OpenAI 提供了几种类型的模型，专为不同的任务定制，每种模型都旨在处理特定的开发人员需求。 主要类别包括用于文本生成的 GPT 模型、用于图像生成的 DALL·E、用于语音转文本的 Whisper、用于语义分析的 Embeddings 以及用于内容过滤的 Moderation API。 这些模型可以通过 API 端点访问，允许开发人员将它们集成到应用程序中，而无需管理基础设施。 例如，GPT-4 和 GPT-3.5 广泛用于聊天机器人、摘要或代码生成，而 DALL·E 可以从诸如“黄昏时分的未来城市景观”之类的提示创建图像。
除了通用模型之外，OpenAI 还提供专门的工具。 Whisper 是一个开源模型，擅长转录多种语言的音频，即使在嘈杂的环境中也能胜任。 Embeddings API（例如，text-embedding-ada-002）将文本转换为数值向量，可用于搜索、聚类或推荐系统。 Moderation API 帮助标记不安全内容，例如仇恨言论或暴力内容，这对于审核用户生成内容的平台至关重要。 这些专门的模型可以满足小众需求，从而减少了开发人员从头开始构建自定义解决方案的需求。
开发人员还可以通过参数和模型变体自定义输出。 例如，GPT 模型有基本版、指令调整版（例如，text-davinci-003）和聊天优化版（例如，gpt-3.5-turbo），每种版本都适用于不同的交互方式。 虽然微调仅限于较旧的基本模型（例如 davinci），但它允许根据自定义数据集进行训练，以用于特定领域的任务。 调整诸如 temperature（用于随机性）或 max_tokens（响应长度）之类的参数可以进一步定制结果。 这种灵活性使开发人员可以根据其应用程序的需求来平衡成本、速度和准确性。