GPT-4 API 接口调用及价格分析
GPT-4 API 接口调用及价格分析
15日凌晨,OpenAI发布了万众期待的GPT-4!新模型支持多模态,具备强大的识图能力,并且推理能力和回答准确性显著提高。在各种专业和学术基准测试上的表现都媲美甚至超过人类。难怪OpenAI CEO Sam Altman称GPT-4“是我们迄今为止功能最强大的模型!”

关于GPT-4的能力,我在发布当天就做了测试,具体结果请阅读《OpenAI 发布GPT-4——全网抢先体验》。
对开发者来说,GPT-4最激动人心的是API接口同步发布。目前需要申请才能访问。我第一时间加入了waitlist,今天获得了访问权限,本文将跟大家分享GPT-4 API接口的使用以及大家关心的价格分析。

文章目录
- GPT-4 API
- 限制
- 价格
- 价格分析
- token数评估
- 价格比较
- GPT-4是否值得?
GPT-4 API
GPT-4 API的接口和参数跟早前开放的GPT-3.5接口一致,模型名称为:
| 模型名称 | 描述 | 最大token数 | 训练数据 |
|---|---|---|---|
| gpt-4 | 比 GPT-3.5 模型更强大,能够执行更复杂的任务,并针对聊天场景进行了优化。 会不断迭代更新。 | 8,192 | 截至2021年6月 |
| gpt-4-0314 | gpt-4的2023年3月14日快照版本。此模型在接下来3个月内不会更新,有效期截止2023年6月14日。 | 8,192 | 截至2019年10月 |
| gpt-4-32k | 与 gpt-4 功能相同,但上下文长度是gpt-4 的4 倍。会不断迭代更新。 | 32,768 | 截至2021年6月 |
| gpt-4-32k-0314 | gpt-4-32k的2023年3月14日快照版本。此模型在接下来3个月内不会更新,有效期截止2023年6月14日。 | 32,768 | 截至2019年10月 |
限制
由于还在beta阶段,GPT-4 API的调用有频次限制:
- 40k tokens / 分钟
- 200 请求 / 分钟
这个频次对功能测试和概念验证来说已经足够了。
如果使用ChatGPT Plus体验GPT-4,有4小时100条消息的限制。
价格
GPT-4 API的定价策略与之前模型不同。在GPT-4之前,接口定价按照token数统一收费,不区分是prompt的token还是生成响应的token。而GPT-4将prompt token和生成响应token分开计价,价格如下:
- $0.03美元 / 1K prompt token
- $0.06美元 / 1K 生成响应 token
这个价格相比 gpt-3.5-turbo 的 $0.002 / 1K tokens来说贵了至少15倍起。
由于GPT-4接口价格太贵,且prompt和生成响应分开收费,因此在大规模使用GPT-4 API之前,我们有必要对其价格进行细致的分析。
价格分析
token数评估
GPT+ 系列API最难评估的一点就是token数与单词(字数)的对应关系。因为我们能直观了解到的只有字数或单词数,而token数是tokenized后的标记数,我们无法直接准确的估计。好在接口会返回每次请求promot和生成响应的token数,我们可以通过统计手段大致获得一个token数和字数之间的对应关系。
我从短到长找了8篇文章输入GPT-4 API,为了结果稳定,模型我选择了稳定不更新的gpt-4–0314,然后根据接口返回统计prompt token数,结果如下:
| # | 字数 | token数 | 百分比 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1,600 | 2,133 | 75.01% |
| 2 | 2,000 | 2,667 | 74.99% |
| 3 | 47,094 | 62,792 | 75.00% |
| 4 | 90,000 | 120,000 | 75.00% |
| 5 | 445,134 | 593,512 | 75.00% |
| 6 | 783,134 | 1,044,183 | 75.00% |
| 7 | 884,421 | 1,179,228 | 75.00% |
| 8 | 1,084,170 | 1,445,560 | 75.00% |
通过上面的测试结果,我们可以得到一个重要结论:
大约每750字(单词)消耗1000 token
价格比较
我们首先横向比较一下几个模型的单价
| $0.06 | $0.03 | $0.002 | $0.02 | $0.002 | $0.0005 | $0.0004 | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| gpt-4(completion) | gpt-4(prompt) | gpt-3.5-turbo | davinci | curie | babbage | ada | |
| gpt-4(completion) | 0 | 1 | 29 | 2 | 29 | 119 | 149 |
| gpt-4(prompt) | -0.5 | 0 | 14 | 0.5 | 14 | 59 | 74 |
从上表可以看到,gpt-4 prompt 比 gpt-3.5-turbo贵了14倍,gpt-4 completion 比 gpt-3.5-turbo贵了29倍!假设prompt和completion的字数为1:4(实际中completion往往比prompt要长),那么gpt-4接口的综合成本是gpt-3.5-turbo的27倍!
