是的，OpenAI 通过其模型和工具支持多种语言，但支持的程度取决于具体的技术和用例。 像 GPT-3.5 和 GPT-4 这样的模型是在包含多种语言文本的多样化数据集上训练的，使其能够处理和生成西班牙语、法语、德语、中文、日语和其他语言的内容。 虽然英语仍然是主要焦点并且表现最佳，但 API 允许开发人员输入提示并接收多种语言的输出，从而可以为全球受众构建应用程序。 这种多语言功能内置于模型的核心功能中，除了在提示中指定所需的语言之外，无需特殊配置。
例如，开发人员可以使用 OpenAI API 创建一个以西班牙语回答问题的聊天机器人，只需用西班牙语编写提示即可。 同样，这些模型可以在语言之间翻译文本——例如将英语指令转换为法语——尽管准确性可能因语言复杂性和数据可用性而异。 像 Whisper 这样的工具，OpenAI 的语音转文本模型，也支持数十种语言的转录，包括冰岛语或乌尔都语等不太常见的语言。 但是，并非所有语言的性能都相同。 需要细致理解的任务（例如，idiomatic 表达或文化背景）在英语或普通话等广泛使用的语言中可能会产生更好的结果，因为它们在训练数据中具有更大的代表性。
开发人员应针对其特定的语言需求彻底测试模型。 例如，虽然用德语生成简单的产品描述可能可以可靠地工作，但在韩语中处理复杂的法律文件可能不太一致。 标记化（将文本拆分为处理单元的方式）在不同语言中也有所不同。 使用非拉丁脚本（例如，日语）的语言可能每个单词需要更多的标记，从而影响 API 成本和上下文窗口限制。 OpenAI 的文档提供了优化非英语上下文提示的指南，例如在说明中明确声明目标语言。 虽然多语言支持是一项强大的功能，但建议从常见的用例开始并验证输出，特别是对于训练示例较少的语言。 社区资源和第三方库也可以帮助弥合支持较少语言的差距。