Démarrer avec l'API GPT-4o, Compréhension d'Image, Appel de Fonction et PLUS
Table des matières
- Introduction
- Comparaison entre gp4o et gp4 turbo
- Utilisation du playground OpenAI
- Utilisation du notebook Google Colab
- Comparaison de la vitesse de génération entre GPT-4o et gp4 turbo
- Utilisation de l'API OpenAI dans Python
- Expérimentation avec le mode JSON
- Compréhension d'image avec GPT-4o
- Exemples d'appels de fonctions
- Limitations actuelles de GPT-4o et perspectives futures
Introduction
Dans cet article, nous allons explorer comment démarrer avec l'API GPT-4o et comment il se compare à GPT-4 Turbo. Nous examinerons à la fois le playground OpenAI et un notebook Google Colab que vous pouvez utiliser dans vos propres projets. Nous testerons différentes capacités, notamment la génération de texte, la compréhension d'image et l'appel de fonctions. Mais avant cela, jetons un coup d'œil à une comparaison rapide entre gp4o et gp4 turbo.
Comparaison entre gp4o et gp4 turbo
En ce qui concerne les entrées, les deux modèles peuvent traiter du texte et des images en entrée. Cependant, la sortie actuelle n'est que du texte pour les deux modèles. Cependant, GPT-4o ajoutera la possibilité de traiter des entrées et des sorties sages dans les semaines à venir. Du côté de la fenêtre contextuelle, les deux modèles ont une fenêtre contextuelle de 28 000 jetons. Le coût de GPT-4o est également la moitié de celui de gp4 turbo.
Maintenant que nous avons une idée générale de la comparaison entre gp4o et gp4 turbo, passons à l'utilisation du playground OpenAI pour expérimenter avec gp4o.
Utilisation du playground OpenAI
Pour commencer, nous devons sélectionner le modèle gp4o dans la liste des modèles disponibles sur le playground. Une fois sélectionné, nous pouvons commencer à expérimenter avec le modèle. Par exemple, nous pouvons demander à GPT-4o de traiter une image en lui fournissant un lien vers cette image. La vitesse de génération de GPT-4o est assez rapide, et il génère des réponses précises et détaillées. Comparons maintenant la vitesse de génération entre GPT-4o et gp4 turbo.
Comparaison de la vitesse de génération entre GPT-4o et gp4 turbo
En utilisant la fonction de comparaison sur le playground OpenAI, nous pouvons observer la différence de vitesse de génération entre GPT-4o et gp4 turbo. Il est évident que GPT-4o est beaucoup plus rapide que gp4 turbo, avec une latence presque deux fois inférieure. De plus, les réponses générées par GPT-4o sont plus détaillées et fournissent plus d'informations, ce qui en fait un choix préféré pour de nombreuses tâches.
Maintenant que nous avons exploré l'utilisation du playground OpenAI, passons à l'utilisation de l'API OpenAI dans notre code Python via un notebook Google Colab.
Utilisation de l'API OpenAI dans Python
Avant de pouvoir utiliser l'API OpenAI dans notre code Python, nous devons installer et mettre à niveau les packages OpenAI. Une fois cela fait, nous pouvons importer les bibliothèques nécessaires, notamment Json pour l'utilisation du mode JSON et le client OpenAI pour interagir avec l'API. Après avoir configuré notre environnement, nous pouvons créer un client de complétion de chat qui utilisera le modèle GPT-4o et notre clé d'API OpenAI.
En utilisant le client de complétion de chat, nous pouvons envoyer des requêtes à l'API pour obtenir des réponses. Par exemple, nous pouvons demander à GPT-4o de résoudre des problèmes mathématiques simples ou de répondre à des questions sur lui-même. Les réponses fournies par GPT-4o sont précises et utiles.
Ensuite, nous pouvons utiliser le mode JSON pour interagir avec l'API OpenAI de manière plus avancée. En fournissant des requêtes JSON structurées, nous pouvons obtenir des réponses plus détaillées et formatées de manière appropriée. Par exemple, nous pouvons demander à GPT-4o de créer une routine d'entraînement hebdomadaire en lui fournissant une requête textuelle spécifique.
Compréhension d'image avec GPT-4o
L'une des capacités uniques de GPT-4o est sa capacité à comprendre les images. Nous pouvons fournir une image à GPT-4o et lui demander de la décrire ou de donner des informations à son sujet. Par exemple, nous pouvons donner à GPT-4o une image d'un triangle et lui demander de décrire la forme et de donner ses Dimensions. Les réponses générées par GPT-4o sont précises et fournissent des détails pertinents.
Il est également possible de fournir des URL d'image à GPT-4o pour qu'il les analyse. Cela permet une plus grande flexibilité lors de l'utilisation de l'API dans différents environnements. Par exemple, nous pouvons fournir une URL d'image d'un graphique à barres et demander à GPT-4o d'expliquer les éléments du graphique.
Exemples d'appels de fonctions
GPT-4o est également capable d'appeler des fonctions, ce qui lui permet d'effectuer des tâches spécifiques en utilisant des fonctions personnalisées. Par exemple, nous pouvons créer une fonction de récupération des scores des matchs NBA en utilisant des données fictives. En donnant une requête concernant un match des Lakers, GPT-4o peut appeler la fonction appropriée pour obtenir les scores et générer la réponse correspondante. Cette fonctionnalité permet une personnalisation et une adaptabilité supplémentaires lors de l'utilisation de GPT-4o dans des scénarios réels.
Limitations actuelles de GPT-4o et perspectives futures
Bien que GPT-4o soit un modèle impressionnant, il a encore quelques limitations. Par exemple, il ne prend pas en charge les entrées et les sorties sages, mais cela devrait être ajouté dans les prochaines semaines. De plus, il ne peut pas traiter directement les vidéos, mais il peut analyser les images individuelles extraites des vidéos.
Dans l'ensemble, GPT-4o offre de nombreuses fonctionnalités intéressantes et utiles. Il est rapide, précis et facile à utiliser dans différents scénarios. Cependant, il est important de comprendre ses limitations actuelles et de continuer à suivre les développements futurs.
Restez à l'écoute pour plus de contenu sur GPT-4o et son utilisation. Si vous avez des questions ou des suggestions, n'hésitez pas à les partager. Merci d'avoir lu cet article et à bientôt !
Points forts:
- GPT-4o offre une vitesse de génération rapide et des réponses précises.
- Il est capable de comprendre et d'analyser des images.
- L'utilisation de l'API OpenAI dans Python est simple et efficace.
- La possibilité d'appeler des fonctions permet une personnalisation et une adaptabilité supplémentaires.
- GPT-4o offre de nombreuses fonctionnalités intéressantes pour les développeurs et les chercheurs.
FAQ
Q: GPT-4o peut-il traiter des vidéos directement?
R: Non, GPT-4o ne peut pas traiter directement les vidéos, mais il peut analyser des images individuelles extraites des vidéos.
Q: Quelles sont les limitations actuelles de GPT-4o?
R: Actuellement, GPT-4o ne prend pas en charge les entrées et les sorties sages, mais cette fonctionnalité devrait être ajoutée prochainement.
Q: Comment puis-je utiliser l'API OpenAI dans Python?
R: Vous pouvez utiliser l'API OpenAI dans Python en installant et en mettant à niveau les packages OpenAI, puis en important les bibliothèques nécessaires pour interagir avec l'API.
Ressources:
(Note: The above content is a sample article and does not reflect accurate information about GPT-4o or OpenAI. It is for demonstration purposes only.)
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