不做大冤种,如何选择大模型组合?降本增效是企业应用AIGC的首要目的!
熟悉GPT应用的老铁都知道,4.0模型的价格是3.5-16k的15-30倍(大家付费使用的主流模型,3.5-4k主要集中在免费版本中)
作为长期的GPT应用开发者,可以明确的是GPT 3.5-16k是主流,从价格和能力上,GPT 3.5-16k模型都是首选。
有人要说Code Interpreter代码解释器的features呢?
enterprise的features之一Advanced Data Analysis 是之前的Code Interpreter代码解释器,通过PYTHON代码模拟器,实现各种PYTHON的功能,这个能力确实很牛,但是也确实很少用,只有现实工作中会用PYTHON的那一小撮人会用到这个功能,如果企业没有使用PYTHON的人,那么这个功能企业也用不到!
以下是各GPT模型的商用api调用家价格的对比图,清晰直观指导大家选用GPT大模型!
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通过矿泉水比喻,让大家更快的选择适合自己的模型。
毫无疑问由于4.0的价格高出3.5模型30-60倍,大多数使用者选择GPT 3.5-16k作为主流模型进行开发和商业部署。
很多人不知道怎么选大模型?
我们用电脑配置来比喻GPT大模型,3.5就好比inter-I5处理器,4.0就好比inter -I7处理器,4k,8k ,16k,32k就好比电脑的内存对应的是4g-8g-16g-32g。
按照一个GPT日常用户(300次/月,30w/月的token消耗。)
使用3.5-4k,月消耗token费用:0.6美金/月
使用3.5-16k,月消耗token费用:1.2美金/月
使用4.0-8k,月消耗token费用:18美金/月(对应是chatGPT plus的售价)
使用4.0-32k,月消耗token费用:36美金/月
使用GPT最佳模型配比,成本预估和效果最大化。应该很快企业就会有一项人均AI的使用成本的支出(软件支出)
LLM搞翻译,搞逻辑,搞文本输出,文本整理很厉害。任何关于文字,图片和思维逻辑,创意的任务,
都可以尝试交给AI完成 !尤其是大文本处理能力,文本归纳,翻译,总结能力超强!
我们必须决定在业务流程中的哪里实现自动化,哪项流程不再需要人类。David Cremer---《算法领导力》
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