ステップ4: APIキーを設定する ** すべてのプロジェクトでAPIキーを設定する: APIキーをすべてのプロジェクトで利用可能にする主な利点は、Pythonライブラリが自動的に検出して、コードを書くことなく使用できることです。 ** ステップ5: APIリクエストを行う Pythonの設定が完了し、APIキーを設定したら、最後のステップはPythonライブラリを使用してOpenAI APIにリクエストを送信することです。これを行うには、ターミナルまたはIDEを使用してopenai-test.pyというファイルを作成します。ファイル内に、以下の例のいずれかをコピー＆ペーストしてください:
from openai import OpenAI
client = OpenAI()
completion = client.chat.completions.create(
model="gpt-3.5-turbo",
messages=[
{"role": "system", "content": "You are a poetic assistant, skilled in explaining complex programming concepts with creative flair."},
{"role": "user", "content": "Compose a poem that explains the concept of recursion in programming."}
]
)
print(completion.choices[0].message)
Llama 3 vs ChatGPT 4: LLM API料金比較
ChatGPT 4 LLM API料金
OpenAI公式ウェブサイトでは、ChatGPT 4の料金は100万プロンプトトークンあたり$30.00、100万完了トークンあたり$60.00と記載されています。
Llama 3 LLM API料金
Novita.aiでは、アクセシビリティとイノベーションへの献身に沿った価格戦略を採用しています:
- 透明で費用対効果の高い料金を提供: meta-llama/llama-3–8b-instructは100万トークンあたり$0.07、隠れた料金や値上げはありません。meta-llama/llama-3–70b-instructは$0.78です。
- ボリューム割引あり: 大量利用のユーザーには競争力のある割引を提供し、大規模展開をより手頃な価格にします。 他の利用可能なモデルの詳細については、 価格ポリシー をご覧ください。
Llama 3 vs ChatGPT 4: 今後の開発
Llama 3: 今後の展望
**多言語・マルチモーダル機能 **: Llama 3は多言語モデルへと進化しており、グローバルアプリケーションに多くの可能性をもたらします。複数の言語を理解・生成できる能力は、国際ビジネス、翻訳サービス、異文化間のコンテンツ作成において強力なツールとなるでしょう。 ** より長いコンテキストと強化された推論 : コンテキストウィンドウの拡張計画により、Llama 3はより長いドキュメントやデータセットを処理できるようになり、詳細なリサーチ、包括的なデータ分析、長編コンテンツ作成におけるナラティブの一貫性維持に役立ちます。 ** パフォーマンスの向上: 推論やコーディングといった中核機能の継続的な改善により、Llama 3は複雑な問題解決やソフトウェア開発においてさらに頼りになるアシスタントとなるでしょう。
GPT-4: 新たな領域への挑戦
**高度なマルチモーダル性 **: GPT-4の現在のテキストおよび画像入力機能は始まりに過ぎません。今後の開発では、ビデオや3Dモデルなど、より多様なメディアタイプを解釈・対話する能力が強化されるでしょう。 ** 専門的なトレーニングとファインチューニング **: プロフェッショナルおよびアカデミックなベンチマークで高いパフォーマンスを示しているGPT-4は、特定の業界向けの専門トレーニングを受けることで、法律、医療、学術などの分野に革命をもたらす可能性があります。 ** 国際化とアクセシビリティ : GPT-4の非英語ベンチマークでのパフォーマンスは、今後の国際化への有望な方向性を示しており、最先端のAIを非英語圏の人々がより利用しやすくします。 ** 安全性とアラインメント: GPT-4が進化し続ける中で、安全性とアラインメントへの重点は引き続き最重要事項です。今後のバージョンでは、コンテンツモデレーション、バイアス低減、倫理的なAI実践の確保のためのより強力なメカニズムが含まれるでしょう。
結論
Metaが開発したLlama 3はテキストベースの機能に注力し、将来的には多言語・マルチモーダル処理への拡大を計画しています。その強みは、強力なコーディング、推論、要約スキルを活かした、開発者ツール、教育プラットフォーム、コンテンツ作成、データ分析などの分野にあります。一方、OpenAIのChatGPT 4はすでに顕著なマルチモーダル機能を実現し、テキストと画像の両方の入力をシームレスに処理します。これにより、視覚と言語の要素の理解を必要とする複雑な実世界のタスクの最前線に位置しています。ChatGPT 4のプロフェッショナルおよびアカデミックベンチマークでのパフォーマンスは、専門評価、高度な学術研究、視覚タスクソリューション、プログラミングサポートなどの分野でのアプリケーションに有望なツールとなっています。これらのモデルが進化し続けるにつれ、中核機能、安全メカニズム、専門トレーニングのさらなる進歩が期待され、多様な業界やユースケースに対応できるようになるでしょう。
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