下面的表格更加直观地给出了各模型处理相应字数所需的花费:

从上表可见,gpt-3.5-turbo $20美元能处理750万字,而相同金额在gpt-4中只能处理30万字左右。
那么问题来了,是否值得花20多倍的成本去使用gpt-4?换句话说,gpt-4相对gpt-3.5-turbo的能力提升有没有20倍的效用?
GPT-4是否值得?
这个问题的答案很大程度上依赖你的场景。如果是对正确性要求较高的场景(比如法律,教育等),那么GPT-4绝对是比GPT-3.5更好的选择。其他用例和场景我都建议进行深入测试,以确定增加的成本是否会带来比 ChatGPT API 对等的好处。
值得一提的是,gpt-4 模型的最大token数是gpt-3.5-turbo的2倍,对于长文本生成的场景,如果gpt-3.5-turbo最大4,096 token不够用,那么可以选择使用gpt-4。同时GPT-4还提供了32K版本,支持32,768 token,不过价格也更贵。
- $0.06美元 / 1K prompt token
- $0.12美元 / 1K 生成响应 token
总之,ChatGPT API 和 GPT-4 API 之间的选择取决于项目的具体需求和约束。当你站在尖端技术的十字路口时,请认真考虑真正重要的因素:
- 预期的应用
- 期望的准确度
- 道德考量
- 财务影响
- 对未来发展的适应性
最终,你的决定将证明你的远见和拥抱人工智能变革带来的领先优势。
相关文章:
GPT-4 API 接口调用及价格分析
GPT-4 API 接口调用及价格分析 15日凌晨,OpenAI发布了万众期待的GPT-4!新模型支持多模态,具备强大的识图能力,并且推理能力和回答准确性显著提高。在各种专业和学术基准测试上的表现都媲美甚至超过人类。难怪OpenAI CEO Sam Altm…...
MySQL高级功能:存储过程、触发器、事务、备份和恢复
MySQL高级功能MySQL是一款广泛使用的关系型数据库管理系统,它不仅具有基本的数据库功能,还支持一些高级功能,如存储过程、触发器、事务、备份和恢复等。这些高级功能可以帮助开发人员更高效地管理和维护数据库,本文将介绍MySQL的高…...
SAP 发出商品业务配置
SAP发出商品业务配置,即: 出具销售发票时结转成本 一、业务背景: 发出商品业务简单的理解为跨月开票,即出库与开票不在同一个月份。 该业务在系统内的实现方式,为保证成本与收入的配比,在出库时不计算成…...
C++线程池理解
线程池基本信息 线程池是一种结合池化思想衍生出来的一种线程管理及使用的方案 其主要针对服务器端多线程场景下,服务器频繁接收请求,每个请求都分配一个单独的线程去处理。 使用线程的开销: 创建和销毁线程调度线程 线程池主要解决的核…...
2023年最新软著申请流程(一):软件著作权说明、国家版权官网的账号注册与实名认证
若该文为原创文章,转载请注明原文出处 本文章博客地址:https://hpzwl.blog.csdn.net/article/details/129230460 红胖子(红模仿)的博文大全:开发技术集合(包含Qt实用技术、树莓派、三维、OpenCV、OpenGL、ffmpeg、OSG、单片机、软…...
SuperMap iServer如何发布S3对象存储中的瓦片
作者:Carlo 前言: S3 对象存储服务是一个基于对象的海量存储服务,为客户提供海量、安全、高可靠、低成本的数据存储能力。其海量、安全的特性,为存储海量瓦片提供可能。 SuperMap iServer 支持将存储在阿里云对象存储 (OSS)、华为…...
