如何使用 OpenAI 推理模型：o1-preview/o1-Mini 模型 – 免费 AI 聊天

Felo AI 聊天现在支持免费使用 O1 推理模型

在快速发展的人工智能领域，OpenAI推出了一系列开创性的语言模型，称为o1系列。这些模型旨在执行复杂的推理任务，使其成为开发人员和研究人员的强大工具。在这篇博客文章中，我们将探讨如何有效使用OpenAI的推理模型，重点关注它们的能力、局限性以及实施的最佳实践。

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理解OpenAI o1系列模型​

o1系列模型与OpenAI之前的语言模型迭代不同，主要是由于其独特的训练方法。它们利用强化学习来增强推理能力，使其在生成响应之前能够进行批判性思考。这种内部思维过程使模型能够产生长链推理，这对于解决复杂问题特别有益。

OpenAI o1模型的主要特点​

1. **高级推理**：o1模型在科学推理方面表现出色，在竞争编程和学术基准测试中取得了令人印象深刻的结果。例如，它们在Codeforces上的排名为89百分位，并在物理、生物和化学等学科中表现出博士级的准确性。

2. **两个变体**：OpenAI通过其API提供两个版本的o1模型：

– **o1-preview**：这是一个早期版本，旨在利用广泛的常识来解决难题。

– **o1-mini**：一个更快且更具成本效益的变体，特别适合不需要广泛常识的编码、数学和科学任务。

3. **上下文窗口**：o1模型具有128,000个标记的可观上下文窗口，允许进行广泛的输入和推理。Sin embargo，管理好这个上下文以避免达到标记限制是至关重要的。

开始使用OpenAI o1模型​

要开始使用o1模型，开发人员可以通过OpenAI API的聊天完成端点访问它们。

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OpenAI o1模型的Beta限制​

需要注意的是，o1模型目前处于测试阶段，这意味着有一些限制需要注意：

在测试阶段，许多聊天完成API参数尚不可用。最显著的是：

• 模态：仅支持文本，不支持图像。
• 消息类型：仅支持用户和助手消息，不支持系统消息。
• 流式传输：不支持。
• 工具：不支持工具、函数调用和响应格式参数。
• Logprobs：不支持。
• 其他：temperature、top_p和n固定为1，而presence_penalty和frequency_penalty固定为0。
• 助手和批处理：这些模型不支持在助手API或批处理API中使用。

**管理上下文窗口**：

由于上下文窗口为128,000个标记，必须有效管理该空间。每个完成都有一个最大输出标记限制，包括推理和可见完成标记。例如：

– **o1-preview**：最多32,768个标记
– **o1-mini**：最多65,536个标记

OpenAI o1模型的速度​

为了说明这一点，我们比较了GPT-4o、o1-mini和o1-preview对一个单词推理问题的响应。尽管GPT-4o提供了错误的答案，但o1-mini和o1-preview都回答正确，其中o1-mini的正确答案大约快3-5倍。

如何在GPT-4o、o1-Mini和o1-Preview模型之间进行选择？​

**O1 Preview**：这是OpenAI O1模型的早期版本，旨在利用广泛的常识来推理复杂问题。

**O1 Mini**：O1的一个更快且更实惠的版本，特别擅长编码、数学和科学任务，适合不需要广泛常识的情况。

O1模型在推理方面提供了显著的改进，但并不打算在所有用例中取代GPT-4o。

对于需要图像输入、函数调用或持续快速响应时间的应用，GPT-4o和GPT-4o Mini模型仍然是最佳选择。Sin embargo，如果您正在开发需要深度推理并且可以容忍较长响应时间的应用，O1模型可能是一个不错的选择。

o1-Mini和o1-Preview模型有效提示的技巧​

OpenAI o1模型在使用清晰直接的提示时效果最佳。一些技术，例如少量示例提示或要求模型“逐步思考”，可能不会提高性能，甚至可能会妨碍性能。以下是一些最佳实践：

1. **保持提示简单直接**：当模型接收到简短、清晰的指令时，效果最佳，而无需进行广泛的阐述。

2. **避免链式思维提示**：由于这些模型内部处理推理，因此无需提示它们“逐步思考”或“解释你的推理”。

3. **使用分隔符以提高清晰度**：使用三重引号、XML标签或章节标题等分隔符来清晰地定义输入的不同部分，这有助于模型正确解释每个部分。

4. **限制检索增强生成（RAG）中的额外上下文**：在提供额外上下文或文档时，仅包含最相关的信息，以避免使模型的响应过于复杂。

o1-Mini和o1-Preview模型的价格。​

o1 Mini和o1 Preview模型的成本计算与其他模型不同，因为它包括推理标记的额外费用。

o1-mini定价​

$3.00 / 1M输入标记

$12.00 / 1M输出标记

o1-preview定价​

$15.00 / 1M输入标记

$60.00 / 1M输出标记

管理o1-preview/o1-mini模型成本​

为了控制o1系列模型的费用，您可以使用`max_completion_tokens`参数设置模型生成的标记总数的限制，包括推理和完成标记。

在早期模型中，`max_tokens`参数管理生成的标记数量和用户可见的标记数量，这两者始终相同。Sin embargo，在o1系列中，由于内部推理标记，生成的总标记数量可能超过用户显示的标记数量。

由于某些应用程序依赖于`max_tokens`与从API接收的标记数量匹配，o1系列引入了`max_completion_tokens`，以专门控制模型生成的标记总数，包括推理和可见完成标记。这个明确的选择确保现有应用程序与新模型保持兼容。`max_tokens`参数继续像以前的所有模型一样工作。

结论​

OpenAI的o1系列模型代表了人工智能领域的重大进展，特别是在执行复杂推理任务的能力方面。通过了解它们的能力、局限性和使用最佳实践，开发人员可以利用这些模型的力量来创建创新的应用程序。随着OpenAI不断完善和扩展o1系列，我们可以期待在AI驱动的推理领域出现更多令人兴奋的发展。无论您是经验丰富的开发人员还是刚刚起步，o1模型都提供了探索智能系统未来的独特机会。祝您编码愉快！

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