open ai api收费标准 open ai怎么获取api密钥
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如果你想使用我们的API，你可以通过 HTTP 请求从任何语言与 API 进行交互，也可以使用我们的官方 Python 绑定、官方 Node.js库 或 社区维护的库。
若要安装官方 Python 绑定，请运行以下命令：
要安装官方的 Node.js 库，请在您的 Node.js 项目目录中运行以下命令：
OpenAI API 使用 API密钥 进行身份验证。请访问您的 API密钥 页面以检索您在请求中使用的API密钥。
请记住，您的API密钥是机密的！ 不要与他人分享它或在任何客户端代码（浏览器、应用程序）中公开它。生产请求必须通过您自己的后端服务器路由，其中您的 API密钥 可以从环境变量或密钥管理服务中安全加载。
所有API请求都应在 HTTP标头中包含您的API密钥，如下所示：
Re【【微信】】 请求组织
对于属于多个组织的用户，您可以传递一个 表头 来指定用于 API请求 的组织。这些 API请求 的使用将计入指定组织的订阅配额。
示例 curl 命令：
使用 openai Python包 的示例：
使用 openai Node.js包 的示例：
可以在 组织设置 页面上找到 组织ID
您可以将下面的命令粘贴到您的终端中，以运行您的第一个 API请求。请确保将 $OPENAI_API_KEY 替换为您的 API密钥。
此请求查询 ，以完成从提示“Say this is a test”开始的文本。您应该会收到类似以下内容的响应：
现在您已经生成了第一个聊天完成。我们可以看到 是 ，这意味着API返回了模型生成的完整完成。在上面的请求中，我们只生成了一条消息，但您可以将 参数设置为生成多个消息选项。在此示例中， 被用于更传统的 文本完成任务。该模型也针对 聊天应用 进行了优化。
列出并描述 API 中可用的各种模型。您可以参考 模型文档 以了解可用的模型以及它们之间的差异。
列出当前可用的模型，并提供有关每个模型的基本信息，例如所有者和可用性。
请求演示：
响应：
检索模型实例，提供有关模型的基本信息，例如所有者和权限。
其中， 为必填的字符串类型，用于此请求的模型的 ID。
请求演示：
响应：
给定一个提示，模型将返回一个或多个预测的完成，并且还可以在每个位置返回替代令牌的概率。
为提供的提示和参数创建完成。
请求演示：
响应：
Request body(入参详解)
- （string，必填）
要使用的模型的 ID。可以使用 列表模型API (GET api.openai.com/v1/【【微信】】) 查看所有可用模型，或参阅 模型概述 了解它们的描述。
- （string or array，选填，Defaults to <|endoftext|>）
用于生成完成、编码为字符串、字符串数组、标记数组或标记数组数组的提示。
注意 |endoftext| 是模型在训练期间看到的文档分隔符，因此如果未指定提示，模型将生成，就像从新文档的开头一样。
- （string，选填，Defaults to null）
完成插入文本后的后缀。
- （integer，选填，Defaults to 16）
完成时要生成的最大 token 数。
提示 的 token 计数不能超过模型的上下文长度。大多数模型的上下文长度为 2048 个令牌（最新模型除外，它支持 4096）
- （number，选填，Defaults to 1）
使用哪个采样温度，在 0和2之间。
较高的值，如0.8会使输出更随机，而较低的值，如0.2会使其更加集中和确定性。
我们通常建议修改这个（ ）为 但两者不能同时存在，二选一。
- （number，选填，Defaults to 1）
一种替代温度采样的方法叫做核心采样，模型会考虑到具有 top_p 概率质量的标记结果。因此，0.1 表示只有占前 10% 概率质量的标记被考虑。
我们通常建议修改这个（ ）或者 ，但不要同时修改两者。
- （integer，选填，Defaults to 1）
每个 生成的完成次数。
注意：由于此参数会生成许多完成，因此它会快速消耗您的令牌配额。小心使用，并确保对 和 进行合理的设置。
- （boolean，选填，Defaults to false）
是否返回部分进度流。如果设置，令牌将作为数据服务器推送事件随着它们变得可用而发送，流通过 消息终止。
- （integer，选填，Defaults to null）
在 返回的最有可能的标记列表中，包括所选标记和对应的对数概率。
