OpenAI API: GPT-3.5-turbo と GPT-4 が機能を強化し、より安価になりました

OpenAI API: GPT-3.5-turbo と GPT-4 が機能を強化し、より安価になりました

GPT-3.5-turbo と GPT-4 は非常に低価格で、その機能により多くの作業が可能になります。将来的には最大で20ページのテキストを処理する能力があります。

OpenAI は、ChatGPT や Microsoft の Bing を支える言語モデルである GPT-3.5-turbo および GPT-4 の API をアップデートしました。このアップデートには、より多くのテキストを処理できる機能が含まれています。さらに、埋め込みモデルを利用することでコストを大幅に削減し、GPT-3.5-turbo のコストも最大25%減少します。OpenAIはセキュリティに関しては変更がないことを強調しています。入力されたデータは引き続きモデルのトレーニングには使用されません。これは、API を通じて OpenAI の AI サービスを自社製品に統合する企業にとって重要な点です。

言語モデルは基本的に確率に基づいた自動文章生成機能と似ています。このため、特定のタスクには不向きな場合があります。これに対応するためには2つの方法があります。一つは、OpenAIがプラグインの統合オプションを提供していることです。これにより、言語モデルが利用可能な情報や仕様に基づいて応答を行えるようになります。もう一つの新しい方法として、開発者がインターフェースや外部ツールを通じて特定の機能にアクセスできるようにモデルを訓練することが挙げられます。情報の交換はJSONを通じて行われます。

言語モデルはさまざまなタスクを独立して実行することができます。

言語モデルはさまざまなタスクを独立して実行することができます。

OpenAIはブログで、「アーニャに金曜日にコーヒーを飲みに行きたいかどうか尋ねるメールを作成してください」という例を挙げています。この場合、メールを送信するための send_email() 関数があり、この関数には宛先(to)と本文(body)の指定が必要です。チャットボットとの会話中に何かを書いた後、その内容がメールとして送信されるべきか判断されますが、チャットの応答としては出力されず、必要に応じて send_email() 関数を使用してメールが送信されます。

自然言語をAPI呼び出しに変換することができます。例えば、「今月のトップ10の顧客は誰ですか?」は、get_customers_by_revenue(start_date: string, end_date: string, limit: int)のように表現されます。また、名前、誕生日、場所などのテキストから情報を抽出する新機能もあります。これらはすべて、/v1/chat/completionsエンドポイントや関数、function_callといった新しいAPIパラメータを通じて利用できます。開発者はこれらの関数を用いて情報を取得し、結果をAPIに返すことができます。プラグインに加えて、これはChatGPTの使用範囲を大幅に拡大する方法の一つです。

GPT-4は新しいバージョンとして提供され、より多くの人々に公開される予定です。OpenAIは今後数週間以内に待機リストを解消することを目指しています。新しいモデルは、かなり長いテキストを処理でき、2倍の価格で4倍のコンテキスト長を提供する新しいGPT-3.5-turbo-16kも同様です。1000個の入力トークンのコストは0.003ドル、1000個の出力トークンのコストは0.004ドルです。「16,000のコンテキストは、モデルが1つのクエリで約20ページのテキストを処理できることを意味します。」

このアップデートは、APIを使用して支払いを行う顧客にのみ影響します。現在提供されており、ほとんどのモデルは6月27日に自動的に更新されます。古いモデルを引き続き使用したい場合は、9月13日まで使用可能です。

OpenAIによると、text-embedding-ada-002が最も人気のあるモデルで、75%安くなり、1000トークンのコストは0.0001ドルです。GPT-3.5-turboとGPT-4は、バージョンに応じてChatGPTの背後にあり、サードパーティアプリケーションを通じて何百万人もの人々に使用されています。彼らにとって入力トークンは25%安くなり、1000トークンあたり0.0015米ドル、1000発行トークンあたり0.002米ドルとなります。量を把握するには、700ページで約1ドルの費用がかかります。上級モデルGPT-3.5-turbo-16kの使用料金は、入力トークン1000個あたり0.003ドル、発行されるトークン1000個あたり0.004ドルです。価格の削減は、言語モデルの効率性の向上によって正当化されます。

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