5理解能力更强

gpt-4-0314

$0.03 /1000 tokens

$0.06 /1000 tokens

8K tokens

功能更强大。比3.5理解能力更强

gpt-4-0613

$0.03 /1000 tokens

$0.06 /1000 tokens

8K tokens

功能更强大。比3.5理解能力更强,最大回复Token数4096Token

gpt-4-1106-preview

$0.01 /1000 tokens

$0.03 /1000 tokens

4K tokens

最新模型,上下文记忆最大128K,最大输出为4096Token。不建议生产环境使用

gpt-4-vision-preview

$0.01 /1000 tokens

$0.03 /1000 tokens

8K tokens

128K上下文,最新模型,多模态。可以理解图片,最大输出为4096Token。不建议生产环境使用

gpt-4-32K

$0.06 /1000 tokens

$0.12 /1000 tokens

32K tokens

可以理解32K上下文


相关文章:

【服务器】搭建ChatGPT站点常见问题

目录 ❓ 常见问题 🌼1. 什么是OpenAI APIkey? 🌼2. 什么是Token? 🌼3. 为什么回复不是GPT-4? 🌼4. 如何区分 GPT-3.5 和 GPT-4 🌼5. 为什么回复到一半卡住? 🌼6.…...

QT+opengl 创建一个六边形

一.关键名词解释 VAO: Vertex Array Object, 顶点数组对象,你要绘制的图形。 VBO:Vertex Buffer Object, 顶点缓冲对象,所有顶点的集合。 EBO:Element Buffer Object, 元素缓冲对象,顶点的索引值。 IBO: Index Buffer Object, 索引缓冲对象。…...

Android imageView.setImageXXX() 引发的卡顿问题

在 Android 开发中,ImageView 是一个用户界面控件,用于在应用中显示图片。它是 Android UI 组件库中一个非常基础和常用的部分。使用 ImageView,你可以在屏幕上显示来自不同来源的图像,比如位图文件、绘图资源 drawable、网络来源…...

MavenGradle等引入jSerialComm

引入 jSerialComm [2.0.0,3.0.0) 此版本发布于 Nov 7, 2023 (23年11月) Maven: <dependency><groupId>com.fazecast</groupId><artifactId>jSerialComm</artifactId><version>[2.0.0,3.0.0)</version> </dependency>Ivy: …...

热门技术问答 | 请 GaussDB 用户查收

近年来&#xff0c;Navicat 与华为云 GaussDB 展开一系列技术合作&#xff0c;为 GaussDB 用户提供面向管理开发工具的生态工具。Navicat 现已完成 GaussDB 主备版&#xff08;单节点、多节点&#xff09;和分布式数据库的多项技术对接。Navicat 通过工具的流畅性和实用性&…...

【C/C++ 01】初级排序算法

排序算法通常是针对数组或链表进行排序&#xff0c;在C语言中&#xff0c;需要手写排序算法完成对数据的排序&#xff0c;排序规则通常为升序或降序&#xff08;本文默认为升序&#xff09;&#xff0c;在C中&#xff0c;<algorithm>头文件中已经封装了基于快排算法的 st…...

Android Settings 显示电池点亮百分比

如题&#xff0c;Android 原生 Settings 里有个 电池电量百分比 的选项&#xff0c;打开后电池电量百分比会显示在状态栏。 基于 Android 13 &#xff0c; 代码在 ./packages/apps/Settings/src/com/android/settings/display/BatteryPercentagePreferenceController.java &am…...

Windows记事本不显示下划线的原因及解决方法

最近使用Windows 记事本敲代码发现一个问题&#xff1a;代码中的下划线无法显示&#xff01;&#xff01;&#xff01;(字体为“微软雅黑”、字体大小为11下&#xff0c;代码中的下划线无法显示。当然每个人情况可能不同) 在 Windows 记事本中&#xff0c;下划线可能会因为 字体…...

嵌入式软件工程师面试题——2025校招社招通用(C/C++)(四十六)

说明&#xff1a; 面试群&#xff0c;群号&#xff1a; 228447240面试题来源于网络书籍&#xff0c;公司题目以及博主原创或修改&#xff08;题目大部分来源于各种公司&#xff09;&#xff1b;文中很多题目&#xff0c;或许大家直接编译器写完&#xff0c;1分钟就出结果了。但…...