例如，如果 为 5，则 API 将返回一个由 5 个最有可能的标记组成的列表。API 总是会返回采样标记的对数概率，因此响应中可能会有多达 个元素。
的最大值为 5。如果您需要更多，请通过我们的 帮助中心 联系我们并描述您的用例。
- （boolean，选填，Defaults to false）
除了完成之外，还回显提示
- （string or array，选填，Defaults to null）
最多生成4个序列，API将停止生成更多的标记。返回的文本不包含停止序列。
- （number，选填，Defaults to 0）
介于 -2.0 和 2.0 之间的数字。正值会根据它们是否出现在文本中迄今为止来惩罚新令牌，从而增加模型谈论新主题的可能性。
请参阅有关频率和状态惩罚的更多信息
- （number，选填，Defaults to 0）
介于-2.0和2.0之间的数字。正值会根据文本中新令牌的现有频率对其进行惩罚，从而降低模型重复相同行的可能性。
请参阅有关频率和存在惩罚的更多信息
- （integer，选填，Defaults to 1）
在生成服务器端生成 完成，并返回“最佳”（每个标记具有最高对数概率的那一个）。结果无法流式传输。
当与 一起使用时， 控制候选完成的数量， 指定要返回多少个 - 必须大于 。
注意：由于此参数生成许多完成，因此可能会快速消耗您的令牌配额。请小心使用并确保 和 设置合理。
- （map，选填，Defaults to null）
修改指定标记在完成中出现的可能性。
接受一个JSON对象，将标记（由GPT分词器中的标记ID指定）映射到从 -100 到 100 的相关偏差值。您可以使用此 分词器工具（适用于GPT-2和GPT-3）将文本转换为令牌ID。数学上，在采样之前，模型生成的 logits 会添加偏差。确切的效果因模型而异，但是介于-1和1之间的值应该会减少或增加选择的可能性；像 -100 或 100 这样的值应该会导致相关令牌被禁止或独占选择。
例如，您可以传递 来防止生成
- （string，选填）
一个唯一的标识符，代表您的终端用户，可以帮助OpenAI监测和检测滥用。了解更多信息。
给定一组描述对话的消息列表，模型将返回一个回复。
为给定的聊天对话创建模型响应。
请求演示：
响应：
Request body(入参详解)
（string，必填）
要使用的模型ID。有关哪些模型适用于Chat API的详细信息，请查看 模型端点兼容性表
（array，必填）
迄今为止描述对话的消息列表
（string，必填）
此消息的作者角色。 、 或 之一
（string，必填）
消息的内容
（string，选填）
此消息的作者的姓名。可以包含 a-z、A-Z、0-9 和下划线，最大长度为 64 个字符
（number，选填，Defaults to 1）
使用哪个采样温度，在 0和2之间。
较高的值，如0.8会使输出更随机，而较低的值，如0.2会使其更加集中和确定性。
我们通常建议修改这个（ ）为 但两者不能同时存在，二选一。
（number，选填，Defaults to 1）
一种替代温度采样的方法叫做核心采样，模型会考虑到具有 top_p 概率质量的标记结果。因此，0.1 表示只有占前 10% 概率质量的标记被考虑。
我们通常建议修改这个（ ）或者 ，但不要同时修改两者。
（integer，选填，Defaults to 1）
每个输入消息要生成多少聊天完成选项数
（boolean，选填，Defaults to false）
如果设置了，将发送部分消息增量，就像在 ChatGPT 中一样。令牌将作为数据 服务器推送事件 随着它们变得可用而被发送，流通过 消息终止。请参阅OpenAI Cookbook 以获取 示例代码。
stop （string or array，选填，Defaults to null）
最多生成4个序列，API将停止生成更多的标记。
（integer，选填，Defaults to inf）
在聊天完成中生成的最大 tokens 数。
输入令牌和生成的令牌的总长度受模型上下文长度的限制。
（number，选填，Defaults to 0）
介于 -2.0 和 2.0 之间的数字。正值会根据它们是否出现在文本中迄今为止来惩罚新令牌，从而增加模型谈论新主题的可能性。
请参阅有关频率和状态惩罚的更多信息
（number，选填，Defaults to 0）
介于-2.0和2.0之间的数字。正值会根据文本中新令牌的现有频率对其进行惩罚，从而降低模型重复相同行的可能性。
请参阅有关频率和存在惩罚的更多信息
（map，选填，Defaults to null）
修改完成时指定标记出现的可能性。
