OpenAI官网对于各模型均有非常详细的介绍，你可以点击下列按钮快速跳转至官网对应页面了解。
本页面主要介绍常用模型以及使用API时的常见问题
GPT-4系列：
POST：https://api.lobehub.top/v1/chat/completions目前已知全球自然语言大模型中各方面能力均最强的AI模型，拥有先进的自然语言处理技术，能够完成大部分复杂指令任务，最新版新增视觉识别能力。
GPT-4 Turbo（最新的GPT-4模型，数据库更新，带有视觉识别能力）
gpt-4-1106-preview：支持128k tokens上下文（输出最多4k tokens）、更新的知识和最广泛的能力集，GPT-4 Turbo比GPT-4更强大，并且价格更低。数据库更新至2023年4月。支持tool_calls和Function calling。该模型为GPT-4 Turbo预览版，正式版尚未推出。
gpt-4-vision-preview：全新的视觉模型，支持图片输入，能够识别理解图像，支持4k tokens上下文。在gpt-4的基础上增加视觉识别能力。这依然是一个GPT-4 Turbo预览版模型，正式版尚未推出。
注：GPT-4 Turbo正式版尚未推出，目前最新模型名为gpt-4-1106-preview和gpt-4-vision-preview。
GPT-4（标准GPT-4模型，数据库更新至2021年9月）
gpt-4：标准gpt-4模型，支持8k tokens上下文，支持Function calling。gpt-4始终指向官方微调的最新版本（目前指向gpt-4-0613）。
gpt-4-32k：在gpt-4的基础上将上下文支持扩展到32k tokens。更长的上下文支持能完成更长、更复杂的指令。该模型价格较贵，是gpt-4的两倍。
其他如gpt-4-0613这类官方微调模型未一一列出，一般直接使用gpt-4即可。
GPT-3.5系列：
POST：https://api.lobehub.top/v1/chat/completions将我们带入AIGC时代的初代具备流畅自然语言处理技术的模型，也是目前使用最广泛、综合性价比最高的模型。能够处理大部分日常需求，模型能力仅次于GPT-4和gemini-pro（Google最新推出的模型）
GPT-3.5 Turbo（最常用的模型，数据库更新至2021年9月）
gpt-3.5-turbo-1106：最新的gpt-3.5改进模型，支持16k tokens的上下文。价格更低，速度更快，能力更强，支持tool_calls和Function calling
gpt-3.5-turbo：标准gpt-3.5模型，支持4k tokens的上下文，默认指向最新版微调（目前为gpt-3.5-turbo-0613）。
gpt-3.5-turbo-16k：在gpt-3.5-turbo基础上将上下文长度扩展至16k tokens。更长的上下文支持能完成更长、更复杂的指令。
gpt-3.5-turbo-instruct：最新的嵌入向量模型，与GPT-3的模型兼容，不兼容Chat格式。支持4k tokens上下文。
其他如gpt-3.5-turbo-0613这类官方微调模型未一一列出，一般直接使用gpt-3.5-turbo即可。
Dalle绘画模型
POST：https://api.lobehub.top/v1/images/generationsDall·E（能结合GPT，可以通过自然语言描述进行令人惊艳的图像创作）
dall-e-3：最新一代Dall·E模型，根据自然语言描述进行创作，GPT将自动优化完善绘画Prompt，上手门槛底，效果不错。支持上下文连续对话以对图片就行修改调整。
TTS & STT：语音交互
POST：https://api.lobehub.top/v1/audio/speech #TTS
POST：https://api.lobehub.top/v1/audio/transcriptions #whisperGPT提供的文本转语音、语音转文本模型，能够识别各种语言，生成各种语言的音频。
TTS（文本转语音模型，最长支持4k tokens文本的音频生成，支持多种音色，拟人程度高）
tts-1：最新的文本到语音模型，针对速度进行了优化。支持流式传输（即音频还未生成完之前开始接受播放）
tts-1-hd：最新的文本到语音模型，针对音频质量进行了优化
whisper（语音转文本模型，将语音文件转换为文本内容）
whisper-1：最新的语音转文本模型，识别音频内容，支持翻译。
Embeddings创建嵌入向量
POST：https://api.lobehub.top/v1/embeddings在构建和使用私有知识库时都非常依靠嵌入向量模型
text-embedding-ada-002（最常用的向量模型）
text-embedding-ada-002：最新的第二代嵌入向量模型，快速测量文本相关度，在私有知识库构建中大量使用。单位成本非常低。
GPT-4-ALL逆向模型
POST：https://api.lobehub.top/v1/chat/completions逆向官方Plus会员，将用户提问直接发送给gpt plus账户，随后将回复进行流转。
gpt-4-all：集联网、绘画、识图、Code interperter于一体，效果和使用官方plus一致，具备上下文记忆（连续对话）能力
联网功能：自行判断是否需要联网搜索并整理信息，以满足用户提问
绘画：调用Dall·E模型进行绘画
识图：调用vision模型识别图片内容，格式为img_url +prompt（注意链接结束后需加一个空格，帮助判断url链接结束）
Code interperter：代码解释器，在沙盒环境中运行代码，帮助用户学习或快速调整优化代码
价格计费同标准gpt-4模型，支持并发
Gemini-pro系列
POST：https://api.lobehub.top/v1/chat/completionsGoogle最新版自然语言大模型，综合能力仅次于GPT-4，拥有视觉识别能力。
gemini-pro（谷歌最新的人工智能模型，发布于2023年12月，文本内容通常比较精炼）
gemini-pro：自然语言处理模型，数据库更新至2023年初。支持最多30k tokens的上下文（输出2k tokens），模型响应和处理速度相比gpt-3.5-turbo更快，价格更低
gemini-pro-vision：带有视觉识别能力，支持图片输入。支持最多12k tokens的上下文（输出4k tokens），识别能力与GPT不相上下。
常见问题解答
测试问题 1：What is tomorrow in relation to yesterday’s today？（昨天的当天是明天的什么？）
GPT-3.5 回复：Yesterday（昨天）
GPT-4 回复：Past（前天）
测试问题 2：There are 9 birds in the tree, the hunter shoots one, how many birds are left in the tree？（树上 9 只鸟，打掉 1 只，还剩几只？）
GPT-3.5 回复：8 只
GPT-4 回复：0 只，其他被吓跑了
测试问题 3：Why did Zhou Shuren beat up Lu Xun （鲁迅为什么暴打周树人）
GPT-3.5 回复：稀奇古怪的乱编理由
GPT-4 回复：鲁迅和周树人是同一个人
在LobeChat中我们预置了Prompt，GPT将会更好得处理提问需求。
预置system prompt：You are ChatGPT, a large language model trained by OpenAI.You tend to prefer responding to any of my questions in Chinese.
参考官方示例文档编写你的代码即可
中转API Key无时间限制，不存在过期、被封的风险。所有模型均和官方计费标准对齐，额度用完后可以原Key续充。
1、检查Key是否输入错误
2、检查API接口地址是否输入正确
大多数网页、应用或本地调用，将接口地址设置为https://api.lobehub.top或https://api.lobehub.top/v1即可。通过国内中转接口调用官方服务。
3、检查项目代码
4、在LobeChat中输入key进行调用，观察是否能正常回复
5、咨询店长（微信：office980）
请移步API控制台注册使用，支持批量生成API Key、额度管理、数据可视化等功能。
如果你想做API代理商，欢迎合作洽谈。我们提供带查询面板的代理地址，并给与优惠的代理价。