【学网攻】 第(13)节 -- 动态路由(OSPF)

系列文章目录 目录 系列文章目录 文章目录 前言 一、动态路由是什么&#xff1f; 二、实验 1.引入 实验拓扑图 实验配置 实验验证 总结 文章目录 【学网攻】 第(1)节 -- 认识网络【学网攻】 第(2)节 -- 交换机认识及使用【学网攻】 第(3)节 -- 交换机配置聚合端口【学…...

Asp.Net Core 获取应用程序相关目录

在ASP.NET Core中&#xff0c;可以通过以下三种方式获取应用程序所在目录&#xff1a; 1、使用AppContext.BaseDirectory属性&#xff1a; string appDirectory AppContext.BaseDirectory; 例如&#xff1a;D:\后端项目\testCore\test.WebApi\bin\Debug\net6.0\ 2、使用…...

文献速递:人工智能医学影像分割--- 深度学习分割骨盆骨骼:大规模CT数据集和基线模型

文献速递&#xff1a;人工智能医学影像分割— 深度学习分割骨盆骨骼&#xff1a;大规模CT数据集和基线模型 我们为大家带来人工智能技术在医学影像分割上的应用文献。 人工智能在医学影像分析中发挥着至关重要的作用&#xff0c;尤其体现在图像分割技术上。这项技术的目的是准…...

PaddleNLP的简单使用

1 介绍 PaddleNLP是一个基于PaddlePaddle深度学习平台的自然语言处理&#xff08;NLP&#xff09;工具库。 它提供了一系列用于文本处理、文本分类、情感分析、文本生成等任务的预训练模型、模型组件和工具函数。 PaddleNLP有统一的应用范式&#xff1a;通过 paddlenlp.Task…...

2. MySQL 多实例

重点&#xff1a; MySQL 的 三种安装方式&#xff1a;包安装&#xff0c;二进制安装&#xff0c;源码编译安装。 MySQL 的 基本使用 MySQL 多实例 DDLcreate alter drop DML insert update delete DQL select 2.5&#xff09;通用 二进制格式安装 MySQL 2.5.1&#xff…...

两个五层决策树和一个十层决策树的区别

随机森林的弹性: 随机森林中的多个决策树是相互独立构建的&#xff0c;因此两个五层决策树和一个十层决策树之间的区别可能在于它们对训练数据的不同学习。这种弹性有助于模型更好地适应不同的数据模式。 过拟合风险: 十层决策树可能更容易过拟合训练数据&#xff0c;尤其是在数…...

案例分析技巧-软件工程

一、考试情况 需求分析&#xff08;※※※※&#xff09;面向对象设计&#xff08;※※&#xff09; 二、结构化需求分析 数据流图 数据流图的平衡原则 数据流图的答题技巧 利用数据平衡原则&#xff0c;比如顶层图的输入输出应与0层图一致补充实体 人物角色&#xff1a;客户、…...

如何使用docker compose安装APITable并远程访问登录界面

文章目录 前言1. 部署APITable2. cpolar的安装和注册3. 配置APITable公网访问地址4. 固定APITable公网地址 正文开始前给大家推荐个网站&#xff0c;前些天发现了一个巨牛的 人工智能学习网站&#xff0c; 通俗易懂&#xff0c;风趣幽默&#xff0c;忍不住分享一下给大家。 …...

深入了解Matplotlib中的子图创建方法

深入了解Matplotlib中的子图创建方法 一 add_axes( **kwargs):1.1 函数介绍1.2 示例一 创建第一张子图1.2 示例二 polar参数的运用1.3 示例三 创建多张子图 二 add_subplot(*args, **kwargs):2.1 函数介绍2.2 示例一 三 两种方法的区别3.1 参数形式3.2 布局灵活性3.3 适用场景3…...

云计算运维 · 第三阶段 · git

学习b记 第三阶段 三、持续集成 1、git #安装 yum -y install git[rootgit-git ~]# git config –-global user.name "qxl" # 配置git使用用户 [rootgit-git ~]# git config –-global user.email "qxlmail.com" # 配置git使用邮箱 [rootgit-git ~]# g…...

