如何计算旗舰型号的OpenAI API价格？

有效管理OpenAI API成本：GPT模型指南

了解OpenAI GPT模型（GPT-4O，GPT-4O MINI，GPT-3.5 TURBO）的定价结构是预算管理的关键。在任务级别跟踪使用量为您的项目提供了颗粒状的成本见解。本指南探讨了有效的监视和管理策略。

目录

• Openai API定价
• 现实世界成本分析
• 降低成本技术
• 概括
• 常见问题

Openai API定价

定价为每百万个令牌：

模型	输入令牌（每1m）	输出令牌（每1m）
GPT-3.5-Turbo	$ 3.00	$ 6.00
GPT-4	$ 30.00	$ 60.00
GPT-4O	$ 2.50	$ 10.00
GPT-4O-Mini	$ 0.15	$ 0.60

• GPT-4O-MINI：最实惠的选项（16K上下文长度），非常适合轻型任务。
• GPT-4：最昂贵的（32K上下文长度），为复杂任务提供了出色的性能。
• GPT-4O：高容量应用程序（128K上下文长度）的平衡选择，结合了较低的成本和广泛的背景。
• GPT-3.5-Turbo：仅文本模型（16K上下文长度），提供中档成本和功能。

批处理API（输入和输出令牌减少50％）和缓存的输入（输入令牌成本降低50％）可以节省成本。

现实世界成本分析

监视使用量是通过OpenAI仪表板完成的。有关详细的任务级分析，请考虑以下Python代码示例：

来自Openai Import Openai
导入大熊猫作为pd

＃...（初始化OpenAI客户端和模型参数的代码保持不变）...

＃...（发送提示并收集响应数据的代码保持不变）...

＃显示在表中
df = pd.dataframe（结果）
打印（DF） 

该示例的成本约为0.000093美元，0.001050美元，0.000425美元和$ 0.000030，GPT-3.5-Turbo，GPT-4，GPT-4，GPT-4O和GPT-4O-Mini。请注意，由于不同的引导者，令牌的数量也有所不同。

降低成本技术

• 最大令牌限制：限制max_tokens会降低输出令牌成本。仔细选择此限制至关重要。

完整=客户端。

• 批次API：处理多个请求同时处理输入和输出令牌的成本降低50％。请注意潜在的24小时响应延迟。 （原始文本中提供的示例代码）

概括

有效的OpenAI API成本管理涉及了解令牌使用情况，模型定价和利用功能，例如批处理API和max_tokens限制。 GPT-4O-Mini为许多任务提供了成本效益，而GPT-4O为大量需求提供了平衡的功率和负担能力。

（Genai Pinnacle计划提到，因为它是广告）

常见问题

• 问题1：如何降低OpenAI API成本？ A1：限制max_tokens ，使用批处理API。
• Q2：如何管理支出？ A2：设定预算并在您的计费设置中提醒；通过仪表板监视使用情况。
• Q3：操场是否可以收费？ A3：是的，游乐场的用法像API使用一样被计费。
• Q4：视觉模型的示例？ A4：GPT-4-Vision-Preiview，GPT-4-Turbo，GPT-4O和GPT-4O-Mini。

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