介绍 - openai-core中文文档

概述

OpenAI API 几乎可以应用于任何需要理解或生成自然语言和代码的任务。
鉴于OpenAI对国内用户的访问限制，以及国内网络环境对 api.openai.com（OpenAI的API地址）的难以直
连，我们特别推出了这款官方中转服务我们提供一系列具有不同功能和价位的
所有接口请把api.openai.com替换为api.openai-core.com 即可正常使用
查看支持模型

关键概念

GPT

OpenAI 的 GPT（生成式预训练变压器）模型经过训练可以理解自然语言和代码。GPT 提供文本输出来响应其输入。GPT 的输入也称为“提示”。设计提示本质上是如何“编程”GPT 模型，通常是通过提供说明或一些如何成功完成任务的示例。GPT 可用于多种任务，包括内容或代码生成、摘要、对话、创意写作等。请阅读我们的 GPT 介绍指南和 GPT 最佳实践指南来了解更多信息。

嵌入

嵌入是一段数据（例如某些文本）的矢量表示，旨在保留其内容和/或其含义的各个方面。在某些方面相似的数据块往往比不相关的数据具有更紧密的嵌入。OpenAI 提供文本嵌入模型，该模型将文本字符串作为输入并生成嵌入向量作为输出。嵌入对于搜索、聚类、推荐、异常检测、分类等非常有用。在我们的嵌入指南中阅读有关嵌入的更多信息。

代币

GPT 和嵌入模型以称为标记的块的形式处理文本。标记代表常见的字符序列。例如，字符串“tokenization”被分解为“token”和“ization”，而像“the”这样的短而常见的单词则被表示为单个标记。请注意，在句子中，每个单词的第一个标记通常以空格字符开头。查看我们的 Tokens 计算器来测试特定字符串并查看它们如何转换为标记。根据粗略的经验，1 个标记大约相当于 4 个字符或英文文本的 0.75 个单词。

要记住的一个限制是，对于 GPT 模型，提示和生成的输出之和不得超过模型的最大上下文长度。对于嵌入模型（不输出标记），输入必须短于模型的最大上下文长度。每个 GPT 和嵌入模型的最大上下文长度限制可以在模型索引中找到。

介绍

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