OpenAI は最近、GPT-4o モデルの予測出力機能を開始しました。FactoryAI と共同開発したこの機能により、モデルの応答速度が大幅に向上し、元の速度の最大 5 倍になります。この機能は、予測可能なコンテンツ部分を特定して再利用することで重複を減らし、コードのリファクタリングやブログの更新などのタスクで特に効果的です。 Downcodes の編集者が、この新機能の利点、制限事項、使用コストについて詳しく説明します。
OpenAI は最近、GPT-4o モデルに予測出力機能を導入する重要なアップデートを開始しました。この革新的なテクノロジーにより、モデルの応答速度が大幅に向上し、特定のシナリオでは元の速度の最大 5 倍になる可能性があり、開発者に新たな効率エクスペリエンスをもたらします。
OpenAI と FactoryAI が共同開発したこの機能の主な利点は、既知のコンテンツを生成する複製プロセスをバイパスできることです。実際のアプリケーション、特にブログ投稿の更新、既存の返信の反復、コードの書き換えなどのタスクに優れています。 FactoryAIが提供したデータによると、プログラミングタスクでは応答時間が2～4倍短縮され、当初70秒かかったタスクが20秒以内に完了するまでに圧縮されました。
現在、この機能は API を通じて開発者にのみ公開されており、GPT-4o および GPT-4mini モデルをサポートしています。実際の使用からのフィードバックは肯定的であり、多くの開発者がテストを開始し、その経験を共有しています。 Firecrawl の創設者である Eric Ciarla 氏は、SEO コンテンツを変換する際に、速度が大幅に向上し、使用方法がシンプルかつ直接的になったと述べています。
技術的には、予測出力は、コンテンツの予測可能な部分を特定して再利用することによって機能します。 OpenAIの公式ドキュメントには、コードのリファクタリングなどのシナリオで、C#コードのUsername属性をEmailに変更する場合など、クラスファイル全体を予測テキストとして入力することで生成速度が大幅に向上する例が示されています。
ただし、この機能にはいくつかの制限と注意事項があります。モデル サポートの制限に加えて、予測出力を使用する場合、1 より大きい n 値、logprobs、0 より大きい present_penalty とfrequency_penalty などの特定の API パラメーターは使用できません。
この機能は応答時間を短縮しますが、コストもわずかに増加することに注意してください。ユーザーのテストデータによると、同じタスクに対して予測出力機能を使用した後、処理時間は 5.2 秒から 3.3 秒に短縮されましたが、コストは 0.1555 セントから 0.2675 セントに増加しました。これは、OpenAI が予測中に提供された非最終完了トークンの完了トークン レートも請求するためです。
コストはわずかに増加しましたが、大幅な効率向上を考慮すると、この機能には依然として大きな応用価値があります。開発者は、OpenAI 公式ドキュメントを通じて、より詳細な技術手順と使用ガイドを入手できます。
OpenAIの公式ドキュメント:
https://platform.openai.com/docs/guides/latency-optimization#use-predicted-outputs
全体として、OpenAI の予測出力機能は開発者に大幅な効率の向上をもたらし、使用制限やコストの増加にもかかわらず、それがもたらす速度の向上には依然として注目する価値があります。 Downcodes の編集者は、開発者が自分のニーズに基づいてアプリケーションの価値を評価することを推奨しています。