gpt-4：3个小时内只能问25个问题！！！
gpt3.5：没有限制
(2).调用api
gpt4：40kTPMand200RPM.
2.速率限制(Ratelimits)
两个指标：TPM(tokensperminute)RPM(requestsperminute)
详见图：
3.创建Apikey用于开发
创建apikey用于开发，详见图（特别注意：只有创建的时候可以copy一次，后续将不支持copy，只能重新创建了）
4.一些概念
(1).tokens：按照一定的规则进行拆分，比如hamburger，被认为是3个token，分别是：ham、bur、ger；另外一个汉字是2个token。
Mostmodelshaveacontextlengthof2048tokens[提问+结果](exceptforthenewestmodels,whichsupport4096(大约3000个words)).
(2).models：Api的调用是基于不同模型的不同能力和价格来进行的。比如：gpt-4是最新的模型，GPT-3.5-Turbo是支持chatgpt的，并且针对对话进行了优化
更多的模型概念详见下面章节
(3).prompt:提示、提示性语言(一般用作chatgpt提问的内容)
(4).atextcompletion:文本补全（一般用作chatgpt返回的结果）
(5).temperature:精确值、精确度。一般介于0-1之间，当为0，答案更加准确风险更小，大于0的时候，答案将更加多样化
(6).Fine-tuning:微调，指的是调整模型
(7).retrieve:检索、找回
5.价格
对于新账号而言，3个月内赠送5美元的额度。
以后的价格，以gpt-3.5-turbo为例,$0.002/1Ktokens，(即1000个token，0.002美元)
6.类库
以.Net为例，主要有三个包
其中Betalgo.OpenAI的stars最多1.9k，OpenAI下载次数最多9w，这里先以OpenAI这个为主，研究样例
7.模型-models
(1)什么是模型？
OpenAi下的所有api都是基于不同模型进行，不同的模型具备不同的能力和价格。
(2).常见的模型有哪些？
GPT-4：截至目前位置最强大的ai模型，使用是有限制的，当前
DALL·E(Beta)：用于生成和编辑图像的模型
Whisper(Beta)：用于将音频转换成文本的模型
Embeddings：将文本转换成数字的模型
Moderation：监测文本是否敏感和安全的模型（比如是否包含：暴力、黄色、仇恨、自我伤害等）
GPT-3：现在已经被GPT-3.5取代了
Codex(Deprecated)：已经废弃了
(3).不同模型下的细分类，以gpt-3.5为例，具体包含：
gpt-3.5-turbo、gpt-3.5-turbo-0301、text-davinci-003、text-davinci-002、code-davinci-002其中：
gpt-3.5-turbo是一个正式版本,也是我们推荐使用的版本
gpt-3.5-turbo-0301：是一个快照版本，快照于2023年3月，当新版本出来以后，该版本将在三个月后废弃
注：推荐使用text-davinci-003和GPT-3.5-Turbo，具有更低的延迟和更好的结果。更强大的可以使用gpt4模型
(4).请求地址兼容性
8.ChatGPT的用途
(1).各种问题的提问，类似百度、google
(2).生成各种代码,调试代码错误
(3).翻译各国语言
(5).训练格式，生成想要的格式答案
(6).聊天机器人，比如：情感机器人
(7).文字转换成emoj图片
(8).生成excel表格形式的文案，直接拷贝到excel中，再调整下格式
(9).制作思维导图：利用gpt生成markdown格式，然后用xmind导入md文件生成即可。
9.局限性
(1).gpt3.5训练到202109，实时问题回答不了，比如：今天天气如何。
二.功能介绍
1.Textcompletion(如何生成和操作文本)
(1).翻译各国语言
(2).文字转换成emoj图片
(3).聊天机器人
(4).判断文案是积极、消极、或是中立的
(6).代码补全,比如：一个react组件的代码补全
(7).文本补全
(8).编辑文本
2.ChatCompletions(完成聊天)
(使用chatapi，基于gpt-3.5-turbo或gpt-4模型进行如下操作)
(1).作用
起草一封电子邮件或其他写作
编写Python代码
回答一组问题
创建会话代理
给你的软件一个自然语言接口
辅导各种科目
翻译语言
模拟人物的视频游戏和更多
(2).对比
由于gpt-3.5-turbo的性能与text-davinci-003相似，但每个token的价格是其10%，因此我们建议在大多数用例中使用gpt-3.5-turbo。
3.Imagegeneration(如何生成和操作图片)
(使用DALL·E模型)
A.基于输入内容从零开始创建图像
B.基于新的文本内容创建对现有图像的编辑
C.创建已有图像的变体
注：每个图像将以url或base64的形式返回，url将在一小时后过期
4.Fine-tuning(如何为应用程序定制模型，自己准备数据训练模型)
(1).fine-tuning(微调)有什么好处？
比提示更高质量的结果、能训练出更多的例子、节省tokens数量、更低延迟的请求
(2).哪些模型可以微调？
davinci,curie,babbage,andada（这些都是gpt3的模型）
聚类(其中文本字符串按相似性分组)
多样性测量(分析相似性分布)
分类(按最相似的标签对文本字符串进行分类)
6.Speechtotext(如何将音频转换成文本)
A.将音频转录成任何语言的音频
B.将音频翻译成英文
7.Moderation
判断输入内容是否隶属于以下类别：
hate、hate/threatening、self-harm、sexual、sexual/minors、violence、violence/graphic