这几日，OpenAI和谷歌俨然似打擂台般。就在昨天，ChatGPT搜索功能再次大升级，向全球所有用户免费开放，有网友甚至直言“谷歌正式倒闭”。再往前一日，谷歌又放出最新版视频生成模型VEO2，实测效果被许多人认为已“超越Sora”。

今天，OpenAI则专门为开发人员推出了功能更强大的模型、新的定制工具以及可提高性能、灵活性和成本效益的升级，包括：

• API 中的 OpenAI o1，支持函数调用、开发人员消息、结构化输出和视觉功能。
• 实时 API 更新，包括简单的 WebRTC 集成、GPT-4o 音频降价 60% 以及以以前音频速率的十分之一支持 GPT-4o mini。
• 偏好微调，这是一种新的模型定制技术，可根据用户和开发人员的偏好更轻松地定制模型。
• 新的 Go 和 Java SDK在 Beta 版中可用。

“对于开发者来说，这是迄今为止最有用的一天。”有网友表示。

API用户可以完全访问o1

从今天开始，o1 将在API的第5使用层向开发人员推出。o1 是OpenAI 的推理模型，旨在以更高的准确性处理复杂的多步骤任务，已经有开发人员在使用 o1-preview构建代理应用程序，以简化客户支持、优化供应链决策和预测复杂的金融趋势。

作为o1-preview的后续版本，o1 具备了更多生产就绪的关键功能，可支持现实世界中的使用案例。其中包括，函数调用可将 o1 无缝连接到外部数据和 API；结构化输出能够生成可靠遵守自定义 JSON 架构的响应；开发人员消息即指定模型要遵循的说明或上下文，如定义语气、样式和其他行为指导；视觉功能指可以对图像进行推理，以解锁视觉输入很重要的科学、制造或编码中的更多应用。

对于给定请求，o1 比 o1-preview 平均少用 60% 的推理tokens 。并且，新增的 API 参数“reasoning_effort ”允许用户控制模型在回答问题前的思考时间。

据介绍，OpenAI刚发布的 o1 是两周前在 ChatGPT 中发布模型的新后训练版本，在几项基准测试中均取得了最新成果，并提高了成本效益和性能。此外，OpenAI观察到， 其在函数调用和结构化输出测试中明显优于 o1-preview。

需要注意的是，开发人员要想访问第 5 使用层的o1，必须在 OpenAI 上花费至少 1000 美元，并且拥有自首次成功付款以来超过 30 天的帐户。

降价实时API并发布一系列更新

两个月前，OpenAI 发布了实时 API （Realtime API）的公开测试版，使开发者能够使用先进的语音到语音模型进行开发。据介绍，实时 API是语音助手、实时翻译工具、虚拟导师、交互式客户支持系统的理想选择。

但当时有很多用户对其吐槽，“通往新时代的价格太贵了”。今天，OpenAI 宣布降低实时 API的定价。

据介绍，由于提高了效率，实时 API的音频token 价格降低了 60%，为 40 美元/100 万个输入token和 80 美元/100 万个输出token。缓存音频输入成本降低了 87.5%，降至 2.50 美元/100 万输入token。

OpenAI 还将 GPT-4o mini 带入实时 API 测试版，GPT-4o mini 音频价格为 10 美元/100 万个输入token，20 美元/100 万个输出token；文本价格为 0.60 美元/100 万个输入token和 2.40 美元/100 万个输出token；缓存音频和文本的价格均为 0.30 美元/100 万个 token。

并且，OpenAI 对实时 API进行了多项更新，包括直接 WebRTC 集成以及更好地控制响应。

首先，OpenAI 将为实时 API 引入 WebRTC支持。WebRTC 是一种开放标准，可以更轻松地跨平台构建和扩展实时语音产品，无论是基于浏览器的应用程序、移动客户端、IoT 设备还是服务器到服务器的直接设置。在 12 月初，OpenAI 聘请了 WebRTC 的创建者 Justin Uberti。

据介绍，WebRTC 集成专为在现实条件下实现流畅、灵敏的交互而设计，即使在网络质量不稳定的情况下也是如此，可以处理音频编码、流媒体、噪声抑制和拥塞控制。有了 WebRTC，现在只需几行 Javascript 就能添加实时功能。

此外，OpenAI 将向实时 API 提供以下功能，以便更轻松地提供卓越的语音驱动体验：

• 并发带外响应，可在不中断用户语音交互的情况下运行内容审核或分类等后台任务。
• 自定义输入上下文，用于指定将哪些对话项目作为模型输入。例如，只对用户的最后一句话进行审核检查，或在不永久改变会话状态的情况下重新使用过去的回复。
• 受控的响应时间，可在不自动触发响应的情况下使用服务器端语音活动检测（VAD）。例如，在手动启动语音回复之前，收集必要的数据（如账户详细信息）并将其添加到模型的上下文中，从而对时间和准确性进行更多控制。
• 增加最大会话时长，从 15 分钟增加到 30 分钟。

新的模型定制技术

今天，OpenAI还向有兴趣微调 AI 模型的开发人员推出一种称为“偏好微调”的新方法，以便根据用户和开发人员的偏好轻松定制模型。并且，方法将以与监督微调相同的价格提供，明年初还将支持OpenAI的最新模型。

这种方法使用直接偏好优化（DPO） 来比较成对的模型响应，让模型学会区分首选和非首选输出。通过成对比较而不是固定目标进行学习，偏好微调对语气、风格和创造性都很重要的主观任务尤为有效。

经过OpenAI的测试，到目前为止已经看到偏好微调方法取得的可喜效果。据悉，Rogo AI正在为金融分析师打造一款人工智能助手，可将复杂查询分解为子查询。他们使用专家构建的基准Rogo-Golden发现，虽然监督微调面临着分布外查询扩展的挑战，例如在查询 “X公司的增长速度有多快 ”时缺少ARR等指标，但偏好微调解决了这些问题，将基本模型的准确率从75%提高到80%以上。

最后，除了现有的 Python、Node.js 和 .NET 官方库（在新窗口中打开）之外，OpenAI 还将在测试版中推出 Go（在新窗口中打开）和 Java（在新窗口中打开）两个新的官方 SDK。“我们的目标是让 OpenAI API 易于使用，无论用户选择哪种编程语言。”

参考链接：

https://openai.com/index/o1-and-new-tools-for-developers/