接受一个JSON对象，将标记（由分词器中的标记ID指定）映射到从 -100 到 100 的相关偏差值。在采样之前，模型生成的logits会加上这个偏差。确切的影响因模型而异，但是 -1 到 1 之间的值应该会减少或增加选择概率；像 -100 或 100 这样的值应该会导致相关标记被禁止或独占选择。
（string，选填）
一个唯一的标识符，代表您的终端用户，可以帮助OpenAI监测和检测滥用。了解更多信息。
给定一个提示和一条指令，模型将返回提示的编辑版本。
为提供的输入、指令和参数创建一个新的编辑。
请求演示：
响应：
Request body(入参详解)
（string，必填）
要使用的模型ID。您可以在此端点中使用 或 模型。
（string，选填，Defaults to ''）
用作编辑起点的输入文本。
（string，必填）
指导模型如何编辑提示的说明。
（integer，选填，Defaults to 1）
输入和指令需要生成多少次编辑。
（number，选填，Defaults to 1）
使用哪个采样温度，在 0和2之间。
较高的值，如0.8会使输出更随机，而较低的值，如0.2会使其更加集中和确定性。
我们通常建议修改这个（ ）为 但两者不能同时存在，二选一。
（number，选填，Defaults to 1）
一种替代温度采样的方法叫做核心采样，模型会考虑到具有 top_p 概率质量的标记结果。因此，0.1 表示只有占前 10% 概率质量的标记被考虑。
我们通常建议修改这个（ ）或者 ，但不要同时修改两者。
给定一个提示和/或输入图像，模型将生成一张新的图像。
相关指南：图像生成。
根据提示创建图像。
请求演示：
响应：
Request body(入参详解)
（string，必填）
所需图像的文本描述。最大长度为1000个字符。
（integer，选填，Defaults to 1）
要生成的图像数量。必须在1到10之间。
（string，选填，Defaults to 1024x1024）
生成图像的尺寸。必须是 、 或 之一。
（string，选填，Defaults to url）
生成的图像返回格式。必须是 或 之一。
（string，选填）
一个唯一的标识符，代表您的终端用户，可以帮助OpenAI监测和检测滥用。了解更多信息。
根据原始图像和提示创建编辑或扩展的图像。
请求演示：
响应：
Request body(入参详解)
（string，必填）
要编辑的图像。必须是有效的PNG文件，小于4MB且为正方形。如果未提供遮罩，则图像必须具有透明度，该透明度将用作遮罩。
（string，选填）
一个额外的图像，其完全透明的区域（例如 alpha 值为零的区域）指示应该编辑图像的位置。 必须是有效的 PNG 文件，小于 4MB，并且具有与 相同的尺寸。
（string，必填）
所需图像的文本描述。最大长度为1000个字符。
（integer，选填，Defaults to 1）
要生成的图像数量。必须在1到10之间。
（string，选填，Defaults to 1024x1024）
生成图像的尺寸。必须是 、 或 之一。
（string，选填，Defaults to url）
生成的图像返回格式。必须是 或 之一。
（string，选填）
一个唯一的标识符，代表您的终端用户，可以帮助OpenAI监测和检测滥用。了解更多信息。
创建给定图像的变体。
请求演示：
响应：
Request body(入参详解)
（string，必填）
用作变体基础的图像。必须是有效的PNG文件，小于4MB，并且为正方形。
（integer，选填，Defaults to 1）
要生成的图像数量。必须在1到10之间。
（string，选填，Defaults to 1024x1024）
生成图像的尺寸。必须是 、 或 之一。
（string，选填，Defaults to url）
生成的图像返回格式。必须是 或 之一。
（string，选填）
一个唯一的标识符，代表您的终端用户，可以帮助OpenAI监测和检测滥用。了解更多信息。
获得一个给定输入的向量表示，可以轻松地被机器学习模型和算法使用。
相关指南：嵌入
创建一个嵌入向量，代表输入的文本。
请求演示：
响应：
Request body(入参详解)
（string，必填）
要使用的 模型ID。您可以使用 列出模型 API查看所有可用模型，或者请参阅我们的 模型概述 以了解它们的描述。
（string or array，必填）
输入文本以获取嵌入，编码为字符串或令牌数组。要在单个请求中获取多个输入的嵌入，请传递字符串数组或令牌数组的数组。每个输入长度不得超过 8192 个标记。
（string，选填）
