了解使用層級 2 如何影響 OpenAI Token、速率限制與定價。理解速率限制與以 Token 為基礎的定價模式之間的關鍵差異，並找出哪一種選項適合你的業務。深入了解成本可預測性、彈性與有效的資源管理，以獲得更好的 API 使用體驗。
什麼是速率限制
速率限制的概念圖示
速率限制是用來限制使用者或應用程式在一定時間內可向 API 發送的請求數量。你可以在 OpenAI 帳戶儀表板的 “limits section” 中找到關於速率限制的詳細資訊，該部分屬於帳單資訊的一部分。每個層級（例如第 2 層）都有自己的速率限制。
為什麼需要速率限制？
速率限制是 API 的標準做法，主要用於以下幾個關鍵原因：
- 保持 API 伺服器穩定且運行良好： 如果沒有速率限制，許多使用者會發送大量 API 請求，這可能會導致系統負載過重。這可能造成一些延遲，使 AI 模型回應速度變慢，也可能中斷依賴它們的應用程式。
- 確保所有使用者公平使用： 速率限制的目的是確保每個人都能公平地存取 API。如果某個使用者或組織發送過多請求，可能會拖慢其他使用者的系統。透過限制每個使用者的請求數量，可以確保更多人能夠使用 API 而不會遇到延遲。
- 防止濫用： 速率限制可以阻止惡意行為者利用 API 進行垃圾郵件或發動攻擊。透過設定公平的限制，模型提供者（例如 OpenAI）可以減少這些威脅，並為真正的開發者和使用者維持良好的環境。
現在我們了解了它的重要性，接下來看看它的含義。
速率限制的衡量方式
速率限制主要透過以下四種方式追蹤你的使用情況。
- 每分鐘請求數 (RPM)： 限制你每分鐘可以進行的 API 呼叫次數，無論其複雜性如何。
- 每日請求數 (RPD)： 限制你一天內可以進行的 API 呼叫總次數。
- 每分鐘 Token 數 (TPM)： 透過計算使用的 Token 來衡量請求的計算成本，越複雜的請求消耗的 Token 越多。
- 批次佇列限制： 控制一次可以排隊等待處理的最大請求數量，確保有效處理並發任務，防止系統過載。
如果你超過任何這些限制，你的請求可能會被減速或拒絕，從而可能影響應用程式的效能。
OpenAI 使用層級概覽
OpenAI 提供不同的使用層級以滿足使用者的多樣化需求。每個層級都允許存取 OpenAI API，並提供不同的功能和定價。「免費層級」是讓使用者初步免費試用 API 的絕佳選擇。
5 個 OpenAI 使用層級
OpenAI 有 5 個使用層級。每個層級根據你獲得的 Token 數量提供不同的速率限制。如果你升級到更高層級，你將獲得具有更大限制的下一個使用層級。
從下表可以看出，隨著使用者付款金額和使用時間的增加，他們可以享受更高的使用限制。例如，第 2 層僅有每月 $500 美元的使用限制，而第 5 層則增加到每月 $200,000 美元。
| 層級 | 資格條件 | 使用限制 |
|---|---|---|
| 免費 | 使用者必須位於允許的地理區域 | 每月 $100 美元 |
| 第 1 層 | 已支付 $5 美元 | 每月 $100 美元 |
| 第 2 層 | 已支付 $50 美元且距首次成功付款至少 7 天 | 每月 $500 美元 |
| 第 3 層 | 已支付 $100 美元且距首次成功付款至少 7 天 | 每月 $1,000 美元 |
| 第 4 層 | 已支付 $250 美元且距首次成功付款至少 14 天 | 每月 $5,000 美元 |
| 第 5 層 | 已支付 $1,000 美元且距首次成功付款至少 30 天 | 每月 $200,000 美元 |
各使用者層級包含哪些內容？以第 2 層為例
在 OpenAI 的定價模式中，第 2 層是從免費層級和第 1 層的一大升級。它是為更頻繁使用 API 的企業和開發者設計的。
在第 2 層中，RPM、TPM 和批次佇列限制都有顯著提升，特別適合需要更高並發請求量和更大資料處理量的場景。第 2 層提供的資源讓使用者能夠更有效地處理高頻請求和大規模文字資料，適合大型商業應用。
| 模型 | RPM | TPM | Batch Queue Limit |
|---|---|---|---|
| gpt-4o | 5,000 | 450,000 | 1,350,000 |
| gpt-4o-mini | 5,000 | 2,000,000 | 20,000,000 |
| gpt-4o-realtime-preview | 200 | 40,000 | - |
| o1-preview | 5,000 | 450,000 | 1,350,000 |
| o1-mini | 5,000 | 2,000,000 | 20,000,000 |
| gpt-4-turbo | 5,000 | 450,000 | 1,350,000 |
| gpt-4 | 5,000 | 40,000 | 200,000 |
