一、关键词

1、Tokens

与API进行交互时会消耗一定数量的tokens，消耗的tokens数量取决于输入、输出的文本字符数，对于英语文本，1个token大约是4个字符或0.75个单词。如莎士比亚的作品集大约有90万个单词或120万个标记，可以参考分词工具。 100 个tokens 将花费 $0.002

二、模型

1、GPT-3

GPT-3 可以理解和生成自然语言，它包含以下四种模型 - text-davinci-003 > 最有能力的GPT-3模型。可以完成其他模型所能完成的任何任务，最大支持4000个tokens - text-curie-001 >能力很强，但比Davinci更快，成本更低，最大支持2048个tokens。 - text-babbage-001 >能够完成简单的任务，速度非常快，而且成本较低，最大支持2048个tokens。 - text-ada-001 >能够完成非常简单的任务，通常是GPT-3系列中最快的型号，而且成本最低，最大支持4000个tokens。

2、Codex

Codex模型是GPT-3模型的后代，可以理解和生成代码。训练数据包含自然语言和来自GitHub的数十亿行公共代码。在Python中的能力最强，精通十几种语言，包括JavaScript、Go、Perl、PHP、Ruby、Swift、TypeScript、SQL，甚至Shell。 - code-davinci-002 > 最有能力的Codex模型。特别擅长于将自然语言翻译成代码。除了完成代码外，还支持在代码内插入补全内容，最大支持8000个tokens。 - code-cushman-001 >几乎和Davinci Codex的能力一样，但速度稍快。这种速度优势可能使它更适合于实时应用，最大支持2048个tokens。