引用人工智能先驱吴恩达先生说过的话：“一个系统需要的远不止一个提示（prompt）或者一个对LLM（大性语言模型）的调用。”
API的优点：
- 集成更深: 通过 API，您可以将 ChatGPT 集成到自己的系统和工作流中，实现更深层次的定制和控制。
- 个性化的响应: 您可以根据特定需求和场景调整模型的响应，例如，通过改变温度（temperature）和最大token数来控制模型创造性和详细程度。
- 批量处理: 如果需要多个提示或LLM调用，API 允许您进行批量处理和并行化，从而实现更高效的操作。
- 安全合规：通过 API，您可以确保数据在传输和处理过程中的安全性，并可以符合特定行业或地区的合规要求。
API
- OpenAI账号访问API Key申请网站
- 创建API Key，Key能够创建多个。如下图点击“Create new secret key”，创建之后需要复制保存，关闭窗口后就看不到了。
API调用是收费的，但是OpenAI已经为我们免费提供了5美元的用量
点击link访问完整价格列表
速率限制
OpenAI 对您可以向 API 发出的请求强制实施速率限制。这些应用于每分钟token数、每分钟请求数（在某些情况下为每日请求数），或者在图像模型的情况下应用于每分钟图像数。
实施速率限制有几个不同的原因：
- 它们有助于防止滥用或误用 API。例如，恶意参与者可能会用请求淹没 API，试图使其过载或导致服务中断。通过设置速率限制，OpenAI可以防止此类活动。
- 速率限制有助于确保每个人都可以公平访问 API。如果一个人或组织发出过多的请求，则可能会使其他人的API陷入困境。通过限制单个用户可以发出的请求数量，OpenAI 确保最多的人有机会使用 API，而不会遇到速度变慢的情况。
下面列出了部分速率限制。详细列表可点击link跳转访问。
解除速率限制可以填写分享需求证据表格，以当前速率限制向一部分用户发布服务，收集 10 个工作日的使用情况数据，然后根据该数据提交正式的速率限制提高请求，以供OpenAI的审核和批准。
模型列表
支持API的优秀软件
- OpenCat：本地桌面ChatGPT客户端，支持iOS和macOS。与ChatGPT每月20美元的订阅费相比，轻度使用的API价格更低。
- ChatBox：开源免费的OpenAI API桌面客户端，支持Windows、macOS和Linux。用户可以自定义KEY和API Host地址，并在本地保存聊天记录，管理多个会话，并设置不同的Prompt。
- Bob：优秀的macOS翻译软件。在gpt-3.5-turbo更新后，翻译速度显著提升。
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PopClip：macOS上的「划词操作增强工具」。接入API key后，选中文字即可弹出AI按钮，实现“一键”获取ChatGPT的帮助与回答。
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bilingual_book_maker：利用OpenAI API翻译电子书，每本书的成本约为3美元。
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xiaogpt：将ChatGPT接入小爱同学，增加趣味性😄。
更多基于 ChatGPT API的工具和应用，可访问Awesome ChatGPT API
关于token
在大型语言模型中，"token"扮演着一个关键角色。它是文本中的一个最小单位，可以是一个单词、标点符号、数字或符号等。让我们深入了解token在自然语言处理中的重要性：
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Tokenization
- 定义：Tokenization是将句子或文本分成tokens的过程。
- 应用：模型接收一串tokens作为输入，并尝试预测下一个最可能的token。tokens可以通过embedding操作转换为向量表示，以便在神经网络中进行处理。
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Token数的限制
- 关键限制：Token数是ChatGPT等大型语言模型的关键限制之一。
- 个性化交互：较大的上下文长度允许模型查询用户的上下文和数据，实现更强的个性化交互。
- 准确性和流畅性：大型上下文窗口使模型更准确、更流畅，并提升模型的创造力。
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不同模型的Token限制
- GPT模型：从官方文档可以看到，不同的GPT模型有不同的token限制。例如，32K是模型的token上限。
- Claude-2-100k模型：与ChatGPT竞争的Claude-2-100k模型的上下文上限是100k，一口气输入几本书都不是问题！
为什么要了解token限制
在使用大型语言模型时，了解token限制的重要性在于它影响了两个关键方面：
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当前对话的输入限制：
- 你一次性输入的内容不能超过模型限制的tokens。这意味着你必须在给定的token范围内准确、简洁地表达你的需求。
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总体上下文长度限制：
- 在一次完整的对话中，你的输入加上模型的输出不能超过模型限制的tokens。如果超出限制，最前面的对话将被遗忘，可能导致你最初设定的prompt失效。
如果prompt本身太长，可以考虑用英文设定，并要求模型用中文输出。这样可以节省token，留给更多次数的对话
