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  1. openai.com › chatgptChatGPT | OpenAI

    ChatGPT can answer your questions using its vast knowledge and with information from the web. Your browser does not support the video tag. Analyze data and create charts

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  3. openai.com › blog › chatgptIntroducing ChatGPT | OpenAI

    2022年11月30日 · Today’s research release of ChatGPT is the latest step in OpenAI’s iterative deployment of increasingly safe and useful AI systems. Many lessons from deployment of earlier models like GPT-3 and Codex have informed the safety mitigations in place for this release, including substantial reductions in harmful and untruthful outputs achieved by ...

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  5. openai.com › chatgpt › downloadDownload ChatGPT | OpenAI

    Download ChatGPT | OpenAI. Get ChatGPT on mobile or desktop. For Mobile. Chat on the go, have voice conversations, and ask about photos. Download on App Store Download on Google Play. For Desktop. Chat about email, screenshots, files, and anything on your screen. Check eligibility Learn more.

  6. play.google.com › store › appsChatGPT - Google Play 應用程式

    ChatGPT 簡介：OpenAI 的最新進展觸手可及。. 這個官方應用程式是免費的，可以跨裝置同步您的歷史記錄，並為您帶來 OpenAI 的最新模型改進。. 將 ChatGPT 裝在口袋裡，您會發現：. · 語音模式 — 點擊耳機圖示即可隨時隨地講話、為家人要求睡前故事或解決餐桌辯論 ...

    • (1.9M)
    • 2 熱門免費項目效率提升, 效率提升
    • 適合青少年
    • OpenAI

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  8. blog.jiatool.com › posts › chatgpt_apiOpenAI ChatGPT API 如何使用？(附上 Python 範例程式) – ...

    • 前言
    • 使用量與計費方式
    • 範例程式碼
    • 參數
    • 回覆內容
    • Playground 遊樂場
    • 其他說明
    • 結語

    ChatGPT 是由 OpenAI 所開發的一個基於 GPT-3.5 架構的大型語言模型，自從去年底發表到現在依然話題不斷、人氣超高。而在三月初，OpenAI 公開了 ChatGPT 的 API，也就是 gpt-3.5-turbo 模型的 API，讓我們不再被限制只能透過官方網頁使用，並且提供更多可調整的參數選項。 這篇文章就是要一起來了解 ChatGPT API，並實際使用 Python 串接 API (當然有 Python 範例程式碼)，帶著大家快速上手。 這兩份官方文件建議可以看看： 1. OpenAI 官方說明文件 2. OpenAI 官方 API 參考

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    而帳號實際的總使用量可以到 帳號 Usage頁面查看。 目前每個帳號會贈送 18 美元的額度讓你試用 (如果你是用同一組手機去開多個帳號，那就不一定了)，並且有使用期限要留意，不要白白浪費了~ 如果免費額度用完過到期，就應該要綁信用卡才能使用了。 每種模型的計費方式可參考 官網 Pricing頁面說明。

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    馬上給各位看看範例程式碼。 這邊分別使用使用兩種套件來示範，我們之前常用的 requests，與官方提供的 openai 套件。 Model 使用 ChatGPT 的 gpt-3.5-turbo，如果之後 GPT-4 的也開放後可以使用 gpt-4。 目前 OpenAI API 有提供這些 Model，裡面有對每一種 Model 做詳細說明。

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    輸入參數除了上方範例中的 model 和 messages，還有以下這些。 此表格是依照官方 API Reference所整理出來的。 * 官方建議不要同時更改 temperature 和 top_p，可以參考這邊的說明。 * 表格內有幾個說明你可能看不懂，因為我也不太懂 XP messages 是個陣列的格式，放著你們之間的對話。 裡面的 role欄位可以放三種身分：“system”、“user”、“assistant”。 對話可以先有一則 “system”，對 Model 先做出指示，例如 “你是一隻貓” (？，不過官方說 gpt-3.5-turbo 對 “system” 消息的關注度不高，因此重要的說明建議還是放在 “user” 的消息比較好。 “user” 是我們使用者的發問；“as...

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    依照上方的範例程式，他回傳的格式與內容會類似這樣： usage欄位顯示你本次消耗的 token 數量。 1. prompt_tokens：你問他(輸入)所消耗的 token。 2. completion_tokens：它回覆(輸出)所消耗的 token。 3. total_tokens：本次請求總共消耗多少 token，也就是 prompt_tokens 加 completion_tokens。 如果想知道一句話代表幾個 token，可以使用官方提供的 Python 套件 — tiktoken：https://github.com/openai/tiktoken 也有計算 token 相關的使用說明。 本來想說可以使用官方的 Tokenizer 網頁來計算，但它是 GPT-3 Model 的...

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    OpenAI 還有提供 Playground 遊樂場，可以在上面測試不同的模型、調整不同的參數，觀察其結果，方便我們去快速了解。 Playground 遊樂場：https://platform.openai.com/playground 對了，使用 Playground 也是會消耗你自己的 token，這點要稍微注意一下，不要以為是 ChatGPT 網頁而玩過頭了🤣

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    串接 OpenAI API 發出請求可能會收到錯誤，而完整詳細的錯誤代碼說明與進一步的解決辦法，可以參考這邊官方的文章：https://platform.openai.com/docs/guides/error-codes OpenAI API 在使用上還有一些速率限制，如果使用會比較大量的朋友可以過去了解一下：https://platform.openai.com/docs/guides/rate-limits/overview

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    使用 OpenAI API 上非常簡單，只是有些小地方要注意一下。 在看完以上介紹，趕快實際動手做，看看有沒有什麼 idea 可以進一步放大 ChatGPT 的用途~ 歡迎追蹤『IT空間』FB 粉專，取得最新發文通知🔔 參考： OpenAI 官方說明文件 OpenAI 官方 API 參考 OpenAI 帳號後台 OpenAI 各種 Model 說明 OpenAI 各種 Model 價格 OpenAI Playground 遊樂場 OpenAI API 錯誤代碼 OpenAI API 速率限制

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  9. platform.openai.com › docs › modelsOpenAI Platform

    The OpenAI API is powered by a diverse set of models with different capabilities and price points. You can also make customizations to our models for your specific use case with fine-tuning. We have also published open source models including Point-E, Whisper, Jukebox, and CLIP. Continuous model upgrades.

  10. help.openai.com › en › articlesWhat is ChatGPT? | OpenAI Help Center

    ChatGPT is fine-tuned from GPT-3.5, a language model trained to produce text. ChatGPT was optimized for dialogue by using Reinforcement Learning with Human Feedback (RLHF) – a method that uses human demonstrations and preference comparisons to guide the model toward desired behavior.

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