一个唯一的标识符，代表您的终端用户，可以帮助OpenAI监测和检测滥用。了解更多信息。
了解如何将音频转换为文本。
相关指南：语音转文本
将音频转录为输入语言。
请求演示：
响应：
Request body(入参详解)
（string，必填）
要转录的音频文件，格式为以下之一：mp3、mp4、mpeg、mpga、m4a、wav 或 webm。
（string，必填）
要使用的模型ID。目前仅有 可用。
（string，选填）
一个可选的文本，用于指导模型的风格或继续之前的音频片段。 prompt 应该与音频语言相匹配。
（string，选填，Defaults to json）
转录输出的格式，可选项包括：json、文本、srt、【【微信】】或vtt。
（number，选填，Defaults to 0）
采样温度介于0和1之间。较高的值（如0.8）会使输出更随机，而较低的值（如0.2）则会使其更加集中和确定性。如果设置为0，则模型将使用 log probability(对数概率) 自动增加温度，直到达到某些阈值。
（string，选填）
输入音频的语言。以 ISO-639-1 格式提供输入语言将提高准确性和延迟。
将音频翻译成英语。
请求演示：
响应：
Request body(入参详解)
（string，必填）
要翻译的音频文件必须是以下格式之一：mp3、mp4、mpeg、mpga、m4a、wav或webm。
（string，必填）
要使用的模型ID。目前仅有 可用。
（string，选填）
一个可选的文本，用于指导模型的风格或继续之前的音频片段。 prompt 应该与音频语言相匹配。
（string，选填，Defaults to json）
转录输出的格式，可选项包括：json、文本、srt、【【微信】】或vtt。
（nu
微软收购openai 微软投资open ai
微软收购ow,微软收购okr,微软收购暴雪,微软收购动视暴雪成功了吗
美国时间7月22日，由马斯克等人创办的人工智能研究组织OpenAI获得微软投资的10亿美元，微软将成为Open AI的独家云计算供应商。根据Open AI的说法，双方还会在 Azure 云计算服务平台上构建一个可训练的先进 AI 模型的计算平台，研发通用人工智能 (AGI)。
（OpenAI首席执行官Sam Altman（左）和微软首席执行官Satya Nadella，图／
2015年，马斯克与YC创始人Sam、天使投资人Peter Thiel一起创立了OpenAI，对标谷歌收购的研究机构DeepMind。初衷是美好的，他们认为AI 不应该为个人或公司独有，一切的研究成果属于全人类，作为一家非营利机构，Open AI将以造福全人类的方式发展AGI，可能有助于解决环境变化、医疗、教育等长期困扰人类的问题。
四年的发展中，OpenAI也在业界留下许多亮眼的成绩。2017年，OpenAI机器人曾在单挑比赛中大败 Dota 2 世界顶级玩家，今年2月开发的OpenAI的语言模型GPT-2则可以像人一样写短篇小说，不仅可以找到合适的文字风格，还会有一些上下文联系，语法还几乎没有错误。
但在今年初，马斯克以避免与OpenAI 发生可能存在的利益冲突为由宣布退出董事会。随后包括视频游戏开发商Gabe Newell，Skype创始人Jaan Tallinn在内的6位投资人加入OpenAI。但目前距离通用人工智能显然还有很远的距离，为了维持日常研究，他们还正式成立了一家名为OpenAI LP的营利公司。如今得到微软的投资，显然是解决了资金的后顾之忧。
在Twitter上，就职于Facebook人工智能实验室（FAIR）的PyTorch之父Soumith Chintala帮微软和OpenAI算了笔账：每年1亿美元，一共10年，对两家都是不错的买卖。Azure得了品牌价值，可与Google Brain和TensorFlow一战；AWS、Watson在咨询和云业务上也提升了品牌价值。OpenAI拿到了10亿美元算力成本和营销费用。
如今，微软正在和亚马逊在云计算领域展开竞争，前段时间微软发布的第四财季财报，云计算业务收入首次超过Windows业务，AI能帮助提升云的竞争力。但截至目前，微软方面尚未披露关于这笔投资的更多细节。（文／AI财经社 唐煜 编／赵艳秋）
OpenAI 被谁收购了（微软砸10亿美元投资Open AI）由ChatGPT中文网发布，转载请联系本站书面授权。 特别声明：本站注明稿件来源为其他媒体的文/图等稿件均为转载稿，本站转载出于非商业性的教育和科研之目的，并不意味着赞同其观点或证实其内容的真实性。如转载稿涉及版权等问题，请作者在两周内速来电或来函联系。版权声明：除非特别标注原创，其它均来自互联网，转载时请以链接形式注明文章出处。
