ChatGPT一夜間再次進化，OpenAI一口氣推出大量更新！

最核心的是API新增函數(shù)調用（Function calling）能力，與網頁版的插件類似，API也能使用外部工具了。

這個能力被交到開發(fā)者手上，ChatGPT API原本不具備的能力也都能靠各種第三方服務解決了。

有人認為，這是一個殺手級特性，也是自ChatGPT API發(fā)布以來最重要的更新。

另外這次關于ChatGPT API的更新每一個都很重磅，不僅能力加量，價格還更低了：

• 推出新版本gpt-4-0613和gpt-3.5-turbo-0613模型
• gpt-3.5-turbo上下文長度增漲400%，從4k增長到16k
• gpt-3.5-turbo輸入token降價25%
• 最先進embeddings model降價75%
• GPT-4 API大規(guī)模開放，直到清空排隊列表為止

消息到了國內，也有網友認為這是國內大模型面臨的重大挑戰(zhàn)。

何時使用工具，API自己決定

根據(jù)OpenAI官方介紹，函數(shù)調用同時支持新版GPT-4和GPT-3.5。

開發(fā)者只需要模型描述需要用到的函數(shù)，何時調用哪個函數(shù)都是模型根據(jù)提示詞自己決定的，與ChatGPT調用插件的機制一樣。

對于具體使用方法，官方給出了三個例子：

第一，聊天機器人調用外部API執(zhí)行操作或回答問題，如“給某人發(fā)郵件”或“今天的天氣如何？”。

第二，將自然語言轉換為API調用或數(shù)據(jù)庫查詢，如“上個月有多少訂單？”會自動生成SQL查詢語句。

第三，從文本中自動提取結構化數(shù)據(jù)，如只需要定義好需要的“人名、生日、位置”，再給個網頁鏈接，就可以自動提取一篇維基百科文章中提到的所有人物信息。

這一新功能讓廣大網友、特別是開發(fā)者為之歡呼，表示有了它工作效率將大大提高。

以前，想要讓GPT調用函數(shù)需要借助LangChain的工具才能實現(xiàn)。
……
盡管LangChain理論上擁有更高的運行效率，但可靠性要遜于經過專門調教的新GPT。

更新版本，更低價格

目前，新版本的模型已經逐步開始迭代。

最新版gpt-4-0613、gpt-3.5-turbo-0613與擴充上下文長度的gpt-4-32k-0613都支持函數(shù)調用。

gpt-3.5-turbo-16k不支持函數(shù)調用，提供4倍上下文長度，意味著一次請求可支持約20頁文本。

舊模型也開始逐步廢棄。

使用初始版本gpt-3.5-turbo、gpt-4的應用將于6月27日自動升級到新版本

需要更多時間過渡的開發(fā)者也可以手動指定繼續(xù)使用舊版本，但9月13日之后所有舊版本請求將徹底廢棄。

說完這個時間線，我們再來看看價格。

升級之后，OpenAI不僅沒有讓產品漲價，反而下調了價格。

首先是使用量最大的的gpt-3.5-turbo（4k token版）。

輸入token的價格降低了25%，現(xiàn)在0.0015美元每千token，也就是1美元66.6萬token。

而輸出token每千token的價格則為0.002美元，也就是1美元50萬token。

換算成英語文本的話，大致是1美元700頁。

嵌入模型（embeddings model）的價格更是大跳水，直接降低了75%。

每千token只需0.0001美金，也就是1美元一千萬token。

此外，新推出的16K token版GPT3.5-Turbo提供了4K版本四倍的處理能力，但價格只有兩倍。

輸入及輸出token的價格分別是0.003和0.004美元每千token。

另外還有少數(shù)網友反應，當月賬單直接從100到降到幾美分了，目前還不清楚具體什么情況。

最后，有需要的話也不要忘記去排隊GPT-4 API的測試資格。

OpenAI捕“Chain”，微軟在后

不少網友指出，OpenAI新出的“函數(shù)調用”基本就是Langchain里“Tools”的翻版。

也許接下來，OpenAI還會翻版Langchain的更多功能，如Chains和Indexes。

Langchain是大模型領域最火的開源開發(fā)框架，能夠把各種大模型能力整合起來快速構建應用程序。

團隊最近也剛剛獲得1000萬美元種子輪融資。

雖然OpenAI的這次更新還不至于直接“殺死”Langchain這個創(chuàng)業(yè)項目。

但是開發(fā)者們本來需要LangChain才能實現(xiàn)一些功能，現(xiàn)在確實不再需要了。

再看Langchain一方的反應，求生欲也確實很強。

在OpenAI官推發(fā)布更新的10分鐘之內，Langchain立馬宣布“已經在做兼容工作了”。

并且不到一個小時就發(fā)布了新版本，支持官方新功能之外，還可以把開發(fā)者已經寫好的tools轉換成OpenAI的functions。

一眾網友除了排隊感嘆這快得離譜的開發(fā)速度，還思考起一個無法回避的問題：

OpenAI把你的創(chuàng)業(yè)項目給做了怎么辦？

對此，OpenAI首席執(zhí)行官Sam Altman最近剛好做過一次表態(tài)。

在5月底Humanloop舉辦的交流會上，Altman曾表示：

除了ChatGPT類型的消費級應用之外，盡量避免與客戶競爭。

現(xiàn)在看來，開發(fā)工具似乎不算在避免競爭的范圍之內。

而與OpenAI形成競爭關系的除了創(chuàng)業(yè)公司，還有一個不可忽視的存在：

微軟，OpenAI最大金主，通過Azure云也對外提供OpenAI API服務。

就在最近，有開發(fā)者反饋，從OpenAI官方API切換到微軟Azure版本后，性能顯著提升。

具體來說：

• median latency從15秒減少到3秒
• 95th percentile latency從60秒減少到15秒
• 平均每秒處理的token數(shù)量增加了三倍，從8個增加到24個。

再算上Azure給的一些折扣，甚至比原來還便宜了。

但微軟Azure的更新速度一般要比OpenAI慢上幾周。

開發(fā)階段快速迭代用OpenAI，大規(guī)模部署轉去微軟Azure，你學到了么？

更新公告https://openai.com/blog/function-calling-and-other-api-updates。

GPT-4 API排隊https://openai.com/waitlist/gpt-4-api。

參考鏈接：
[1]https://news.ycombinator.com/item?id=36313348。

[2]https://twitter.com/svpino/status/1668695130570903552。

[3]https://weibo.com/1727858283/N5cjr0jBq。

[4]https://twitter.com/LangChainAI/status/1668671302624747520。

[5]https://twitter.com/hwchase17/status/1668682373767020545。

[6]https://twitter.com/ItakGol/status/1668336193270865921。