文章摘要
【关 键 词】 人工智能、模型升级、性能提升、成本效益、开发者工具
近期，OpenAI和谷歌在人工智能领域展开了激烈的竞争。OpenAI推出了一系列针对开发者的新功能和升级，包括API中的OpenAI o1模型，该模型支持函数调用、开发人员消息、结构化输出和视觉功能，旨在以更高的准确性处理复杂的多步骤任务。o1模型比其前身o1-preview平均少用60%的推理tokens，并且新增了API参数“reasoning_effort”以控制模型的思考时间。此外，o1模型是两周前在ChatGPT中发布的新后训练版本，在多项基准测试中取得了最新成果，并提高了成本效益和性能。
OpenAI还降低了实时API的定价，音频token价格降低了60%，并引入了GPT-4o mini模型。实时API进行了多项更新，包括直接WebRTC集成和更好地控制响应。WebRTC集成专为实现流畅、灵敏的交互而设计，即使在网络质量不稳定的情况下也是如此。OpenAI还向实时API提供了并发带外响应、自定义输入上下文、受控的响应时间和增加最大会话时长等功能。
此外，OpenAI推出了一种称为“偏好微调”的新方法，允许开发人员根据用户和开发人员的偏好轻松定制模型。这种方法使用直接偏好优化（DPO）来比较成对的模型响应，让模型学会区分首选和非首选输出。OpenAI还在测试版中推出了Go和Java两个新的官方SDK，以支持更多编程语言。
这些更新和新功能的推出，显示了OpenAI在提高AI模型性能、灵活性和成本效益方面的努力，同时也为开发者提供了更多的定制选项和工具，以适应不同的开发需求和应用场景。
原文和模型
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【原文作者】 AI前线
【摘要模型】 moonshot-v1-32k
【摘要评分】 ★★☆☆☆
