Maestro de modelos API de OpenAI y cómo utilizarlos

Los modelos OpenAI han evolucionado drásticamente en los últimos abriles. El alucinación comenzó con GPT-3.5 y ahora ha llegado a GPT-5.1 y los modelos de razonamiento más nuevos de la serie O. Si aceptablemente ChatGPT utiliza GPT-5.1 como maniquí principal, la API le brinda entrada a muchas más opciones diseñadas para diferentes tipos de tareas. Algunos modelos están optimizados en cuanto a velocidad y costo, otros están diseñados para un razonamiento profundo y algunos se especializan en imágenes o audio.

En este artículo, lo guiaré a través de los principales modelos disponibles a través de la API. Aprenderá para qué es más adecuado cada maniquí, a qué tipo de tesina se adapta y cómo trabajar con él utilizando ejemplos de código simples. El objetivo es brindarle una comprensión clara de cuándo nominar un maniquí en particular y cómo usarlo de forma efectiva en una aplicación auténtico.

GPT-3.5 Turbo: las bases de la IA moderna

El GPT-3.5 Turbo Inició la revolución de la IA generativa. El ChatGPT Incluso puede suministrar el llamativo y asimismo es una decisión estable y económica de bajo costo para tareas simples. El maniquí se reduce a obedecer instrucciones y perseverar una conversación. Tiene la capacidad de objetar preguntas, resumir texto y escribir código simple. Los modelos más nuevos son más inteligentes, pero el GPT-3.5 Turbo aún se puede aplicar a tareas de gran pandeo donde el costo es la consideración principal.

Características esencia:

• Velocidad y costo: Es muy rápido y muy de lance.
• Batalla a posteriori de la instrucción: Incluso es un sucesor confiable de indicaciones simples.
• Contexto: Justifica la ventana del token 4K (aproximadamente 3000 palabras).

Ejemplo práctico:

Lo sucesivo es un breve Pitón script para utilizar GPT-3.5 Turbo para el esquema de texto.

import openai
from google.colab import userdata 

# Set your API key 
client = openai.OpenAI(api_key=userdata.get('OPENAI_KEY')) 

messages = ( 
   {"role": "system", "content": "You are a helpful summarization assistant."}, 
   {"role": "user", "content": "Summarize this: OpenAI changed the tech world with GPT-3.5 in 2022."} 
) 

response = client.chat.completions.create( 
   model="gpt-3.5-turbo", 
   messages=messages 
) 

print(response.choices(0).message.content)

Producción:

Grupo GPT-4: potencias multimodales

El GPT-4 comunidad fue un enorme avance. Estas series son GPT-4, GPT-4 Turbo y el muy eficaz GPT-4o. Estos modelos son multimodales, es asegurar que son capaces de comprender tanto texto como imágenes. Su principal fortaleza radica en el pensamiento complicado, la investigación jurídica y la escritura creativa sutil.

Características del GPT-4o:

• Entrada multimodal: Maneja textos e imágenes a la vez.
• Velocidad: GPT-4o (o es Omni) es dos veces más rápido que GPT-4.
• Precio: Es mucho menos costoso que el maniquí tradicional GPT-4.

Un estudio de openAI reveló que GPT-4 logró una prueba de mostrador simulada en el 10 por ciento de las personas que realizaron la prueba. Esto es una indicación de su capacidad para reñir con una razonamiento sofisticada.

Ejemplo práctico (razonamiento compleja):

GPT-4o tiene la capacidad de resolver un charada de razonamiento que implica razonamiento.

messages = ( 
   {"role": "user", "content": "I have 3 shirts. One is red, one blue, one green. " 
                               "The red is not next to the green. The blue is in the middle. " 
                               "What is the order?"} 
) 

response = client.chat.completions.create( 
   model="gpt-4o", 
   messages=messages 
) 

print("Logic Solution:", response.choices(0).message.content)

Producción:

La serie o: modelos que piensan ayer de conversar

A finales de 2024 y principios de 2025 OpenAI anunció la serie o (o1, o1-mini y o3-mini). Estos son «modelos de razonamiento». No responden de inmediato, pero se toman el tiempo para pensar e idear una táctica diferente a los modelos GPT normales. Esto los hace superiores en matemáticas, ciencias y codificación difícil.

Aspectos destacados de o1 y o3-mini:

• Dependencia de pensamiento: Este maniquí controla sus pasos internamente minimizando errores.
• Destreza de codificación: o3-mini está diseñado para ser rápido y preciso en códigos.
• Eficiencia: o3-mini es un maniquí muy inteligente a un precio más financiero en comparación con el maniquí o1 completo.

Ejemplo práctico (razonamiento matemático):

Utilice o3-mini para un problema matemático donde la comprobación paso a paso sea crucial.

# Using the o3-mini reasoning model 
response = client.chat.completions.create( 
   model="o3-mini", 
   messages=({"role": "user", "content": "Solve for x: 3x^2 - 12x + 9 = 0. Explain steps."}) 
) 

print("Reasoning Output:", response.choices(0).message.content)

Producción:

GPT-5 y GPT-5.1: la próxima concepción

Los dos GPT-5 y su traducción optimizada GPT-5.1que se lanzó a mediados de 2025, combinaba ritmo y razonamiento. GPT-5 proporciona un pensamiento integrado, en el que el propio maniquí determina cuándo pensar y cuándo objetar en poco tiempo. La traducción, GPT-5.1, está refinada para tener controles empresariales superiores y menos alucinaciones.