ElasticSearch-第四天
目录 ElasticSearch文档分值_score计算底层原理 relevance score算法 Term frequency Inverse document frequency Field-length norm 分析一个document上的_score是如何被计算出来的 分词器工作流程 切分词语 内置分词器的介绍 定制分词器 ik分词器详解 IK分词器自…...
基于鲸鱼算法的极限学习机(ELM)分类算法-附代码
基于鲸鱼算法的极限学习机(ELM)分类算法 文章目录基于鲸鱼算法的极限学习机(ELM)分类算法1.极限学习机原理概述2.ELM学习算法3.分类问题4.基于鲸鱼算法优化的ELM5.测试结果6.参考文献7.Matlab代码摘要:本文利用鲸鱼算法对极限学习机进行优化,并用于分类问…...
一文彻底读懂webpack常用配置
开发环境 const webpack require("webpack"); const path require(path) module.exports {// entry: {// a: ./src/0706/a.js,// c: ./src/0706/c.js,// },entry: "./src/0707/reactDemo.js",output: {filename: [name]_dist.js,path: path.resolve(__…...
大环境不好,找工作太难?三面阿里,幸好做足了准备,已拿offer
三面大概九十分钟,问的东西很全面,需要做充足准备,就是除了概念以外问的有点懵逼了(呜呜呜)。回来之后把这些题目做了一个分类并整理出答案(强迫症的我狂补知识)分为软件测试基础、Python自动化…...
C++ 手撸简易服务器(完善版本)
本文没有带反射部分内容,可以看我之前发的 Server.h #pragma once#include <string> #include <iostream> #include <thread> #include <unordered_map> using namespace std; #ifndef _SERVER_ #define _SERVER_#include <winsock.h&…...
【Python入门第三十四天】Python丨文件处理
文件处理是任何 Web 应用程序的重要组成部分。 Python 有几个用于创建、读取、更新和删除文件的函数。 文件处理 在 Python 中使用文件的关键函数是 open() 函数。 open() 函数有两个参数:文件名和模式。 对于刚学Python的小伙伴,我给大家准备了2023…...
【Linux】写一个基础的bash
头文件#include<stdio.h> #include<stdlib.h> #include<unistd.h> #include<sys/wait.h> #include<sys/stat.h> #include<string.h> #include<pwd.h> #include<dirent.h>分割输入的命令串字符串或参数内容为空则退出strtok( ,…...
图解如何一步步连接远程服务器——基于VScode
基于VScode连接远程服务器 安装Remote-SSH等插件 想要在vscode上连接远程服务器需要下载Remote-SSH系列插件: 直接在插件中搜索remote,即可找到,选择图片中的3个插件,点击install安装。 配置Remote-SSH 在这个步骤有多种操作…...
element - - - - - 你不知道的loading使用方式
求人不如求己 你不知道的loading使用方式1. 指令方式使用1.1 默认loading1.2 自定义loading1.3 整页加载2. 服务方式使用2.1 this.$loading的使用2.2 Loading.service的使用关于页面交互,最害怕的就是接口等待时间太长,用户体验不好。 而如何提高用户体…...
C++程序调用IsBadReadPtr或IsBadWritePtr引发内存访问违例问题的排查
目录 1、问题描述 2、VS中看不到有效的信息,尝试使用Windbg去分析 3、使用Windbg分析 4、最后...
IntelliJIDEA 常用快捷键
IntelliJIDEA 常用快捷键 Alt Enter 导入包,自动修正,自动创建变量名。 Ctrl Alt O 优化导入的类和包 Ctrl / 单行注释 (//) Ctrl Shift / 多行注释 (/* … */) 方法或类说明注释(文档注释) 在一个方法或类的开头…...
Python自动化抖音自动刷视频
环境准备 Python3.5以上Appium Server服务器Android SDK,需要用到adb服务需要依赖Appium-Python-Client组件库真机或者模拟器,推荐模拟器(真机一般安卓8版本以上了,appium对安卓8以上版本元素获取的兼容性不太好)JDK8环境 实现 确保adb服务…...
使用vite创建vue3工程
定义 什么是vite?-----新一代前端构建工具 优势 开发环境中,无需打包操作,可快速的冷启动---最牛的地方轻量快速的热重载(HMR)---一修改代码就局部刷新,webpack也具备,但vite更快真正的按需编…...
