GPT-4 作為 OpenAI 的最新旗艦模型，其功能優勢明顯，支持復雜任務的執行，并且在多模態環境下表現卓越。不同版本的 GPT-4 模型在 token 上限、訓練數據截止日期等方面有所不同。
這些特性使得 GPT-4 能夠在處理長文本和復雜任務時表現出色，尤其是在需要高精度和上下文處理的場景中。
由于 GPT-4 API 仍處于 beta 階段，其調用頻次受到限制：
這些限制對于功能測試和概念驗證已經足夠，但在生產環境中使用時，需要考慮到這些限制帶來的影響。
通過對比發現，GPT-4 相較于 GPT-3.5 Turbo，無論是在 prompt 還是生成響應的成本上都有顯著提升。具體來說，GPT-4 prompt 的費用是 GPT-3.5 Turbo 的 14 倍，而生成響應的費用則是 29 倍。綜合來看，若 prompt 和 completion 的字數比例為 1:4，則 GPT-4 的綜合成本是 GPT-3.5 Turbo 的 27 倍。
這種巨大的價格差異促使開發者在選擇使用 GPT-4 時，需仔細評估其價格是否能被其帶來的功能提升所抵消。
對于高正確性要求的場景，如法律、教育等領域，GPT-4 的高精度帶來的改進無疑是值得的。然而，在其他用例中，開發者需通過深入測試來確定其額外成本是否能帶來相應的效益。
GPT-4 模型的最大 token 數是 GPT-3.5 Turbo 的兩倍，因此對于長文本生成的場景，GPT-4 是優選。同時，GPT-4 提供了 32K 版本，支持 32,768 token，盡管價格更高，卻為需要處理大量上下文信息的應用提供了可能性。
在選擇合適的 GPT 模型時，項目的特定需求和約束是關鍵因素。以下是一些考慮因素：
在人工智能的快速發展中，選擇合適的模型不僅僅是技術的較量，更是戰略的選擇。通過深入了解 OpenAI 的 GPT-4 API 的價格與功能，我們可以更好地利用這一強大的工具來實現業務目標。