| gpt-3.5-turbo | 3,500 | 2,000,000 | 5,000,000 |
| omni-moderation-* | 500 | 20,000 | - |
| text-embedding-3-large | 5,000 | 1,000,000 | 20,000,000 |
| text-embedding-3-small | 5,000 | 1,000,000 | 20,000,000 |
| text-embedding-ada-002 | 5,000 | 1,000,000 | 20,000,000 |
| whisper-1 | 2,500 | - | - |
| tts-1 | 2,500 | - | - |
| tts-1-hd | 2,500 | - | - |
| dall-e-2 | 2,500 img/min | - | - |
| dall-e-3 | 2,500 img/min | - | - |
速率限制定價的潛在問題
一個比較比特幣和美元的天平，帶有金融和科技元素。
速率限制固然重要，但將其作為定價的唯一方式可能會給某些使用者帶來問題。
業務中斷與缺乏彈性
基於速率限制定價的一個主要問題是，當 API 存取突然增加時，可能會中斷業務。如果在高峰時段達到速率限制，可能會導致服務停止運作。即使是帳戶問題或新問題查詢的短暫增加，也可能使程式超出其限制。這反過來又會損害客戶滿意度和業務成果。
不可預測的成本
許多應用程式的快速變化特性使得很難準確知道處理所需的 Token 數量。這在處理使用者生成的內容或即時互動時尤其明顯。API 使用量的突然飆升（例如由於使用者活動增加或特殊趨勢）可能導致意外的成本。這使得很難堅持設定的預算。同時，在速率限制模式下，企業通常必須購買更高的速率限制來應對可能的使用高峰，即使這些高峰並不經常發生。
效能與可擴展性問題
對於處理即時資料、處理大量交易或提供互動式使用者體驗的應用程式，達到「最大」速率限制可能會減慢回應時間並導致服務延遲。這對於快速成長的企業來說可能是一個重大問題，這些企業面臨使用者活動或對其 AI 功能需求的突然增加，可能需要重試以維持效能。
那麼，有沒有更適合獨立開發者或小型企業的 API？答案是有的！
替代方案：以 Token 為基礎的定價
以 Token 為基礎的定價不同於速率限制定價。它著眼於使用了多少 Token。「Token」是文字的一個片段。成本是根據輸入提示和輸出結果中使用的 Token 總數來計算。
以 Token 為基礎的定價如何運作
了解以 Token 為基礎的定價如何運作對於管理你的成本非常重要。價格與「Token」相關聯，Token 代表文字的一部分。例如，單字 “fantastic” 可以拆分為三個 Token：“fan”、“tas” 和 “tic”。
當你向 AI 發出請求時，你的輸入和輸出都會被計為 Token。對話期間的「聊天記錄」也會增加 Token 總數。API 呼叫的成本是透過將使用的 Token 總數乘以每個 Token 的價格來計算的。這個價格可能會根據你使用的 AI 模型而變化。
https://www.youtube.com/embed/K8crRCC7Dzg
接下來，我將向你介紹選擇 API 時需要考慮的方面。
選擇以 Token 為基礎的定價 API 的 4 個因素
你可以使用以下四個關鍵因素來決定哪個 API 最適合你。首先，最重要的是輸入和輸出成本。然後，你還應該查看最大輸出、延遲和吞吐量，以更好地了解 API 的效能。
- 最大輸出： 越高越好。這是模型一次可以生成的最大 Token 數量。數字越大，表示模型可以產生更長的文字。
- 輸入和輸出成本： 越低越好。這是你為每百萬個輸入和輸出 Token 支付的金額。成本越低對使用者越好。
- 延遲： 越低越好。這是從發出請求到收到回應所需的時間。回應時間越快，使用者體驗越好。
- 吞吐量： 越高越好。這衡量模型每秒處理的 Token 數量。更高的吞吐量意味著模型可以處理更多請求，提高效率。
不同供應商提供的 API 功能差異
以 Token 為基礎的定價 API 的優勢
以 Token 為基礎的定價提供了一種使用 AI API 的新方式。這種方法克服了傳統速率限制中的問題。它具有成本可預測性、更高的靈活性、更輕鬆的資源管理以及更好的透明度等優點。
可預測的成本
以 Token 為基礎的定價允許你設定明確的預算，從而更容易追蹤和規劃你的開支。對於企業來說，這種可預測性對於財務規劃至關重要，尤其是在大規模運作或預算緊張的情況下。能夠預測和控制成本意味著你可以更有效地分配資源，讓你能專注於最大化效益，而無需不斷擔心意外成本。
針對各種使用案例的靈活性與適應性
