是的，OpenAI 通过多种工具和 API 支持视觉 AI 模型，这些工具和 API 旨在处理和生成视觉数据。 虽然该公司以 GPT 等语言模型而闻名，但它已通过整合多模态方法扩展到视觉功能。 这些模型可以分析图像、生成视觉内容，并将文本与图像结合起来，以执行分类或描述等任务。 示例包括用于图像生成的 DALL-E、用于连接文本和图像的 CLIP 以及支持视觉的 GPT-4 版本，开发人员可以通过该版本提交图像以及文本提示以进行分析。
OpenAI 提供了 API，使开发人员能够将这些视觉模型集成到应用程序中。 例如，DALL-E 的 API 允许用户从文本提示生成图像，例如根据描述创建徽标或可视化故事中的场景。 GPT-4 的视觉功能（通常称为 GPT-4V）允许应用程序处理用户上传的图像，例如识别照片中的对象或从屏幕截图中提取文本。 开发人员可以使用标准 REST API 访问这些功能，OpenAI 的文档中提供了代码示例。 例如，开发人员可以将 base64 编码的图像与“描述此图表”等文本查询一起发送到 API，并接收结构化响应。 Assistants API 也支持视觉工具，使聊天机器人能够处理基于图像的查询，例如通过分析用户上传的照片来排除故障。
但是，存在局限性和注意事项。 OpenAI 的视觉模型需要特定的输入格式（例如，PNG、JPEG）并且有大小限制。 成本因分辨率和使用情况而异，开发人员必须将其纳入其设计中。 虽然这些模型在一般任务上表现良好，但如果没有微调，它们可能难以处理医学成像等高度专业化的领域。 此外，尚不支持实时视频处理等功能——开发人员需要自己处理帧提取和排序。 OpenAI 的视觉工具最适合于集成预训练模型可以节省时间的应用程序，而不是构建自定义解决方案。 开发人员应查看 API 文档以获取更新的参数，并彻底测试模型以确保它们满足其用例的准确性和延迟要求。