Lo que los diferencia:

• Pensamiento adaptativo: Lleva las consultas simples a rutas simples y el razonamiento simple a rutas de razonamiento difíciles.
• Fracción empresarial: GPT-5.1 tiene la opción de realizar una investigación profunda con funciones Pro.
• La imagen GPT 1: Este es un menú incorporado que sustituye DALL-E 3 para proporcionar una creación fluida de imágenes en el chat.

Ejemplo práctico (táctica empresarial):

GPT-5.1 es muy bueno en la táctica de nivel superior que implica conocimiento militar y pensamiento estructurado.

# Example using GPT-5.1 for strategic planning 
response = client.chat.completions.create( 
   model="gpt-5.1", 
   messages=({"role": "user", "content": "Draft a go-to-market strategy for a new AI coffee machine."}) 
) 

print("Strategy Draft:", response.choices(0).message.content)

Producción:

Imagen DALL-E 3 y GPT: creatividad visual

En el caso de datos visuales, OpenAI proporciona DALL-E 3 y los modelos de imagen GPT más recientes. Estas aplicaciones transformarán indicaciones textuales en hermosas imágenes detalladas. Trabajar con DALL-E 3 le permitirá dibujar imágenes, logotipos y esquemas con solo describirlos.

Interpretar más: Engendramiento de imágenes usando GPT Image API

Capacidades esencia:

• Batalla inmediata: Sigue estrictamente instrucciones detalladas.
• Integración: Está integrado en ChatGPT y la API.

Ejemplo práctico (concepción de imágenes):

Este script genera una URL de imagen basada en su mensaje de texto.

image_response = client.images.generate( 
   model="dall-e-3", 
   prompt="A futuristic city with flying cars in a cyberpunk style", 
   n=1, 
   size="1024x1024" 
) 

print("Image URL:", image_response.data(0).url)

Producción:

Whisper: dominio de la conversión de voz a texto

Whisper El sistema de agradecimiento de voz es lo postrero que proporciona OpenAI. Tiene la capacidad de transcribir audio de docenas de idiomas y transferirlos al inglés. Es resistente al ruido de fondo y a los acentos. El sucesivo fragmento del tutorial de Whisper API es una indicación de lo sencillo que es utilizarlo.

Ejemplo práctico (transcripción):

Asegúrese de estar en un directorio con un archivo de audio (llamado discurso.mp3).

audio_file = open("speech.mp3", "rb") 

transcript = client.audio.transcriptions.create( 
   model="whisper-1", 
   file=audio_file 
) 

print("Transcription:", transcript.text)

Producción:

Incrustaciones y moderación: las herramientas de utilidad

OpenAI tiene modelos de utilidad que son fundamentales para los desarrolladores.

1. Incrustaciones (incrustación de texto-3-pequeña/vasto): Se utilizan para codificar texto como números (vectores). Esto le permite crear motores de búsqueda que pueden descifrar el significado en extensión de palabras esencia.
2. Moderación: Esta es una API gratuita que verifica el contenido de texto sobre incitación al odio, violencia o autolesiones para respaldar que las aplicaciones sean seguras.

Ejemplo práctico (búsqueda semántica):

Esto descubre el hecho de que existe una similitud entre una consulta y un producto.

# Get embeddings 

resp = client.embeddings.create(
   input=("smartphone", "cambur"), 
   model="text-embedding-3-small" 
) 

# In a auténtico app, you compare these vectors to find the best match 
print("Vector created with dimension:", len(resp.data(0).embedding))

Producción:

Ajuste fino: personalización de su IA

El ajuste fino permite entrenar un maniquí utilizando sus propios datos. GPT-4o-mini o GPT-3.5 se pueden perfeccionar para adoptar un tono, formato o germanía de la industria en particular. Esto es muy útil en el caso de aplicaciones empresariales, que no requieren más que una respuesta militar.

Cómo funciona:

1. Prepare un archivo JSON con ejemplos de entrenamiento.
2. Sube el archivo a OpenAI.
3. Inicie un trabajo de ajuste.
4. Utilice su nuevo ID de maniquí personalizado en la API.

Conclusión

El panorama del maniquí OpenAI ofrece una útil para casi todas las tareas digitales. Desde la velocidad de GPT-3.5 Turbo hasta el poder de razonamiento de o3-mini y GPT-5.1, los desarrolladores tienen amplias opciones. Puede crear aplicaciones de voz con Whisper, crear activos visuales con DALL-E 3 o analizar datos con los últimos modelos de razonamiento.

Las barreras de entrada siguen siendo bajas. Simplemente necesitas una esencia API y un concepto. Le recomendamos que pruebe los scripts proporcionados en esta piloto. Experimente con los diferentes modelos para comprender sus puntos fuertes. Encuentre el consistencia adecuado entre costo, velocidad e inteligencia para sus deyección específicas. La tecnología existe para impulsar su próxima aplicación. Ahora depende de usted aplicarlo.

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