OpenAI 为开发者推出半价 API 支持批量处理但不是实时获得结果 - V2EX
V2EX = way to explore
V2EX 是一个关于分享和探索的地方
现在注册
已注册用户请  登录
spoock1024
V2EX    OpenAI

OpenAI 为开发者推出半价 API 支持批量处理但不是实时获得结果

  •  
  •   spoock1024 2024-04-18 11:52:50 +08:00 1709 次点击
    这是一个创建于 619 天前的主题,其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。

    原文链接: OpenAI 推出半价 API !

    最新消息,对于那些需要批量处理大量数据的开发者来说,今天有个好消息:OENAI 刚刚推出了一款专为开发者设计的批量处理 API,而且享受 50%的折扣

    通过这个新工具,开发者可以一次性提交大量内容,并在 24 小时内收到处理结果

    可以根据 ChatGPT API 申请教程 这篇文章提交的教程,很方便就可以开通 ChatGPT API 服务。

    referer:https://twitter.com/OpenAIDevs/status/1779922566091522492

    批量处理 API 的好处

    对于开发者来说,可以享受 50%的折扣,成本下降了。而且在处理大批量的文本、摘要、翻译或图像分类时,这种方式极为适合,因为这些任务通常不需要即时响应,开发者可以提交后静待 OPENAI 处理完毕再进行后续操作。

    对于 OpenAI 来说,通过在非高峰时段处理这些批量请求,OPENAI 能够更有效地平衡服务器负载并降低成本。

    这种模式对双方都有利。根据 OPENAI 的 API 文档,除了半价优惠,开发者还能享受到更高的请求处理速率,即每分钟可提交更多的请求。

    如何使用批量处理 API

    开发者需要通过 JSONL 文件格式提交数据,将所有请求整合到一个 JSONL 文件中,然后通过 batch 参数上传到服务器。

    referer: https://twitter.com/MindMacApp/status/1780108740475441169

    详细的使用方法包括创建批处理任务、请求正文格式和结果检索可以参考下面的步骤。

    准备 JSON 格式的文件

    { "custom_id": "mmrequest-1", "method": "POST", "url": "/v1/chat/completions", "body": { "model": "gpt-3.5-turbo", "messages": [ { "role": "system", "content": "You are a helpful assistant." }, { "role": "user", "content": "What is 2+2?" } ] } } 

    提交文件

    curl https://api.openai.com/v1/files -H "Authorization: Bearer $OPENAI_API_KEY" -F purpose="batch" -F file="@/Users/username/Downloads/mmbatch.jsonl" 

    调用批量处理 API

    curl --request POST --url https://api.openai.com/v1/batches --header "Authorization: Bearer $OPENAI_API_KEY" --header 'Content-Type: application/json' --data '{ "input_file_id": "file-id-from-step-2", "endpoint": "/v1/chat/completions", "completion_window": "24h" }' 

    获得批量处理任务状态

    curl https://api.openai.com/v1/batches/{batch_id_from_step_3} -H "Authorization: Bearer $OPENAI_API_KEY" 

    获得处理结果

    curl https://api.openai.com/v1/files/{file_output_id_from_step_4}/content -H "Authorization: Bearer $OPENAI_API_KEY" > batch_output.jsonl 

    更多的详细使用方法,可以参考官方 OpenAI 的批量处理 API

    referer:https://platform.openai.com/docs/api-reference/batch

    批量处理 API 支持模型

    当前批量处理的 API 支持的模型包括:

    • gpt-3.5-turbo
    • gpt-3.5-turbo-16k
    • gpt-4 gpt-4-32k
    • gpt-4-turbo-preview
    • gpt-4-turbo
    • gpt-3.5-turbo-0301
    • gpt-3.5-turbo-16k-0613
    • gpt-3.5-turbo-1106
    • gpt-3.5-turbo-0613
    • gpt-4-0314
    • gpt-4-turbo-2024-04-09
    • gpt-4-32k-0314
    • gpt-4-32k-0613

    总结

    总的来说,推出这种异步任务对 OpenAI 和调用方都是一个双赢的结果。

    OpenAI 来说可以在非高峰期时处理这些请求,这样可以平衡服务器资源节省成本。

    对于开发者来说,处理实时性要求不高的任务,只需要支付 50% 的费用,成本也下降了。

    对于我自己来说,目前我个人主要是在编程方面用得比较多,所以 API 的方式比较适合我,每天高强度使用 GPT4-Turbo 的 API ,每个月的花费也不会到 20 美刀。

    1 条回复    2024-04-19 10:06:26 +08:00
    lizhisty
        1
    lizhisty  
       2024-04-19 10:06:26 +08:00
    gpt4 不太行了 试试 opus 会让你发现什么才是大模型
    关于     帮助文档     自助推广系统     博客     API     FAQ     Solana     2591 人在线   最高记录 6679       Select Language
    创意工作者们的社区
    World is powered by solitude
    VERSION: 3.9.8.5 39ms UTC 00:27 PVG 08:27 LAX 16:27 JFK 19:27
    Do have faith in what you're doing.
    ubao msn snddm index pchome yahoo rakuten mypaper meadowduck bidyahoo youbao zxmzxm asda bnvcg cvbfg dfscv mmhjk xxddc yybgb zznbn ccubao uaitu acv GXCV ET GDG YH FG BCVB FJFH CBRE CBC GDG ET54 WRWR RWER WREW WRWER RWER SDG EW SF DSFSF fbbs ubao fhd dfg ewr dg df ewwr ewwr et ruyut utut dfg fgd gdfgt etg dfgt dfgd ert4 gd fgg wr 235 wer3 we vsdf sdf gdf ert xcv sdf rwer hfd dfg cvb rwf afb dfh jgh bmn lgh rty gfds cxv xcv xcs vdas fdf fgd cv sdf tert sdf sdf sdf sdf sdf sdf sdf sdf sdf sdf sdf sdf sdf sdf sdf sdf sdf sdf sdf sdf sdf sdf sdf sdf sdf sdf sdf sdf sdf sdf sdf sdf sdf sdf sdf sdf sdf sdf sdf sdf shasha9178 shasha9178 shasha9178 shasha9178 shasha9178 liflif2 liflif2 liflif2 liflif2 liflif2 liblib3 liblib3 liblib3 liblib3 liblib3 zhazha444 zhazha444 zhazha444 zhazha444 zhazha444 dende5 dende denden denden2 denden21 fenfen9 fenf619 fen619 fenfe9 fe619 sdf sdf sdf sdf sdf zhazh90 zhazh0 zhaa50 zha90 zh590 zho zhoz zhozh zhozho zhozho2 lislis lls95 lili95 lils5 liss9 sdf0ty987 sdft876 sdft9876 sdf09876 sd0t9876 sdf0ty98 sdf0976 sdf0ty986 sdf0ty96 sdf0t76 sdf0876 df0ty98 sf0t876 sd0ty76 sdy76 sdf76 sdf0t76 sdf0ty9 sdf0ty98 sdf0ty987 sdf0ty98 sdf6676 sdf876 sd876 sd876 sdf6 sdf6 sdf9876 sdf0t sdf06 sdf0ty9776 sdf0ty9776 sdf0ty76 sdf8876 sdf0t sd6 sdf06 s688876 sd688 sdf86