停止浪費！如何選擇最適合的ChatGPT串接API方案，客家人必看！
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如果你有在使用Memo AI或其他延伸軟體，這篇是在比較串接選ChatGPT API時的選擇，以性能與價格來比較。
有在用ChatGPT +正使用GPT４o的話，應該都回不去3.5或4了吧？但我在使用MemoAI串OPEN AI CHATGPT 的 API的時候，因為要API是用token使用的字付費的，本著桃園客家人的節約精神，所以順便做了一些比較。
GPT 模型性能比較
比較與建議
語言理解與生成能力：
- GPT-4 系列在語言理解和生成能力上具有更好的表現，適用於需要更高準確度和語言處理能力的任務。
- GPT-3.5 系列的語言理解和生成能力次之，但運行速度較快。
上下文窗口大小：
- GPT-4–32k-0613 和 GPT-3.5-turbo-16k-0613 具有較大的上下文窗口，適合處理長文本或需要大量上下文的任務。
- 標準版本的上下文窗口較小，但速度較快，適合一般應用。
運行速度和效率：
- GPT-4-turbo-preview 和 GPT-3.5-turbo-0125 針對速度和效率進行了優化，適合需要快速響應的應用場景。
- GPT-3.5-turbo 系列在速度和效能上表現最佳，適合需要高效能的應用。
推薦理由
- GPT-4：GPT-4 具備最強的語言理解和生成能力，適合需要高準確度和複雜語言處理的任務。然而，由於模型複雜性高，運行速度較慢，因此僅適合在速度要求不高的應用中使用。
- GPT-4–32k-0613：此版本的GPT-4具有更大的上下文窗口，可以處理更長的文本輸入，適合需要大量上下文的應用場景。儘管如此，其運行速度仍然比不上GPT-3.5-turbo系列，因此推薦星等較低。
- GPT-4-turbo-preview：這個加強版在保持GPT-4高語言能力的同時，提升了運行速度和效率，適合需要快速反應的應用場景，是一個較為平衡的選擇。
- GPT-3.5-turbo-16k-0613：此版本擁有16K的上下文窗口，可以處理中等長度的文本，同時運行速度較快，語言能力也良好，適合平衡速度和上下文需求的任務。
- GPT-3.5-turbo-0125：這個版本在運行速度和效能上優化最多，適合需要高效能和快速反應的應用場景。語言能力雖然不如GPT-4，但仍然相當優秀，是一個極具性價比的選擇。
- GPT-3.5：標準版的GPT-3.5具有最快的運行速度，適合需要高效能和快速響應的應用。語言能力雖然不及GPT-4，但在速度需求較高的場景中，仍然是一個非常不錯的選擇。
總結
- 如果重視處理速度，推薦選擇 GPT-3.5-turbo 版本。
- 如果重視語言處理能力，推薦選擇 GPT-4 版本。
- 如果需要處理長文本，推薦選擇 GPT-4–32k-0613 或 GPT-3.5-turbo-16k-0613 版本。
- 如果需要平衡速度和效能，推薦選擇 GPT-4-turbo-preview。
提示Prompt Tokens和生成 Completion Tokens
在使用OpenAI API時，提示 tokens 和生成 tokens 是兩個不同的概念，主要區別如下：
．提示 tokens（Prompt Tokens）
提示 tokens 是指你發送給模型的輸入文本。這些文本包含你希望模型基於其生成回應的信息。提示 tokens 包括所有你輸入的字母、單詞、標點符號以及格式化指令。如果你發送的提示是：（這段文本中的每個字符和空格都會被計算為提示 tokens）
請用中文回答：今天的天氣如何？．生成 tokens（Completion Tokens）
生成 tokens 是指模型基於提示文本生成的回應部分。這些回應文本同樣會包含字母、單詞、標點符號以及格式化指令，每個都會被計算為生成 tokens。如果模型生成的回應是：（這段回應中的每個字符和空格都會被計算為生成 tokens）
今天的天氣很好，陽光明媚。計費區別
在計算費用時，OpenAI會分別計算提示 tokens 和生成 tokens，然後根據不同的模型和使用情況來計費。通常，提示 tokens 的費用會低於生成 tokens 的費用，因為生成文本的計算和處理更為複雜。
Token 換算
英文字母和中文字的 Token 換算
- 英文字母：一個英文字母大約等於0.25個 token。這是因為一個單詞通常由多個字母組成，而 token 是按單詞分割的。例如，”hello” 這個單詞大約為 1.25 個 token。
- 中文字：一個中文字通常等於1個 token。這是因為中文字不像英文字母需要組成單詞，基本上每個字就是一個 token。
中／英文歌詞舉例
．以 Adele 的 “Rolling in the Deep” 為例
There's a fire starting in my heart
Reaching a fever pitch and it's bringing me out the dark
這段歌詞約為 19 個單詞，大約等於 23.75 個 token。這首歌的完整歌詞包含約350個單詞。由於英文字母組成的單詞數量會影響 token 的計算，因此大致估算如下：
350 個單詞 x （平均每個單詞約）1.25 token = 約 437.5 個 token。以周杰倫的 “晴天” 為例
故事的小黃花 從出生那年就飄著
童年的盪鞦韆 隨記憶一直晃到現在
這段歌詞約為 20 個中文字，大約等於 20 個 token。這首歌的完整歌詞包含約360個中文字。由於每個中文字基本上是一個 token，因此計算如下：
360 個中文字 x 1 token = 約 360 個 token。這些估算基於一般的 token 換算規則，實際數字可能略有差異，具體取決於模型如何處理特定的文字和格式。如果需要更精確的計算，建議使用專門的工具或API來進行解析和計算。
資料來源：OPenAI官網 / ChatGPT