开发者快速入门-介绍
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寻找ChatGPT？请前往chat.openai.com。
OpenAI API可以应用于几乎任何任务。并提供具有不同功能和价格点的多种模型，以及微调定制模型的能力。
资源
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在OpenAI，保护用户数据是我们使命的基础。我们不在API中训练我们的模型输入和输出。在我们的API数据隐私页面上了解更多。
关键概念
OpenAI 的文本生成模型（通常称为生成式预训练 Transformer 或简称“GPT”模型），如 GPT-4 和 GPT-3.5，经过训练可以理解自然和形式的文本语言。像 GPT-4 这样的模型允许文本输出来响应其输入。这些模型的输入也称为“提示”。设计提示本质上就是您如何“编程”提示。像 GPT-4 这样的模型，通常通过提供说明或一些如何成功完成任务的示例。 GPT-4 等模型可用于多种任务，包括内容或代码生成、摘要、对话、创意写作等。
请阅读我们的介绍性文本生成指南和提示工程指南了解更多信息.
助手
助手指的是实体，就OpenAI API而言，它们由像GPT-4这样的大型语言模型驱动，能够为用户执行任务。这些助手根据嵌入在模型上下文窗口中的指令操作。它们通常还可以访问工具，允许助手执行更复杂的任务，如运行代码或从文件中检索信息。在我们的助手API概览中了解更多关于助手的信息。
嵌入
嵌入是数据（例如某些文本）的向量表示，旨在保留其内容和/或意义的方面。以某种方式相似的数据块将倾向于有比不相关数据更接近的嵌入。OpenAI提供文本嵌入模型，它们将文本字符串作为输入，并产生一个嵌入向量作为输出。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了解更多关于嵌入的信息。
令牌
文本生成和嵌入模型以称为令牌的块处理文本。令牌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”这样的短且常见的单词则表示为单一令牌。请注意，在句子中，每个单词的第一个令牌通常以空格字符开头。查看我们的分词器工具，测试特定字符串，并查看它们如何被转换成令牌。作为一个粗略的经验法则，1个令牌大约相当于4个英文字符或0.75个单词。
需要记住的一个限制是，对于文本生成模型，提示和生成的输出组合不能超过模型的最大上下文长度。对于嵌入模型（不输出令牌），输入必须短于模型的最大上下文长度。每个文本生成和嵌入模型的最大上下文长度可以在模型索引中找到。
