Der Felo AI-Chat unterstützt jetzt die kostenlose Nutzung des O1-Inferenzmodells
Im sich schnell entwickelnden Bereich der künstlichen Intelligenz，OpenAI bringt eine Reihe bahnbrechender Sprachmodelle auf den Markt，Wird als o1-Serie bezeichnet。Diese Modelle sind für die Durchführung komplexer Inferenzaufgaben konzipiert，Dies macht es zu einem leistungsstarken Werkzeug für Entwickler und Forscher。In diesem Blogbeitrag，Wir werden untersuchen, wie man die Inferenzmodelle von OpenAI effektiv nutzen kann，Konzentrieren Sie sich auf ihre Fähigkeiten、Einschränkungen und Best Practices für die Implementierung。
Verständnis der Modelle der OpenAI o1-Serie
Das Modell der o1-Serie unterscheidet sich von den vorherigen Sprachmodelliterationen von OpenAI，Vor allem aufgrund seiner einzigartigen Trainingsmethode。Sie nutzen Reinforcement Learning, um die Denkfähigkeit zu verbessern，Ermöglichen Sie ihnen, kritisch zu denken, bevor sie eine Antwort generieren。Dieser interne Denkprozess ermöglicht es dem Modell, lange Argumentationsketten zu generieren，Dies ist insbesondere bei der Lösung komplexer Probleme von Vorteil。
Hauptmerkmale des OpenAI o1-Modells
1. **fortgeschrittenes Denken**：Das o1-Modell zeichnet sich durch wissenschaftliches Denken aus，Erzielte beeindruckende Ergebnisse bei Wettbewerbsprogrammen und akademischen Benchmarks。Zum Beispiel，Bei Codeforces liegen sie im 89. Perzentil，und in der Physik、Demonstrieren Sie Genauigkeit auf Doktorandenniveau in Fächern wie Biologie und Chemie。
2. **zwei Variationen**：OpenAI bietet über seine API zwei Versionen des o1-Modells an：
– **o1-Vorschau**：Dies ist eine frühe Version，Ziel ist es, den gesunden Menschenverstand zu nutzen, um schwierige Probleme zu lösen。
– **o1-mini**：Eine schnellere und kostengünstigere Variante，Besonders geeignet für Codierungen, die keinen großen gesunden Menschenverstand erfordern、mathematische und naturwissenschaftliche Aufgaben。
3. **Kontextfenster**：Das o1-Modell verfügt über ein beträchtliches Kontextfenster mit 128.000 Markern，Ermöglicht ein breites Spektrum an Eingaben und Argumenten。Jedoch，Es ist wichtig, diesen Kontext gut zu verwalten, um zu vermeiden, dass das Tag-Limit erreicht wird。
Beginnen Sie mit dem OpenAI o1-Modell
Um mit der Verwendung des o1-Modells zu beginnen，Entwickler können über den Chat-Abschlussendpunkt der OpenAI-API darauf zugreifen。
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Kostenlose Testversion des o1-Inferenzmodells。
Beta-Einschränkungen des OpenAI o1-Modells
Das ist zu beachten，Das o1-Modell befindet sich derzeit in der Testphase，Dies bedeutet, dass einige Einschränkungen zu beachten sind：
in der Testphase，Viele Parameter der Chat-Abschluss-API sind noch nicht verfügbar。vor allem：
- modal：Unterstützt nur Text，Bild wird nicht unterstützt。
- Nachrichtentyp：Unterstützt nur Benutzer- und Assistentennachrichten，Systemmeldungen werden nicht unterstützt。
- Streaming：Nicht unterstützt。
- Werkzeug：Tools werden nicht unterstützt、Parameter für Funktionsaufrufe und Antwortformate。
- Logprobs：Nicht unterstützt。
- andere：
temperature、top_pUndnfixiert auf1，Undpresence_penaltyUndfrequency_penaltyfixiert auf0。 - Helfer und Stapelverarbeitung：Die Verwendung dieser Modelle in der Hilfs-API oder der Batch-API wird nicht unterstützt。
**Kontextfenster verwalten**：
Da das Kontextfenster 128.000 Mark beträgt，Der Raum muss effektiv verwaltet werden。Für jeden Abschluss gilt ein maximales Ausgabe-Tag-Limit，Enthält Schlussfolgerungen und sichtbare Abschlussmarkierungen。Zum Beispiel：
– **o1-Vorschau**：Bis zu 32.768 Marker
– **o1-mini**：Bis zu 65.536 Marker
Geschwindigkeit des OpenAI o1-Modells
Um diesen Punkt zu veranschaulichen，Wir haben GPT-4o verglichen、o1-mini- und o1-preview-Antworten auf eine Frage zum logischen Denken。Obwohl GPT-4o die falsche Antwort liefert，Aber sowohl o1-mini als auch o1-preview haben richtig geantwortet，Die richtige Antwort von o1-mini ist etwa 3-5 mal schneller。
So verwenden Sie GPT-4o、Sie haben die Wahl zwischen den Modellen o1-Mini und o1-Preview?
