如何計算旗艦型號的OpenAI API價格？

有效管理OpenAI API成本：GPT模型指南

了解OpenAI GPT模型（GPT-4O，GPT-4O MINI，GPT-3.5 TURBO）的定價結構是預算管理的關鍵。在任務級別跟踪使用量為您的項目提供了顆粒狀的成本見解。本指南探討了有效的監視和管理策略。

目錄

• Openai API定價
• 現實世界成本分析
• 降低成本技術
• 概括
• 常見問題

Openai API定價

定價為每百萬個令牌：

• GPT-4O-MINI：最實惠的選項（16K上下文長度），非常適合輕型任務。
• GPT-4：最昂貴的（32K上下文長度），為複雜任務提供了出色的性能。
• GPT-4O：高容量應用程序（128K上下文長度）的平衡選擇，結合了較低的成本和廣泛的背景。
• GPT-3.5-Turbo：僅文本模型（16K上下文長度），提供中檔成本和功能。

批處理API（輸入和輸出令牌減少50％）和緩存的輸入（輸入令牌成本降低50％）可以節省成本。

現實世界成本分析

監視使用量是通過OpenAI儀表板完成的。有關詳細的任務級分析，請考慮以下Python代碼示例：

來自Openai Import Openai
導入大熊貓作為pd

＃...（初始化OpenAI客戶端和模型參數的代碼保持不變）...

＃...（發送提示並收集響應數據的代碼保持不變）...

＃顯示在表中
df = pd.dataframe（結果）
打印（DF） 

該示例的成本約為0.000093美元，0.001050美元，0.000425美元和$ 0.000030，GPT-3.5-Turbo，GPT-4，GPT-4，GPT-4O和GPT-4O-Mini。請注意，由於不同的引導者，令牌的數量也有所不同。

降低成本技術

• 最大令牌限制：限制max_tokens會降低輸出令牌成本。仔細選擇此限制至關重要。

完整=客戶端。

• 批次API：處理多個請求同時處理輸入和輸出令牌的成本降低50％。請注意潛在的24小時響應延遲。 （原始文本中提供的示例代碼）

概括

有效的OpenAI API成本管理涉及了解令牌使用情況，模型定價和利用功能，例如批處理API和max_tokens限制。 GPT-4O-Mini為許多任務提供了成本效益，而GPT-4O為大量需求提供了平衡的功率和負擔能力。

（Genai Pinnacle計劃提到，因為它是廣告）

常見問題

• 問題1：如何降低OpenAI API成本？ A1：限制max_tokens ，使用批處理API。
• Q2：如何管理支出？ A2：設定預算並在您的計費設置中提醒；通過儀表板監視使用情況。
• Q3：操場是否可以收費？ A3：是的，遊樂場的用法像API使用一樣被計費。
• Q4：視覺模型的示例？ A4：GPT-4-Vision-Preiview，GPT-4-Turbo，GPT-4O和GPT-4O-Mini。

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