OpenAI 终于发力了，今天凌晨更新了一大波内容，让我们一起来看看：
Chat Completions API 中现在支持函数调用了，也就是说为 API 接口定义了一套标准的插件规范!
新增了 gpt-4-0613 和 gpt-3.5-turbo-0613 模型
新增了支持 16k 上下文的 gpt-3.5-turbo-16k 模型
嵌入模型成本降低 75%
gpt-3.5-turbo 模型 tokens 成本降低 25%
gpt-3.5-turbo-0301 和 gpt-4-0314 模型即将被废弃
函数调用
OpenAI API 现在支持函数调用了，但仅限于 gpt-4-0613 和 gpt-3.5-turbo-0613 模型，其实就是支持插件了!应用场景：
创建聊天机器人，通过调用外部工具(例如 ChatGPT 插件)来回答问题
将自然语言转换为 API 调用或数据库查询
从文本中提取结构化数据
函数调用举例
1、使用函数和用户的输入调用模型
请求：
curl https://api.openai.com/v1/chat/completions -u :$OPENAI_API_KEY -H ‘Content-Type: application/json’ -d ‘{
”model”: “gpt-3.5-turbo-0613”,
”messages”: [
{“role”: “user”, “content”: “What is the weather like in Boston?”}
],
”functions”: [
{
”name”: “get_current_weather”,
”description”: “Get the current weather in a given location”,
”parameters”: {
”type”: “object”,
”properties”: {
”location”: {
”type”: “string”,
”description”: “The city and state, e.g. San Francisco, CA”
},
”unit”: {
”type”: “string”,
”enum”: [“celsius”, “fahrenheit”]
}
},
”required”: [“location”]
}
}
]
}’
响应：
{
”id”: “chatcmpl-123”,
…
”choices”: [{
”index”: 0,
”message”: {
”role”: “assistant”,
”content”: null,
”function_call”: {
”name”: “get_current_weather”,
”arguments”: “{ \”location\”: \”Boston, MA\”}”
}
},
”finish_reason”: “function_call”
}]
}
2、调用第三方 API
请求：
curl https://weatherapi.com/…
响应：
{ “temperature”: 22, “unit”: “celsius”, “description”: “Sunny” }
3、将响应发送回模型进行汇总
请求：
curl https://api.openai.com/v1/chat/completions -u :$OPENAI_API_KEY -H ‘Content-Type: application/json’ -d ‘{
”model”: “gpt-3.5-turbo-0613”,
”messages”: [
{“role”: “user”, “content”: “What is the weather like in Boston?”},
{“role”: “assistant”, “content”: null, “function_call”: {“name”: “get_current_weather”, “arguments”: “{ \”location\”: \”Boston, MA\”}”}},
{“role”: “function”, “name”: “get_current_weather”, “content”: “{\”temperature\”: “22”, \”unit\”: \”celsius\”, \”description\”: \”Sunny\”}”}
],
”functions”: [
{
”name”: “get_current_weather”,
”description”: “Get the current weather in a given location”,
”parameters”: {
”type”: “object”,
”properties”: {
”location”: {
”type”: “string”,
”description”: “The city and state, e.g. San Francisco, CA”
},
”unit”: {
”type”: “string”,
”enum”: [“celsius”, “fahrenheit”]
}
},
”required”: [“location”]
}
}
]
}’
响应：
{
”id”: “chatcmpl-123”,
…
”choices”: [{
”index”: 0,
”message”: {
”role”: “assistant”,
”content”: “The weather in Boston is currently sunny with a temperature of 22 degrees Celsius.”,
},
”finish_reason”: “stop”
}]
}
新模型
GPT-4
GPT-4 新增了 2 个模型，gpt-4-0613 和 gpt-4-32k-0613 ，均支持函数调用，并且支持更长的上下文和更好的语义理解。
GPT-3.5 Turbo
GPT-3.5 新增了 2 个模型，gpt-3.5-turbo-0613 和 gpt-3.5-turbo-16k。
gpt-3.5-turbo-0613 支持函数调用，并且对 system 类型的消息具有更好的控制，响应速度更快!
gpt-3.5-turbo-16k 支持更长的上下文，单个请求中支持约 20 页文本输入。
废弃模型
gpt-3.5-turbo-0301，gpt-4-0314 以及 gpt-4-32k-0314 即将废弃使用。
费用情况
嵌入模型
text-embedding-ada-002 成本降低 75%，现在费用是 $0.0001/1K tokens
GPT-3.5 Turbo
gpt-3.5-turbo 成本降低 25%，费用明细：
输入：$0.0015/1K input tokens
输出：$0.002/1K output tokens
gpt-3.5-turbo-16k 费用明细：
输入：$0.003/1K input tokens
输出：$0.004/1K output tokens
总的来说就是新增了函数调用功能，更长的上下文支持，更低的成本。