El editor de Downcodes se enteró de que OpenAI ha lanzado el modelo experimental gpt-4o-64k-output-alpha. Su característica más importante es que puede generar un token de 64K de longitud a la vez, lo que significa que puede generar contenido más rico y detallado. Pero también significa precios de API más altos. Este modelo se proporciona a los participantes de Alpha y se puede utilizar en escenarios como escritura, programación y análisis de datos complejos para brindar a los usuarios un soporte más completo y detallado. Sin embargo, el alto costo también requiere que los usuarios lo consideren cuidadosamente. Después de todo, el precio por millón de tokens de salida llega a los 18 dólares.
OpenAI ha abierto un nuevo modelo experimental: gpt-4o-64k-output-alpha. Lo más destacado de este nuevo modelo es que puede generar un token de 64K de longitud a la vez. Esto significa que puede generar contenido más rico y detallado en una sola solicitud, pero el precio de la API es más alto.
Los participantes Alpha pueden acceder al efecto de salida larga GPT-4o utilizando el nombre del modelo "gpt-4o-64k-output-alpha". Este modelo no solo puede satisfacer las necesidades de los usuarios de textos más largos, ya sea que estén escribiendo, programando o realizando análisis de datos complejos, GPT-4o puede brindar un soporte más completo y detallado.
En términos de precio, utilizar un modelo con una producción más larga también significa un aumento correspondiente en los gastos. OpenAI deja claro que la generación de texto largo es más cara, por lo que su precio por millón de tokens de salida es de 18 dólares. En comparación, el precio por millón de tokens ingresados es de 6 dólares. Esta estrategia de precios está diseñada para igualar los costos informáticos más altos y al mismo tiempo alentar a los usuarios a aprovechar esta poderosa herramienta.
Con todo, la aparición del modelo GPT-4o-64k-output-alpha proporciona nuevas opciones para los usuarios que necesitan procesar y generar texto ultralargo, pero el alto costo también requiere que los usuarios lo consideren cuidadosamente según sus propias necesidades. El editor de Downcodes recomienda elegir el modelo adecuado según la situación real y hacer un uso racional de los recursos.