在昨晚的 OpenAI 旧金山开发者大会（ DevDay） 上 。OpenAI 公布了五项重大创新，其中“实时 API”（Realtime API）的新功能，使得开发者能够创建具有低延迟、AI 生成的语音响应功能的应用程序。尽管这一功能不完全等同于 ChatGPT 的高级语音模式，但其能力已经非常接近，旨在帮助开发者为用户提供近乎实时的语音到语音互动体验。除此之外，OpenAI 还发布了其他一系列新功能，旨在进一步提升开发者的 AI 应用构建体验。
包括实时语音API、提示词缓存、模型蒸馏、视觉微调、新Playground。
这些创新将改变开发者与AI互动的方式，并有助于降低AI模型的使用成本，推动多模式的语音、视觉等应用的普及。
顺道说一下，今年开发者大会一共 3 场：10月1号旧金山；10月30号伦敦，以及11月21日新加坡...
实时语音API
实时API的推出：
实时API允许开发者构建低延迟的语音转语音体验，支持自然的情感对话交互，有六种预设语音。 该API的公共测试版现已向所有付费开发者开放。
在聊天完成API中引入音频输入和输出，适用于不需要低延迟的应用场景。 开发者可以将文本或音频输入传递给GPT-4o，模型可以以文本、音频或两者形式返回响应。这使得应用场景更加灵活。
简化流程：传统上，开发者需要使用多个模型（如自动语音识别、文本推理、文本转语音）来创建语音助手体验，这样会导致延迟和情感表达的损失。 单一API调用：通过实时API，开发者可以通过一次API调用处理整个过程，尽管仍然比人类对话慢。 WebSocket连接：实时API创建持久的WebSocket连接，允许开发者与GPT-4o实时交换消息。 函数调用支持：支持函数调用，使得语音助手能够执行用户请求，例如下订单或检索客户信息。
文本输入令牌：每百万5美元，输出令牌：每百万20美元。 音频输入：每百万100美元，输出：每百万200美元。 这相当于每分钟音频输入约0.06美元，音频输出约0.24美元。
安全保护措施：实时API采用多层安全保护，包含自动监控和人工审核，以减少API滥用风险。 隐私承诺：OpenAI承诺不在未经用户明确允许的情况下使用服务中的输入或输出进行模型训练。
更多交互方式：计划逐步增加视觉和视频等其他交互方式。 提高速率限制：当前速率限制为Tier 5开发者约100个同时会话，未来将增加以支持更大规模的部署。 官方SDK支持：将实时API集成到OpenAI的Python和Node.js SDK中，方便开发者使用。 提示缓存支持：允许开发者以折扣价重新处理之前的对话内容。 扩展模型支持：未来版本将支持GPT-4o mini。
演示实例
提示词缓存
OpenAI 还推出了 Prompt 缓存功能允许开发者在多个 API 请求之间缓存常用的上下文信息，从而减少重复计算和成本。OpenAI 表示，这一功能能够为开发者节省高达 50% 的费用。
功能概述：
提示缓存的目的：许多开发者在使用 API 时，会在多个调用中重复使用相同的上下文，例如在代码编辑或与聊天机器人进行长时间的多轮对话。提示缓存允许开发者通过重用最近见过的输入标记来减少不必要的开销。 折扣与效率：通过使用提示缓存，开发者可以获得高达 50% 的折扣，并且处理速度也会更快。这意味着在多次调用中，开发者可以显著降低 API 的使用成本。
GPT-4o： GPT-4o mini： o1：
未缓存输入：$2.50 缓存输入：$1.25 输出标记：$10.00
未缓存输入：$0.15 缓存输入：$0.075 输出标记：$0.60
未缓存输入：$15.00 缓存输入：$7.50 输出标记：$60.00
适用模型：提示缓存功能从 2024 年 10 月 1 日起自动应用于最新版本的 GPT-4o、GPT-4o mini、o1-preview 和 o1-mini 以及这些模型的微调版本。 定价结构： 这种定价策略使得开发者能够根据具体需求选择更具成本效益的选项。
缓存条件：API 调用需超过 1,024 个标记才能自动享受提示缓存的优惠。系统会缓存之前计算过的提示的最长前缀，并从 1,024 个标记开始，以 128 个标记的增量增加。 自动应用：如果开发者重用具有相同前缀的提示，系统会自动应用提示缓存折扣，无需开发者进行任何额外的 API 集成更改。 缓存清除机制：缓存通常在 5 到 10 分钟的不活动后被清除，并且在最后使用后的一个小时内总会被移除。这一机制确保了数据的安全性和隐私。
使用流程
