OpenAI 的 API 提供了各种针对不同任务定制的模型，使开发人员可以根据成本、性能和用例等因素进行选择。主要模型包括用于文本生成的 GPT-4 和 GPT-3.5、用于图像生成的 DALL·E、用于语音转文本的 Whisper，以及用于文本分析的 Embeddings 和用于内容过滤的 Moderation 等专用模型。每个模型都具有不同的功能，例如 GPT-4 的高级推理能力和更大的上下文窗口（最多 128,000 个 tokens），而 GPT-3.5 Turbo 的处理速度更快且成本更低。开发人员还可以访问旧版模型，例如 text-davinci-003，以满足特定的向后兼容性需求。这些选项实现了在速度、准确性和资源限制之间进行灵活平衡。
对于基于文本的任务，GPT-4 和 GPT-3.5 Turbo 是最广泛使用的。 GPT-4 在复杂推理、细致的指令遵循和处理更长的输入方面表现出色，使其适用于详细分析、技术文档或多步骤问题解决等应用。 GPT-3.5 Turbo 虽然功能较弱，但针对速度和成本效益进行了优化，非常适合聊天机器人、简单的问答或延迟至关重要的场景。对于图像生成，DALL·E 3 可以从文本提示创建高质量的视觉效果，可用于设计原型、营销内容或创意项目。 Whisper 是一种语音转文本模型，支持跨多种语言的转录和翻译，可用于会议记录或字幕制作等用例。 Embeddings 模型将文本转换为数值向量，用于语义搜索或聚类等任务，而 Moderation API 有助于标记不安全的内容。
开发人员可以通过微调（适用于 GPT-3.5 Turbo）进一步自定义模型，以提高在特定领域数据上的性能，但这需要额外的训练。 OpenAI 还提供已弃用的模型，例如 text-davinci-002 用于兼容性，但建议大多数应用程序使用较新的模型。在选择模型时，请考虑权衡：对于简单的任务，GPT-4 的较高成本和较慢的速度可能无法证明其功能的合理性，而 GPT-3.5 Turbo 在处理长上下文（默认情况下为 16k 个 tokens）方面的限制可能需要解决方法。始终参考 OpenAI 的文档，以了解最新的定价、token 限制和区域可用性，以使您的选择与项目要求保持一致。