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ChatGPT API 費用詳解:如何選擇模型並優化成本

已更新:10月9日

ChatGPT API 費用詳解

隨著生成式 AI 應用的普及,許多開發者與企業逐漸依賴 OpenAI API 來建構智慧應用程式。然而,不同的模型費用結構各異,如何選擇合適的方案並有效控制成本,成為開發者與企業的重要課題。在本文中,我們將詳細解析 ChatGPT API 的費用結構,並提供降低使用費用的策略。


目錄


ChatGPT API 費用結構與模型詳解

OpenAI API 的費用是基於所選模型的不同來計算的。目前較新的模型包括:

  • GPT-4o:該模型提供 GPT-4 類似的高性能,但費用更低,適合需要高品質回應且需控制成本的應用。每 1,000 個輸入 token 價格為 $0.005 美元,輸出 token 為 $0.015 美元。

  • GPT-4o Mini:這款模型的成本顯著降低,非常適合成本敏感的應用。每 1,000 個輸入 token 價格僅為 $0.00015 美元,輸出 token 為 $0.0006 美元。此模型是初期開發階段和中小型應用的理想選擇,適合簡單的內容生成任務。

  • o1-preview:此模型是 OpenAI 的最新版本,專為處理大規模內容生成而設計,且成本相對較低。輸入每 1,000 個 token 價格約為 $0.015 美元,輸出則為 $0.06 美元。該模型適合需要高性能和大量內容生成的應用,例如數據密集型分析。

  • o1-mini:這是 o1-preview 的精簡版,費用更具經濟效益。每 1,000 個輸入 token 價格約為 $0.003 美元,輸出費用為 $0.012 美元。


以下列出幾個熱門模型的 Token 費用比較,以每百萬輸入或輸出為單位的美元價格。

模型名稱

每 100 萬個輸入 token 費用

每 100 萬個輸出 token 費用

GPT-3.5 Turbo

$1.50

$2.00

GPT-4

$30

$60

GPT-4o

$5

$15

GPT-4o Mini

$0.15

$0.60

o1-preview

$15

$60

o1-mini

$3

$12

 

ChatGPT API Token 計價模式

ChatGPT API 採用 token 計費模式,token 是系統處理語言的最小單位。每當您發送請求時,無論是輸入還是輸出,系統都會根據 token 的數量來計費。因此,為了有效控制總成本,您可以通過精簡輸入內容和控制輸出長度來減少 token 的消耗。


OpenAI 提供了一個工具可以幫助您估算 token 的使用量,該工具可在 OpenAI Tokenizer 上使用。一般來說,一個 token 約對應於 4 個英文字母或 3/4 個單字,這意味著 100 個 token 大約等於 75 個單字。然而,不同模型在 token 計算上可能會有些微差異。

英文Token數量試算
英文Token數量試算

需要注意的是,在使用繁體中文時,token 的消耗通常會比英語更高。由於中文的字符密度較大,同樣長度的文本可能會消耗更多的 token。以 OpenAI 官方範例的翻譯為例,經過中文翻譯後,token 數量為 78,相較於英文內容的 53 個 token,多出了 47%。

中文Token數量試算
中文Token數量試算
 

如何選擇合適的模型?

GPT-4o 系列適合需要更廣泛的知識基礎和多元應用的場景。它能處理更多樣化的任務,特別是語言生成和常識性知識的運用,這讓它在文本生成、語言處理等方面表現出色。然而,GPT-4o Mini 是該系列中較為經濟的選擇,雖然成本較低,但仍然能在不需要高度複雜推理的任務中提供不錯的性能。


相比之下,o1 系列更專注於推理和解決複雜問題,特別是在科學、數學、編程等 STEM 領域的應用。o1-preview 是目前該系列中性能最強的模型,能夠處理複雜的數學計算和編程任務,具備較強的推理能力,但也伴隨著較高的成本。另一方面,o1-mini 是一款更具成本效益的模型,針對 STEM 領域進行優化,提供與 o1-preview 相近的推理能力,但以顯著降低的費用運行。o1-mini 在數學競賽、編程挑戰等測試中表現優秀,並能快速解決問題,特別適合需要高效推理的場景。


 

成本優化策略

控制 ChatGPT API 費用的策略可以包括:

  • 優化請求:減少不必要的輸入與輸出 token,例如精簡請求內容或限制回應的長度,以降低每次 API 請求的成本。

  • 選擇低成本模型:隨著 o1-mini 和 GPT-4o Mini 等低成本模型的推出,用戶可以在保持足夠性能的同時享受較低的成本。

  • 預測使用量並合理規劃:在進行大規模開發或佈署之前,對 API 的 token 消耗進行預估,並合理規劃 API 使用量與頻率,這樣可以有效避免費用超出預算。


 

總結

每一代模型的推出都伴隨著算力和推理能力的大幅提升。GPT-4o 系列適合需要廣泛語言處理的應用,而 o1 系列則專注於 STEM 領域的推理任務。雖然 o1-preview 和 o1-mini 提供了更強大的推理能力,但它們的成本相對較高。選擇哪一個模型,應根據具體的應用需求和預算來決定。如果你的應用需要更精確的推理和數據處理能力,o1 系列可能是更好的選擇,但如果重視成本,則可以考慮 GPT-4o Mini。如果想了解怎麼串接 OpenAI API,可以參考我們提供 串接 ChatGPT API 的指南

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