ChatGPT 凌晨重磅更新，GPT-3.5/4 双升级：上下文飙升 4 倍，用 API 自己造插件

ChatGPT 突然更新！

今天凌晨，OpenAI 在官网上发布了所有更新细节，包含以下这几个方面：

• 在 Chat Completions API 中增加了新的函数调用能力

• 更新了 GPT-4 和 GPT-3.5-Turbo 版本，可操控性更强

• 为 GPT-3.5-Turbo 增加了 16k 的上下文长度（此前是 4k）

• 嵌入模型成本降低 75%

• GPT-3.5-Turbo 的输入 token 成本降低 25%

• 公布了 GPT-3.5-Turbo-0301 和 GPT-4-0314 模型的淘汰时间表

其中备受关注的应该就是新的函数调用能力，GPT-4 和 GPT-3.5-Turbo 两个模型的升级，以及各种降成本。

对此，推特网友「宝玉」表示，OpenAI 这次更新的函数调用功能，本质上是让 API 直接支持了 Agent 或者 Plugin。

函数调用

现在，开发者现在可以向 GPT-4-0613 和 GPT-3.5-turbo-0613 描述函数，并让模型智能地选择输出包含调用这些函数的参数的 JSON 对象。

这是一种更可靠地将 GPT 的功能与外部工具和 API 相连的新方法。

这些模型已经过微调，既能检测到何时需要调用函数（取决于用户输入的内容），又能用符合函数签名的 JSON 来进行响应。

函数调用允许开发者更可靠地从模型中获得结构化的数据。

比如，开发者可以创建一个聊天机器人，通过调用外部工具（例如，ChatGPT 插件）来回答问题。

具体来说，可以将诸如「给 Anya 发邮件，看她下周五是否想喝咖啡」这样的查询转换为 send_email (to: string, body: string) 这样的函数调用。

或者将「波士顿的天气如何？」转换为 get_current_weather (location: string, unit: 'celsius' | 'fahrenheit')。

此外，开发者还能将自然语言转换为 API 调用或者数据库查询。

比如，将「谁是我这个月的十大客户？」转换为内部 API 调用，即为：get_customers_by_revenue (start_date: string, end_date: string, limit: int)。

又或者把「Acme, Inc.上个月有多少订单？」转换成 SQL 查询，即为：sql_query (query: string)。

此外，还允许开发者从文本中提取结构化数据。

只需定义一个名为 extract_people_data (people: [{name: string, birthday: string, location: string}] 的函数，就能提取维基百科文章中提到的所有人物。

以前用户需要在 Prompt 里加一堆描述才能支持 Agent，而现在就简单多了，只要在 API 请求的时候，传入一个 functions 参数即可。

functions 参数实际上就类似于用户要指定的 Agent。

注意，这里可以是不止一个 function，function 是一个对象，还可以加上名称（name）、描述（description）、参数（parameters）等等。

然后，返回的结果就包含了如下结构化的内容：

function_call：调用的函数名，和用户传入的函数名称一致

arguments：JSON 格式的参数值，包含了用户调用函数需要的参数名称和值。

比如说：

"function_call": { "name": "get_current_weather", "arguments": "{ \"location\": \"Boston, MA\"}" }

国外网友表示，function 最大的价值就是解决了 GPT 返回数据结构化的问题，不再需要用户输入复杂的 prompt。

第一步：OpenAI API

第二步：第三方 API

第三步：OpenAI API

模型升级

GPT-4

GPT-4-0613 的主要更新就是上面提到的全新函数调用功能。

而 GPT-4-32k-0613 的更新，除了包含 GPT-4-0613 的所有更新内容以外，还新增加了更长的上下文长度，从而能更好地理解更长篇幅的文本。

OpenAI 表示，未来几周内，将会有更多目前在等待名单上的人可以开始使用 GPT-4.

GPT-3.5 Turbo

GPT-3.5-turbo-0613 的更新中具备与 GPT-4 相同的函数调用功能，并通过系统信息提供了更高的可控性。

这两个特性将使开发者能够更有效地引导 GPT 模型生成的回复。

GPT-3.5-turbo-16k 相较于 GPT-3.5-turbo 拥有 4 倍的上下文长度，但成本是前者的两倍。

每 1000 个 token 输入的费用为 0.003 美元，每 1000 个输出 token 的费用为 0.004 美元。

16k 的上下文长度意味着该模型现在能够在单次对话中支持约 20 页长度的文本。

同时，OpenAI 表示，新模型将于 6.27 正式上线，而旧模型将于今年 9.13 后无法再次访问。

价格更低

最后，OpenAI 发布的价格降低的新消息也让不少用户为之一动。

text-embedding-ada-002 是 OpenAI 最受欢迎的嵌入模型。今天我们将成本降低了 75%，每 1,000 个 token 费用为 0.0001 美元。

而作为最受欢迎的聊天模型 ——GPT-3.5-turbo，其输入的 token 费用降低了 25%。

开发者现在能以 0.0015 美元 / 1000 个输入 token 的价格使用该模型，每 1000 个输出 token 费用为 0.002 美元，相当于每美元大约能使用 700 页。

GPT-3.5-turbo-16k 的定价为 0.003 美元 / 每 1000 个输入 token，而每 1000 个输出 token 费用为 0.004 美元。

参考资料：

• https://openai.com/blog/function-calling-and-other-api-updates

本文来自微信公众号：新智元 （ID：AI_era）

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