**O1-Vorschau**：Dies ist eine frühe Version des OpenAI O1-Modells，Ziel ist es, den gesunden Menschenverstand zu nutzen, um über komplexe Probleme nachzudenken。
**O1 Mini**：Eine schnellere und günstigere Version von O1，Besonders gut im Codieren、mathematische und naturwissenschaftliche Aufgaben，Geeignet für Situationen, in denen kein umfassender gesunder Menschenverstand erforderlich ist。
Das O1-Modell bietet erhebliche Verbesserungen bei der Inferenz，Es ist jedoch nicht beabsichtigt, GPT-4o in allen Anwendungsfällen zu ersetzen。
Für Bildeingabe erforderlich、Funktionsaufruf bzwAnwendungen mit konstant schnellen Reaktionszeiten，Die Modelle GPT-4o und GPT-4o Mini sind immer noch die besten Optionen。Jedoch，Wenn Sie eine Anwendung entwickeln, die tiefe Rückschlüsse erfordert und lange Antwortzeiten tolerieren kann，Das O1-Modell könnte eine gute Wahl sein。
Tipps für effektive Tipps für o1-Mini- und o1-Preview-Modelle
OpenAI o1-Modelle funktionieren am besten, wenn klare und direkte Hinweise verwendet werden。einige Techniken，Zum Beispiel eine kleine Anzahl von Beispielaufforderungen oder die Aufforderung an das Modell, „Schritt für Schritt zu denken“.，Verbessert möglicherweise nicht die Leistung，Es kann sogar die Leistung beeinträchtigen。Hier sind einige Best Practices：
1. **Halten Sie Tipps einfach und direkt**：Wenn das Model den Auftrag erhält、klare Anweisungen，beste Wirkung，ohne umfangreiche Ausarbeitung。
2. **Tipps zur Vermeidung von Kettendenken**：Da diese Modelle die Inferenz intern verarbeiten，Es besteht also keine Notwendigkeit, sie dazu aufzufordern, „Schritt für Schritt zu denken“ oder „Ihre Argumentation zu erläutern“.。
3. **Verwenden Sie aus Gründen der Übersichtlichkeit Trennzeichen**：Verwenden Sie dreifache Anführungszeichen、Trennzeichen wie XML-Tags oder Abschnittstitel, um verschiedene Teile der Eingabe klar zu definieren，Dies hilft dem Modell, jeden Teil richtig zu interpretieren。
4. **Beschränken Sie zusätzlichen Kontext bei der Retrieval Augmentation Generation (RAG)**：Bei der Bereitstellung von zusätzlichem Kontext oder Dokumentation，Geben Sie nur die relevantesten Informationen an，um eine übermäßige Komplikation der Modellantwort zu vermeiden。
Preise für die Modelle o1-Mini und o1-Preview。
o1 Mini- und o1 Preview-Modelle kosten andere Modelle als andere Modelle，Weil darin die zusätzlichen Kosten für die Inferenzmarkierung enthalten sind。
o1-mini-Preise
$3.00 / 1M-Eingabemarkierung
$12.00 / 1M-Ausgabeflag
o1-Preview-Preise
$15.00 / 1M-Eingabemarkierung
$60.00 / 1M-Ausgabeflag
Verwalten Sie die Kosten für das Modell o1-preview/o1-mini
Um die Kosten für Modelle der o1-Serie zu kontrollieren，Mit dem Parameter „max_completion_tokens“ können Sie ein Limit für die Gesamtzahl der vom Modell generierten Token festlegen，Enthält Schlussfolgerungs- und Abschlussnoten。
in frühen Modellen，Der Parameter „max_tokens“ verwaltet die Anzahl der generierten Token und die Anzahl der für den Benutzer sichtbaren Token，Beides ist immer gleich。Jedoch，In der o1-Serie，Aus interner Begründung markiert，Die Gesamtzahl der generierten Tags kann die Anzahl der vom Benutzer angezeigten Tags überschreiten。
Da einige Anwendungen darauf angewiesen sind, dass „max_tokens“ der Anzahl der von der API empfangenen Token entspricht，Mit der o1-Serie wurden „max_completion_tokens“ eingeführt，Um die Gesamtzahl der vom Modell generierten Token gezielt zu steuern，Enthält Schlussfolgerungen und sichtbare Abschlussmarkierungen。Diese klare Wahl stellt sicher, dass bestehende Anwendungen mit dem neuen Modell kompatibel bleiben。Der Parameter „max_tokens“ funktioniert weiterhin wie bei allen Vorgängermodellen。
abschließend
Die o1-Modellreihe von OpenAI stellt einen großen Fortschritt in der künstlichen Intelligenz dar，Insbesondere im Hinblick auf die Fähigkeit, komplexe Denkaufgaben zu lösen。Indem wir ihre Fähigkeiten verstehen、Einschränkungen und Best Practices für die Nutzung，Entwickler können die Leistungsfähigkeit dieser Modelle nutzen, um innovative Anwendungen zu erstellen。Während OpenAI die o1-Serie weiter verfeinert und erweitert，Wir können weitere spannende Entwicklungen im Bereich der KI-gesteuerten Inferenz erwarten。Egal, ob Sie ein erfahrener Entwickler sind oder gerade erst anfangen，Alle o1-Modelle bieten einzigartige Möglichkeiten, die Zukunft intelligenter Systeme zu erkunden。Viel Spaß beim Codieren!
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