如何使用 OpenAI 推理模型：o1-preview/o1-Mini 模型 - 免費 AI 聊天
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在快速發展的人工智慧領域，OpenAI推出了一系列開創性的語言模型，稱為o1系列。這些模型旨在執行複雜的推理任務，使其成為開發人員和研究人員的強大工具。在這篇部落格文章中，我們將探討如何有效使用OpenAI的推理模型，重點關注它們的能力、局限性以及實施的最佳實踐。
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理解OpenAI o1系列模型
o1系列模型與OpenAI之前的語言模型迭代不同，主要是由於其獨特的訓練方法。它們利用強化學習來增強推理能力，使其在生成回應之前能夠進行批判性思考。這種內部思維過程使模型能夠產生長鏈推理，這對於解決複雜問題特別有益。
OpenAI o1模型的主要特點
1. **高級推理**：o1模型在科學推理方面表現出色，在競爭編程和學術基準測試中取得了令人印象深刻的結果。例如，它們在Codeforces上的排名為89百分位，並在物理、生物和化學等學科中表現出博士級的準確性。
2. **兩個變體**：OpenAI通過其API提供兩個版本的o1模型：
- **o1-preview**：這是一個早期版本，旨在利用廣泛的常識來解決難題。
- **o1-mini**：一個更快且更具成本效益的變體，特別適合不需要廣泛常識的編碼、數學和科學任務。
3. **上下文窗口**：o1模型具有128,000個標記的可觀上下文窗口，允許進行廣泛的輸入和推理。然而，管理好這個上下文以避免達到標記限制是至關重要的。
開始使用OpenAI o1模型
要開始使用o1模型，開發人員可以通過OpenAI API的聊天完成端點訪問它們。
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OpenAI o1模型的Beta限制
需要注意的是，o1模型目前處於測試階段，這意味著有一些限制需要注意：
在測試階段，許多聊天完成API參數尚不可用。最顯著的是：
- 模態：僅支持文本，不支持圖像。
- 消息類型：僅支持用戶和助手消息，不支持系統消息。
- 串流傳輸：不支持。
- 工具：不支持工具、函數調用和響應格式參數。
- Logprobs：不支持。
- 其他：
temperature、top_p和n固定為1，而presence_penalty和frequency_penalty固定為0。 - 助手和批次處理：這些模型不支持在助手API或批次處理API中使用。
**管理上下文窗口**：
由於上下文窗口為128,000個標記，必須有效管理該空間。每個完成都有一個最大輸出標記限制，包括推理和可見完成標記。例如：
- **o1-preview**：最多32,768個標記
- **o1-mini**：最多65,536個標記
OpenAI o1模型的速度
為了說明這一點，我們比較了GPT-4o、o1-mini和o1-preview對一個單詞推理問題的響應。儘管GPT-4o提供了錯誤的答案，但o1-mini和o1-preview都回答正確，其中o1-mini的正確答案大約快3-5倍。
如何在GPT-4o、o1-Mini和o1-Preview模型之間進行選擇？
**O1 Preview**：這是OpenAI O1模型的早期版本，旨在利用廣泛的常識來推理複雜問題。
**O1 Mini**：O1的一個更快且更實惠的版本，特別擅長編碼、數學和科學任務，適合不需要廣泛常識的情況。
O1模型在推理方面提供了顯著的改進，但並不打算在所有用例中取代GPT-4o。
對於需要圖像輸入、函數調用或持續快速響應時間的應用，GPT-4o和GPT-4o Mini模型仍然是最佳選擇。然而，如果您正在開發需要深度推理並且可以容忍較長響應時間的應用，O1模型可能是一個不錯的選擇。
o1-Mini和o1-Preview模型有效提示的技巧
OpenAI o1模型在使用清晰直接的提示時效果最佳。一些技術，例如少量示例提示或要求模型“逐步思考”，可能不會提高性能，甚至可能會妨礙性能。以下是一些最佳實踐：
1. **保持提示簡單直接**：當模型接收到簡短、清晰的指令時，效果最佳，而無需進行廣泛的闡述。
2. **避免鏈式思維提示**：由於這些模型內部處理推理，因此無需提示它們“逐步思考”或“解釋你的推理”。
3. **使用分隔符以提高清晰度**：使用三重引號、XML標籤或章節標題等分隔符來清晰地定義輸入的不同部分，這有助於模型正確解釋每個部分。
4. **限制檢索增強生成（RAG）中的額外上下文**：在提供額外上下文或文檔時，僅包含最相關的信息，以避免使模型的響應過於複雜。
o1-Mini和o1-Preview模型的價格。
o1 Mini和o1 Preview模型的成本計算與其他模型不同，因為它包括推理標記的額外費用。
o1-mini定價
$3.00 / 1M輸入標記
$12.00 / 1M輸出標記
o1-preview定價
$15.00 / 1M輸入標記
$60.00 / 1M輸出標記
管理o1-preview/o1-mini模型成本
為了控制o1系列模型的費用，您可以使用`max_completion_tokens`參數設置模型生成的標記總數的限制，包括推理和完成標記。
在早期模型中，`max_tokens`參數管理生成的標記數量和用戶可見的標記數量，這兩者始終相同。然而，在o1系列中，由於內部推理標記，生成的總標記數量可能超過用戶顯示的標記數量。
由於某些應用程序依賴於`max_tokens`與從API接收的標記數量匹配，o1系列引入了`max_completion_tokens`，以專門控制模型生成的標記總數，包括推理和可見完成標記。這個明確的選擇確保現有應用程序與新模型保持兼容。`max_tokens`參數繼續像以前的所有模型一樣工作。
結論
OpenAI的o1系列模型代表了人工智慧領域的重大進展，特別是在執行複雜推理任務的能力方面。通過了解它們的能力、局限性和使用最佳實踐，開發人員可以利用這些 模型的力量來創建創新的應用程式。隨著OpenAI不斷完善和擴展o1系列，我們可以期待在AI驅動的推理領域出現更多令人興奮的發展。無論您是經驗豐富的開發人員還是剛剛起步，o1模型都提供了探索智能系統未來的獨特機會。祝您編碼愉快！
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