【幻兽帕鲁】开服务器,高性能高带宽(100mbps),免费!!!【学生党强推】

【幻兽帕鲁】开服务器&#xff0c;高性能高带宽&#xff08;100mbps&#xff09;&#xff0c;免费&#xff01;&#xff01;&#xff01;【学生党强推】 教程相关视频地址&#xff1a;https://www.bilibili.com/video/BV16e411Y7Fd/ 目前幻兽帕鲁开服务器有以下几套比较性价比的…...

【网络】每天掌握一个Linux命令 - iftop

在Linux系统中&#xff0c;iftop是网络管理的得力助手&#xff0c;能实时监控网络流量、连接情况等&#xff0c;帮助排查网络异常。接下来从多方面详细介绍它。 目录 【网络】每天掌握一个Linux命令 - iftop工具概述安装方式核心功能基础用法进阶操作实战案例面试题场景生产场景…...

多模态2025:技术路线“神仙打架”,视频生成冲上云霄

文&#xff5c;魏琳华 编&#xff5c;王一粟 一场大会&#xff0c;聚集了中国多模态大模型的“半壁江山”。 智源大会2025为期两天的论坛中&#xff0c;汇集了学界、创业公司和大厂等三方的热门选手&#xff0c;关于多模态的集中讨论达到了前所未有的热度。其中&#xff0c;…...

基于FPGA的PID算法学习———实现PID比例控制算法

基于FPGA的PID算法学习 前言一、PID算法分析二、PID仿真分析1. PID代码2.PI代码3.P代码4.顶层5.测试文件6.仿真波形 总结 前言 学习内容&#xff1a;参考网站&#xff1a; PID算法控制 PID即&#xff1a;Proportional&#xff08;比例&#xff09;、Integral&#xff08;积分&…...

突破不可导策略的训练难题:零阶优化与强化学习的深度嵌合

强化学习&#xff08;Reinforcement Learning, RL&#xff09;是工业领域智能控制的重要方法。它的基本原理是将最优控制问题建模为马尔可夫决策过程&#xff0c;然后使用强化学习的Actor-Critic机制&#xff08;中文译作“知行互动”机制&#xff09;&#xff0c;逐步迭代求解…...

黑马Mybatis

Mybatis 表现层&#xff1a;页面展示 业务层&#xff1a;逻辑处理 持久层&#xff1a;持久数据化保存 在这里插入图片描述 Mybatis快速入门 ![在这里插入图片描述](https://i-blog.csdnimg.cn/direct/6501c2109c4442118ceb6014725e48e4.png //logback.xml <?xml ver…...

前端倒计时误差!

提示:记录工作中遇到的需求及解决办法 文章目录 前言一、误差从何而来?二、五大解决方案1. 动态校准法(基础版)2. Web Worker 计时3. 服务器时间同步4. Performance API 高精度计时5. 页面可见性API优化三、生产环境最佳实践四、终极解决方案架构前言 前几天听说公司某个项…...

使用分级同态加密防御梯度泄漏

抽象 联邦学习 &#xff08;FL&#xff09; 支持跨分布式客户端进行协作模型训练&#xff0c;而无需共享原始数据&#xff0c;这使其成为在互联和自动驾驶汽车 &#xff08;CAV&#xff09; 等领域保护隐私的机器学习的一种很有前途的方法。然而&#xff0c;最近的研究表明&…...

dify打造数据可视化图表

一、概述 在日常工作和学习中&#xff0c;我们经常需要和数据打交道。无论是分析报告、项目展示&#xff0c;还是简单的数据洞察&#xff0c;一个清晰直观的图表&#xff0c;往往能胜过千言万语。 一款能让数据可视化变得超级简单的 MCP Server&#xff0c;由蚂蚁集团 AntV 团队…...

以光量子为例,详解量子获取方式

光量子技术获取量子比特可在室温下进行。该方式有望通过与名为硅光子学&#xff08;silicon photonics&#xff09;的光波导&#xff08;optical waveguide&#xff09;芯片制造技术和光纤等光通信技术相结合来实现量子计算机。量子力学中&#xff0c;光既是波又是粒子。光子本…...

浪潮交换机配置track检测实现高速公路收费网络主备切换NQA

浪潮交换机track配置 项目背景高速网络拓扑网络情况分析通信线路收费网络路由 收费汇聚交换机相应配置收费汇聚track配置 项目背景 在实施省内一条高速公路时遇到的需求&#xff0c;本次涉及的主要是收费汇聚交换机的配置&#xff0c;浪潮网络设备在高速项目很少&#xff0c;通…...