概述
产品、API 端点和模型版本是生态系统的不同部分。评估您打算使用的特定配置，而不是将公司名称视为一种固定功能。
主要要点
- 检查具体型号和端点。
- 评估周围的应用程序。
- 读取当前数据控件和版本控制信息。
深入探讨
模型目录包括用于不同输入和输出类型的系统，例如文本、图像和音频。支持的工具和限制因型号而异。选择功能时使用当前目录和相关模型文档；历史型号名称并非当前规格。应用程序可以围绕模型添加检索、工具、指令及其自己的数据处理。这些选择会影响准确性、延迟、权限以及系统可以执行的操作。评估完整的应用程序，而不是假设模型基准描述了成品。读取实际服务和端点的数据控件。 API 培训使用、滥用监控、应用程序状态保留和可选保留控制是不同的主题。不要将其中一项的声明解释为对每项产品或功能的一揽子承诺。在采用之前，测试代表性任务和故障案例，记录模型和配置，并检查当前可用性、定价和弃用信息。保留重要事实答案的来源证据并验证工具结果。本指南解释了如何解读生态系统；它并不声称某个 OpenAI 模型最适合每种工作负载。
04工作示例
定义要比较的系统
想象一下比较使用相同基本模型的两个应用程序。一检索当前政策；其他答案无需检索。
政策答案准确性的差异可能来自周围的证据管道，而不是模型本身。
记录模型、提示、检索来源、工具和评估日期，以便可以解释和重复比较。
它显示了什么
构建的比较将提供者、模型和应用程序行为分开。
现实世界的实施
在固定的文档提取测试集上评估所选的 API 模型。
在处理授权的私人材料之前，请检查端点特定的存储控制。
付诸实践
为什么这很重要
- 供应商策略. 供应商路线图会影响您的团队接下来可以构建的功能。
- 成本与预算. 商业条款和部署选项会影响长期成本和风险。
- 风险与安全. 公司激励措施塑造了产品默认、安全态势和开放性。
留意
- 发布公告可能会超过实际生产工作流程的稳定性。
- API 定价或政策转变可能会在一夜之间打破假设。
- 单一供应商依赖性增加了锁定和迁移成本。
后续步骤
- 使用您自己的任务和数据集评估提供商。
- 在集成之前查看隐私、安全和法律条款。
- 维护跨模型或供应商的后备计划。
- 监控发行说明，以便路线图的更改不会让团队感到意外。
资料来源与延伸阅读
- OpenAIOpenAI型号目录
- OpenAIOpenAI平台中的数据控制
不断探索
常见问题
是否有一个 OpenAI 型号规格描述了每一款 OpenAI 产品？
不会。功能、限制、工具、帐户访问和数据控制取决于特定的产品和配置。