# OpenAI

Published 2025-04-29

# 1. GPT-4o

多模態融合： 支援文本、圖像、音頻（甚至視頻）輸入，統一處理各類數據，適合實現實時對話和多模態交互。
低延時高回應： 語音輸入回應時間低至 232 毫秒（平均約320毫秒），接近人類對話的即時性。
跨語言能力： 支援50多種語言，在非英語場景下的表現尤為優秀，同時採用新型 tokenizer 降低非拉丁文字 token 消耗。
成本與效率： 較之前版本（如 GPT‑4 Turbo）更快、費用更低，適合高頻率實時交互的應用。

# 2. GPT-4o-mini

輕量化設計： 作為 GPT-4o 的小型、低成本版本，體積更小，運行速度快，降低了 API 使用成本。
高性價比： 每百萬輸入 token 費用僅約 15 美分，每百萬輸出 token 約 60 美分，適合大規模調用場景。
基本多模態支援： 雖體量減小，但仍保留基本的文本與圖像輸入能力，可應對多數常規任務。
上下文窗口： 依舊支援大上下文（如 128K tokens），適合處理長文檔或複雜對話。

# 3. o1

專注深度推理： 設計側重於複雜問題的分步推理、數學和編程任務，採用"先思考後回答"的策略，生成邏輯嚴密的回答。
準確性較高： 在科學、工程和邏輯推理等任務上具備較強表現，適合需要深度思考的專業領域任務。
計算資源消耗較大： 由於推理過程較複雜，回應速度和耗能相對較高，更適用於對結果準確性要求較高的場景。

# 4. o1-mini

輕量版 o1： 在 o1 的基礎上進行精簡優化，旨在降低計算成本和提高回應速度。
平衡性能與效率： 雖然在推理深度上略有折衷，但對大部分實際應用場景仍能提供足夠的邏輯推理能力。
適合頻繁調用： 為預算敏感的應用或需要高速推理回應的場合提供了一個較好選擇。

# 5. o3

新一代推理模型： 在 o1 系列基礎上進一步優化推理能力，目標是處理更複雜的多步邏輯問題和任務分解。
增強多步推理能力： 適合需要多階段分析、複雜數學或編程任務，預計在未來能為科研和工業級應用帶來更高性能。
當前仍處於測試/早期部署階段： 部分 o3 模型可能尚未大規模公開使用，研發重點放在進一步提高準確性和穩定性。

# 6. GPT-4.5

對話與情感智能增強： 比 GPT‑4o 更注重自然語言對話的流暢性和情感識別，能捕捉對話中的細微語氣變化，使回答更貼近人類交流。
廣泛的知識覆蓋： 擁有更大、更全的知識庫，減少幻覺（不準確信息）的發生率，適合複雜內容生成、寫作和創意任務。
成本較高： 作為目前最強的通用對話模型之一，訓練和運行成本較高，適用於要求高質量輸出且預算充足的場景。

# 7. GPT-4 Turbo

優化版本： 在 GPT-4 基礎上升級，重點提升回應速度和降低使用成本，是實時應用和大規模部署的理想選擇。
大上下文窗口： 支援長達 128K tokens 的上下文窗口，適用於長文檔分析和複雜對話保持一致性。
經濟高效： 在保持高質量生成的同時，大幅度降低了每百萬 token 的費用，非常適合對成本敏感的商業應用。

# 8. GPT-4

旗艦大模型： 作為 2023 年推出的 GPT-4，具備強大的語言理解與生成能力，支援多任務、多模態操作（在 ChatGPT 中可接受圖像輸入）。
廣泛應用： 在各類專業考試、編程、內容生成等任務中均表現出色，但在回應速度和成本上略遜於 Turbo 版本。
穩定與高質量： 適合對生成準確性和語言質量要求較高的場景，但單次調用成本和延遲相對較高。

# 9. GPT-3.5 Turbo

歷史成就： 作為 GPT-3.5 的優化版本，以低成本、高速度著稱，是 ChatGPT 免費和 Plus 用戶最常用的模型之一。
實時對話優勢： 回應迅速、適合日常聊天、簡單內容生成以及代碼補全等任務，雖然在複雜推理和深入分析方面能力不如 GPT-4 系列。
經濟高效： 成本低廉，適合大批量實時交互，但在處理複雜任務時可能需要更高層次的模型支持。