开发者首先需要创建一个评估，测量希望提炼的模型（例如GPT-4o mini）的性能。这个评估将用于持续监测蒸馏模型的表现，以帮助决定是否进行部署。
使用存储完成功能，开发者可以利用GPT-4o的输出生成一个真实世界示例的数据集。通过在Chat Completions API中设置“store:true”标志，可以自动存储输入输出对，而不会影响延迟。 存储的完成可以经过审查、过滤和标记，以确保生成高质量的数据集用于微调和评估。
利用创建的蒸馏数据集对GPT-4o mini进行微调。存储完成可以作为训练文件使用。 微调是一个迭代过程，开发者可以根据初步结果调整数据集、训练参数，或捕获更多特定的示例，以不断改进模型性能。
可用性与定价
可用性：模型蒸馏服务现已向所有开发者开放，支持蒸馏任何模型，包括GPT-4o和o1-preview。 免费使用：为了帮助开发者入门，OpenAI提供每天2M的免费训练代币用于GPT-4o mini，以及1M的免费训练代币用于GPT-4o，直到2024年10月31日。 后续定价：超出免费额度后，蒸馏模型的训练和运行费用与标准微调价格一致，具体费用可以在OpenAI的API定价页面查看。
视觉微调
微调过程：
视觉微调的过程与文本微调类似，开发者需要准备符合格式的图像数据集，并将其上传至平台。仅需100张图像即可提升模型在视觉任务上的表现。
Grab：通过视觉微调，Grab提升了交通标志定位和车道分隔线计数的准确性，其中车道计数的准确性提高了20%，限速标志的定位准确率提高了13%。 Grab 是一家领先的食品配送和共享出行公司，利用司机收集的街景图像将其转化为支持 GrabMaps 的地图数据。GrabMaps 是一个为其在东南亚的所有业务提供服务的地图平台。通过仅使用 100 个示例进行视觉微调，Grab 成功地教会了 GPT-4o 准确定位交通标志并计算车道分隔线，从而优化了地图数据。因此，Grab 将车道计数的准确性提高了 20%，限速标志的定位准确性提高了 13%，使得他们能够更好地实现地图操作的自动化，取代了之前的手动流程。 Automat：利用视觉微调，Automat将桌面机器人在业务自动化中的成功率从16.60%提升至61.67%。 Automat 是一家企业自动化公司，专注于构建桌面和网络代理，处理文档并执行基于用户界面的操作，以实现业务流程的自动化。通过视觉微调和一组屏幕截图，Automat 训练了 GPT-4o，使其能够根据自然语言描述定位屏幕上的用户界面元素，从而将 RPA 代理的成功率从 16.60%提升至 61.67%，相较于基础版 GPT-4o，性能提升达 272%。此外，Automat 还仅用 200 张非结构化保险文件的图像训练 GPT-4o，使其在信息提取任务中的 F1 分数提升了 7%。 Coframe：通过对GPT-4o进行图像和代码的微调，Coframe提高了网站生成的一致性和布局正确性，提升幅度为26%。 Coframe 正在开发一个 AI 增长工程助手，旨在帮助企业持续创建和测试其网站及用户界面的不同版本，以优化业务指标。这个任务的关键在于根据网站的其他部分自主生成新的品牌网站部分。Coframe 委托 GPT-4o 根据图像和现有代码生成网站的下一部分代码。通过对 GPT-4o 进行图像和代码的微调，他们将模型生成具有一致视觉风格和正确布局的网站的能力提高了 26%。
现有的网站，模型的目标是与其相匹配。
使用 GPT-4o 基础模型生成的输出
输出采用GPT-40对视觉和文字进行微调，更贴合页面风格
新的 Playground
生成提示：你只需要告诉Playground你想让模型做什么，它就会自动生成一个合适的提示语句。这可以大大简化你手动编写提示的过程，帮助你快速启动项目。 有效的schema：如果你需要模型输出某种特定格式的结果，比如JSON、列表、表格等，Playground会自动为你生成符合这种格式要求的结构化输出模式。这样可以确保模型的输出符合你的预期结构。
总结：
实时API为各行各业提供了新的语音互动工具，帮助开发者快速实现低延迟语音应用。 提示词缓存功能为开发者节省了大量的预算，尤其在需要重复上下文的应用中优势明显。 模型蒸馏技术让更多的开发者可以在小型设备上实现大模型的能力，降低了进入AI开发的门槛。 视觉微调功能则增强了AI的视觉处理能力，适用于各种需要视觉识别的场景。 新Playground让开发者可以更轻松地编写和优化提示词，简化了AI应用的开发流程。
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