步驟 4：設定 API 金鑰 ** 為所有專案設定 API 金鑰的主要優點在於，Python 函式庫會自動偵測並使用它，無需編寫任何程式碼。 步驟 5：發出 API 請求** 在設定好 Python 和 API 金鑰後，最後一步是使用 Python 函式庫向 OpenAI API 發送請求。為此，請使用終端機或 IDE 建立一個名為 openai-test.py 的檔案。在檔案中，複製並貼上以下其中一個範例：
from openai import OpenAI
client = OpenAI()
completion = client.chat.completions.create(
model="gpt-3.5-turbo",
messages=[
{"role": "system", "content": "你是一位富有詩意的助理，擅長以創意方式解釋複雜的程式設計概念。"},
{"role": "user", "content": "寫一首詩來說明程式設計中遞迴的概念。"}
]
)
print(completion.choices[0].message)
Llama 3 vs ChatGPT 4：LLM API 定價比較
ChatGPT 4 LLM API 定價
OpenAI 官方網站上，ChatGPT 4 的定價為每 100 萬個提示（prompt）權杖 $30.00 美元，每 100 萬個完成（completion）權杖 $60.00 美元。
Llama 3 LLM API 定價
在 Novita.ai，我們的定價策略旨在體現我們對易用性和創新的承諾：
- 我們提供透明且具成本效益的定價：對於
meta-llama/llama-3–8b-instruct，每百萬個權杖的費率為 $0.07 美元，無隱藏費用或價格上漲。對於meta-llama/llama-3–70b-instruct，費率為 $0.78 美元。 - 提供大量折扣：我們為高用量用戶提供具競爭力的折扣，使大規模部署更加經濟實惠。 查看我們的 定價政策 了解其他可用模型的詳細資訊。
Llama 3 vs ChatGPT 4：未來發展
Llama 3：未來之路
多語言與多模態能力 ：Llama 3 正朝向成為多語言模型邁進，這將為全球應用開啟無數機會。能夠理解並生成多種語言的內容，使其成為國際企業、翻譯服務和跨文化內容創作的強大工具。 更長的上下文與增強的推理能力 ：計畫擴展上下文視窗後，Llama 3 將能處理更長的文件和數據集，這對深入研究、全面數據分析以及維持長篇內容創作中的敘事連貫性極具價值。 效能提升：核心能力（如推理和編碼）的持續改善，將使 Llama 3 成為複雜問題解決與軟體開發中更強大的助手。
GPT-4：開拓新領域
先進的多模態能力 ：GPT-4 目前對文字和圖像輸入的能力只是個開端。未來發展可能增強其解釋和互動更多媒體類型的能力，例如影片和 3D 模型。 專業訓練與微調 ：GPT-4 在專業和學術基準上表現卓越，將接受專業訓練以滿足特定行業需求，可能徹底改變法律、醫學和學術等領域。 國際化與可及性 ：GPT-4 在非英語基準上的表現顯示了未來國際化工作的有希望方向，使尖端 AI 更易於非英語族群使用。 安全性與對齊：隨著 GPT-4 持續演進，安全性和對齊將始終是首要任務。未來版本可能包含更強大的內容審查、偏見減少機制，並確保合乎道德的 AI 實踐。
結論
由 Meta 開發的 Llama 3 專注於文字處理能力，並計劃未來擴展至多語言和多模態處理。其優勢在於開發者工具、教育平台、內容創作和數據分析等領域，利用其強大的編碼、推理和摘要能力。另一方面，OpenAI 的 ChatGPT 4 已實現卓越的多模態能力，能無縫處理文字和圖像輸入，使其在需要理解視覺和語言元素的複雜真實世界任務中處於領先地位。ChatGPT 4 在專業和學術基準上的表現，使其成為專業評估、進階學術研究、視覺任務解決方案和程式設計支援等領域極具前景的工具。隨著這些模型持續進化，我們可以預期其核心能力、安全機制以及針對多元行業與應用場景的專業訓練將進一步突破。
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