近期，OpenAI发布了名为“预测输出”的新功能，显著提高了GPT的输出效率，引起了业界的广泛关注。这一技术突破不仅提升了用户的工作效率，但也引发了一系列限制性讨论。
功能提升速度显著
OpenAI新推出的“预测输出”功能具有显著影响。据相关资料显示，该功能使得GPT-4o的响应速度最多可提升至5倍。实验数据显示，其响应时间相较之前提升了2至4倍，且保持了高精度。以将博客文章转化为SEO内容为例，用户明显感受到了速度的显著提升。在编程过程中，利用此功能快速重新生成整个文件成为可能，同时生成tokens的请求延迟大幅降低。
目前，该功能仅对GPT-4o与GPT-4omini两个模型提供支持，且支持方式为API接口。尽管存在这一限制，但对于使用这两个模型的用户而言，所获得的加速效果颇具价值。
合作方展示成果
FactoryAI与OpenAI携手研发的功能表现出色，在编程任务中取得了显著的数据成果。通过一系列的测试与应用，该“预测输出”功能在编程及其他相关任务中的积极作用得到了证实。这一成果不仅彰显了FactoryAI的技术优势，同时也体现了OpenAI在挑选合作伙伴时的精准判断。不过，关于成果的更多技术细节尚待深入挖掘，这为相关领域的深入研究专家提供了一个值得探究的领域。
适用任务的分析
“预测输出”功能在特定任务中表现优异。例如，在需要对文本或代码进行微小调整的场合，使用该功能将现有内容作为输入，可以省去从头开始生成的步骤，有效减少延迟。在文件大部分内容保持不变的情况下，比如分析文档的字符串或某些现有属性，这一功能能显著提升操作效率。然而，要充分利用这一功能，使用者必须对自己的任务有深刻理解，以便更高效地提升工作效率。
在实际应用中，针对不同任务对该功能的需求存在差异。如何实现精准匹配，是用户需深入思考的关键问题。
使用中的注意事项
“预测输出”功能应用时，需留意数项关键事项。首先，该功能仅适用于GPT-4o及GPT-4o-mini系列模型。其次，在使用API时，部分参数不受支持。用户需提前充分了解这些限制，以避免在实际应用中遇到问题。此外，OpenAI还提供了多种延迟优化策略，包括但不限于“加速处理token”、“生成更少的token”、“使用更少的输入token”、“减少请求”以及“并行化”等。用户应全面评估这些策略，并选择最适合自身需求的优化方案。
功能引发的讨论
OpenAI所提出的计费模式引起了网友的热议。根据其规定，在提供预测服务时，所有非最终完成的tokens都将按照最终完成tokens的费率进行收费。这一收费规则使得众多网友产生了疑问，对于这种收费方式是否合理，其成本计算依据为何，均需要进一步的详细解释和说明。
针对此事，网友们的看法各异。其中，一部分网友表示，若该功能能带来显著优势，他们愿意承担费用。然而，另一些网友担忧，这种收费模式可能提升使用成本，进而引发潜在用户的减少。
函数的技术细节
////// Represents a user with a first name, last name, and username.///public class User{////// Gets or sets the user's first name.///public string FirstName { get; set; }////// Gets or sets the user's last name.///public string LastName { get; set; }////// Gets or sets the user's username.///public string Username { get; set; }}
OpenAI在其官方文档中对“预测输出”的技术细节进行了详尽的阐述。技术人员可通过查阅文档来深入理解其工作原理。对于希望深入探究该功能实现方式、优势与局限性的用户而言，官方文档构成了关键的信息资源。然而，对于一般用户来说，官方文档可能存在理解难度。如何以更加直观、易于理解的方式解释这些技术细节，是一个值得关注的议题。
关于OpenAI的收费模式，您有何见解？如持有不同意见，敬请于评论区留言，点赞并分享本文。
import OpenAI from "openai";const code = `////// Represents a user with a first name, last name, and username.///public class User{////// Gets or sets the user's first name.///public string FirstName { get; set; }////// Gets or sets the user's last name.///public string LastName { get; set; }////// Gets or sets the user's username.///public string Username { get; set; }}`;const openai = new OpenAI();const completion = await openai.chat.completions.create({model: "gpt-4o",messages: [{role: "user",content: "Replace the Username property with an Email property. Respond only with code, and with no markdown formatting."},{role: "user",content: code}],prediction: {type: "content",content: code}});// Inspect returned dataconsole.log(completion);
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