以 Token 為基礎的定價對於使用模式波動或需求不可預測的應用程式尤其有價值。它提供了根據需要調整使用量的靈活性。這使其成為具有季節性高峰或在特定時間需要更多資源的應用程式的理想選擇。對於快速成長的新創公司或需求不斷變化的企業，以 Token 為基礎的定價提供了一個可擴展且適應性強的解決方案。
簡化的資源管理與透明度
以 Token 為基礎的定價的另一個主要優點是它所提供的透明度。使用以 Token 為基礎的定價，使用量與成本之間的關係是直接的：你使用的 Token 越多，支付的費用就越多。這使得企業可以輕鬆地準確了解其資源是如何被花費的。這種透明度有助於企業找出效率低下或可以最佳化使用的地方，最終降低成本。
那麼，這兩種定價方法分別適合哪些人？
使用層級 vs. 以 Token 為基礎的定價：哪個適合你？
在使用層級和以 Token 為基礎的定價之間做選擇取決於你的應用程式需求、你打算如何使用以及你的預算。
哪些使用者最適合使用層級？
使用層級（例如 OpenAI 的第 2 層）非常適合具有穩定使用模式和定期 API 存取的應用程式。例如，如果你運行一個每天有穩定對話量的聊天機器人，或是一個具有設定輸出限制的內容生成工具，使用層級可以為你省錢。
這種方法最適合當你可以估計每個月的 Token 使用量並保持在該層級的限制內時。使用層級有清晰的定價。這使得你更容易制定預算和規劃成本，而無需密切關注微小的 Token 變化。
哪些使用者最適合以 Token 為基礎？
為了充分利用 Token，經常發送 API 請求的使用者非常適合以 Token 為基礎的定價。這包括正在尋找聊天機器人平台或需要定期模型互動的 AI 應用程式的開發者。
這些使用者享受靈活的 Token 限制，並可以根據他們使用服務的方式更好地預測成本。透過了解每個使用層級的詳細資訊以及與之相關的限制，開發者可以有效地管理他們的 API 存取。
具成本效益的 API 解決方案
接下來，我將向你介紹一個非常具成本效益的選擇——Novita AI
秉持透明度和可負擔性的承諾，Novita AI 提供業界最具競爭力的費率——起價低至 每百萬 Token 僅 $0.06 美元。這個定價策略不僅低於 Fireworks、Together 和 Lepton 等主要競爭對手，同時還保持低延遲，為開發者提供最佳價值。
以 Meta: Llama 3.3 70B Instruct 為例，你可以看到使用 Novita 的成本遠低於大多數競爭對手！
Novita ai 在 API 領域具有非常高的成本效益優勢
此外，Novita AI 為新創公司提供高達 $10,000 美元的免費額度，幫助他們建立、成長並取得成功。
結論
總之，了解使用層級 2 如何影響 OpenAI Token 非常重要。這種理解可以幫助你更好地管理你的專案。速率限制有助於確保每個人公平使用資源並防止濫用。另一方面，以 Token 為基礎的定價提供了可預測性和靈活性。在決定使用層級和以 Token 為基礎的定價時，請考慮你的專案需求及其可能的成長。透過評估成本和管理資源的方式，你可以找到最適合你的定價模式。
常見問題
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如何提升 OpenAI 層級？
要提升你的 OpenAI 層級，請滿足目標層級所需的付款和使用時間條件。例如，第 2 層需要支付 $50 美元並活躍使用 7 天。更高的層級需要更大的付款和更長的活躍使用時間。
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OpenAI 如何進行速率限制？
OpenAI 使用速率限制來控制 API 使用量。這些限制包括每分鐘請求數 (RPM)、每日請求數 (RPD)、每分鐘 Token 數 (TPM) 和批次佇列限制。這些有助於維護伺服器穩定性、確保公平使用並防止濫用。
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速率限制與以 Token 為基礎的定價模式有什麼區別？
速率限制定價限制每個時間段內的 API 請求數量，而以 Token 為基礎的定價則根據輸入和輸出中使用的 Token 數量來收費。
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以 Token 為基礎的定價有哪些好處？
以 Token 為基礎的定價提供可預測的成本、針對不同使用模式的靈活性以及透明的資源管理，使得規劃和最佳化開支更加容易。
Novita AI 是滿足您 AI 抱負的全方位雲端平台。整合 API、無伺服器、GPU 實例——您所需的經濟高效工具。無需基礎設施，免費開始，讓您的 AI 願景成真。
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