介绍
注意：
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OpenAI API几乎可以应用于任何任务。我们提供一系列具有不同功能和价格点的型号，以及微调定制型号的能力。
资源
注意事项：
在OpenAI，保护用户数据是我们使命的基础。我们不会在API中对输入和输出进行训练。了解更多信息，请参阅我们的API数据隐私页面。
关键概念
文本生成模型
OpenAI的文本生成模型（通常被称为生成式预训练变形器或“GPT”模型），如GPT-4和GPT-3.5，已经被训练以理解自然语言和正式语言。GPT-4等模型可以根据其输入生成文本。这些模型的输入也被称为“提示”。设计提示是编程GPT-4等模型的基本方法，通常是通过提供一些成功完成任务的指示或示例来实现。GPT-4等模型可以用于各种任务，包括内容或代码生成、摘要、对话、创意写作等。了解更多信息，请参阅我们的[文本生成指南](/docs/guides/text-
助手
助手是指实体，在OpenAI API的情况下，这些实体由像GPT-4这样的大型语言模型提供支持，能够为用户执行任务。这些助手在模型的上下文窗口中嵌入了指令，并且通常还具有访问工具的能力，从而可以执行更复杂的任务，如运行代码或从文件中检索信息。了解有关助手的更多信息，请参阅我们的助手API概述。
嵌入
嵌入是一种向量表示，用于表示一些数据（例如一些文本），并旨在保留其内容和/或其意义的某些方面。相似的数据块倾向于具有比不相关数据更接近的嵌入。OpenAI提供文本嵌入模型，将文本字符串作为输入，并生成嵌入向量作为输出。嵌入对于搜索、聚类、推荐、异常检测、分类等非常有用。了解有关嵌入的更多信息，请参阅我们的嵌入指南。
令牌
文本生成和嵌入模型以称为令牌的块来处理文本。令牌表示常见的字符序列。例如，字符串“tokenization”被分解为“token”和“ization”，而一个短且常见的单词“the”被表示为一个令牌。请注意，在一个句子中，每个单词的第一个令牌通常以一个空格字符开始。您可以使用我们的令牌化工具来测试特定的字符串，并查看它们是如何被转换为令牌的。作为一个粗略的经验法则，1个令牌大约相当于4个字符或0.75个英文单词。
需要注意的一个限制是，对于文本生成模型，提示和生成的输出的组合不能超过模型的最大上下文长度。对于嵌入模型（不输出令牌），输入必须比模型的最大上下文长度更短。可以在模型索引中查找每个文本生成和嵌入模型的最大上下文长度。
指南
跳到我们的指南中了解更多信息。