OpenAI 通过专注于开发通用人工智能系统、易用性方法以及对安全和伦理考量的重视，使其有别于其他人工智能公司。许多人工智能公司专注于狭窄的应用或特定行业的解决方案，而 OpenAI 构建的模型旨在处理各种任务，例如文本生成、代码编写和图像创作。例如，GPT-4 和 DALL-E 不仅限于单一用例，而是可以应用于聊天机器人、内容创作、软件开发等领域。这种多功能性减少了开发者从头训练特定任务模型的需要，从而节省了时间和资源。
一个关键区别在于 OpenAI 的 API 驱动模型部署。OpenAI 没有为其大多数先进系统发布开源代码，而是通过基于云的 API 提供访问。这允许开发者将强大的人工智能能力集成到应用程序中，而无需管理复杂的底层架构。例如，ChatGPT API 允许开发者以最少的设置添加对话功能，而使用像 Meta 的 LLaMA 这样的开源替代方案则需要独立托管和微调模型。虽然与自托管解决方案相比，这种方法限制了定制性，但它降低了缺乏深度机器学习专业知识的团队的入门门槛。然而，OpenAI 也发布了一些开源工具，例如用于语音识别的 Whisper，这显示了在可访问性和受控部署之间的平衡。
最后，OpenAI 比许多竞争对手更明显地优先考虑安全和伦理准则。该公司实施严格的使用政策，以防止模型被滥用，例如阻止有害内容的生成或限制高风险应用。例如，他们的审核 API 会过滤不安全的文本输入，并且 DALL-E 的训练数据经过精心策划，以避免生成暴力或成人图像。OpenAI 还与外部研究人员和组织合作审计其系统，这种做法在只专注于商业化的公司中不太常见。虽然这种谨慎的方法有时会导致功能发布较慢或访问受限（例如延迟 GPT-4 的全面公开发布），但这反映了对负责任的人工智能开发的承诺，这与那些关注长期社会影响的开发者产生了共鸣。