嵌入式学习笔记——STM32的时钟树
时钟树前言时钟树时钟分类时钟树框图LSI与LSEHSI、HSE与PLL系统时钟的产生举例AHB、APBx的时钟配置时钟树相关寄存器介绍1.时钟控制寄存器(RCC_CR)2.RCC PLL 配置寄存器 (RCC_PLLCFGR)3.RCC 时钟配置寄存器 (RCC_CFGR)4.RCC 时钟中断寄存器 (RCC_CIR)修改…...
龙虎榜——20250610
上证指数放量收阴线,个股多数下跌,盘中受消息影响大幅波动。 深证指数放量收阴线形成顶分型,指数短线有调整的需求,大概需要一两天。 2025年6月10日龙虎榜行业方向分析 1. 金融科技 代表标的:御银股份、雄帝科技 驱动…...
深度学习在微纳光子学中的应用
深度学习在微纳光子学中的主要应用方向 深度学习与微纳光子学的结合主要集中在以下几个方向: 逆向设计 通过神经网络快速预测微纳结构的光学响应,替代传统耗时的数值模拟方法。例如设计超表面、光子晶体等结构。 特征提取与优化 从复杂的光学数据中自…...
内存分配函数malloc kmalloc vmalloc
内存分配函数malloc kmalloc vmalloc malloc实现步骤: 1)请求大小调整:首先,malloc 需要调整用户请求的大小,以适应内部数据结构(例如,可能需要存储额外的元数据)。通常,这包括对齐调整,确保分配的内存地址满足特定硬件要求(如对齐到8字节或16字节边界)。 2)空闲…...
使用VSCode开发Django指南
使用VSCode开发Django指南 一、概述 Django 是一个高级 Python 框架,专为快速、安全和可扩展的 Web 开发而设计。Django 包含对 URL 路由、页面模板和数据处理的丰富支持。 本文将创建一个简单的 Django 应用,其中包含三个使用通用基本模板的页面。在此…...
从WWDC看苹果产品发展的规律
WWDC 是苹果公司一年一度面向全球开发者的盛会,其主题演讲展现了苹果在产品设计、技术路线、用户体验和生态系统构建上的核心理念与演进脉络。我们借助 ChatGPT Deep Research 工具,对过去十年 WWDC 主题演讲内容进行了系统化分析,形成了这份…...
最新SpringBoot+SpringCloud+Nacos微服务框架分享
文章目录 前言一、服务规划二、架构核心1.cloud的pom2.gateway的异常handler3.gateway的filter4、admin的pom5、admin的登录核心 三、code-helper分享总结 前言 最近有个活蛮赶的,根据Excel列的需求预估的工时直接打骨折,不要问我为什么,主要…...
SpringBoot+uniapp 的 Champion 俱乐部微信小程序设计与实现,论文初版实现
摘要 本论文旨在设计并实现基于 SpringBoot 和 uniapp 的 Champion 俱乐部微信小程序,以满足俱乐部线上活动推广、会员管理、社交互动等需求。通过 SpringBoot 搭建后端服务,提供稳定高效的数据处理与业务逻辑支持;利用 uniapp 实现跨平台前…...
CocosCreator 之 JavaScript/TypeScript和Java的相互交互
引擎版本: 3.8.1 语言: JavaScript/TypeScript、C、Java 环境:Window 参考:Java原生反射机制 您好,我是鹤九日! 回顾 在上篇文章中:CocosCreator Android项目接入UnityAds 广告SDK。 我们简单讲…...
unix/linux,sudo,其发展历程详细时间线、由来、历史背景
sudo 的诞生和演化,本身就是一部 Unix/Linux 系统管理哲学变迁的微缩史。来,让我们拨开时间的迷雾,一同探寻 sudo 那波澜壮阔(也颇为实用主义)的发展历程。 历史背景:su的时代与困境 ( 20 世纪 70 年代 - 80 年代初) 在 sudo 出现之前,Unix 系统管理员和需要特权操作的…...
NLP学习路线图(二十三):长短期记忆网络(LSTM)
在自然语言处理(NLP)领域,我们时刻面临着处理序列数据的核心挑战。无论是理解句子的结构、分析文本的情感,还是实现语言的翻译,都需要模型能够捕捉词语之间依时序产生的复杂依赖关系。传统的神经网络结构在处理这种序列依赖时显得力不从心,而循环神经网络(RNN) 曾被视为…...
