原标题：GPT-3 开始收费！OpenAI 官宣：我们不为赚钱，只是完成伟大使命的必要成本

　　来源：reddit

　　编辑：白峰、QJP

　　GPT-3 申请了 API 遥遥无期？

　　那就对了，可能是 OpenAI 觉得你「不配」！

　　都免费使用了，GPT-3 的天价训练费谁来买单？

　　GPT-3 开始收费了，想微调？可以，买超级 VIP

　　OpenAI 说要把 API 商业化，但之前一直没有具体的方案。

　　近日，OpenAI 的 GPT-3 官方定价终于来了。

　　我们来看下 OpenAI 的定价策略。

　　自由探索 Explore 版 （我等）:可以免费使用 3 个月，或者 10 万 token，哪个先到按哪个算，占着不用可不行。

　　Create 版（普通用户）: 100 美元一个月，200 万 token 每月，超出的部分 1k token 按 8 美分计算；

　　Build 版（VIP）: 400 美元一个月，1000 万 token 每月，超出的部分 1k token 按 6 美分计算；

　　Scale 版（尊享版）：如果你是也就是生产级的大规模用户，联系官方就好，有专人服务。

　　这个 200 万 token，能有多少字呢？大约相当于 3000 页的文本。

　　这样说可能还是不直接，举个例子，莎士比亚全集是大约有 90 万个单词，折算到 token 的话大概能有 120 万。

　　当前 OpenAI 实行的是邀请制，只有被邀请的用户才能进行测试，没有邀请的仍需等待到 10 月 1 日再付费。

　　我有自己的业务场景，想微调一下模型，可否？

　　有钱，可以，没钱，不行。微调目前只向 Scale 定价层的客户开放。

　　这个定价很烧钱，普通用户可能玩不起

　　前面我们介绍过一个哲学家 AI，就是利用了 GPT-3 的测试 API。

　　这个应用发布后，引来大批网友围观。目前有大约 750,000 个查询，有一半的问题成功调用了 GPT-3 的 API，它的回答还蛮有哲学味的。

　　我们假设产生了 400,000 个输出，平均每个 1000 个 token，两到三个星期就有 4 亿 token，这样 PhilosopherAI 一个月就要花 4000 美元，这只是个娱乐项目啊，作者表示「溜了溜了」。

　　大家还是很担心，这么贵的 API 能创造收益么？

　　不过，真有愿意付费的，GPT-3 的代码自动补全还是能释放出极大的生产力。

　　还有非结构化文本的信息提取，如果这次放开的 API 可以提供这种能力，相信很多人愿意用的。

　　比如下面这种应用，从 PDF 中提取结构化的表格信息。

　　现在的方案，是同时计算输入和输出的，OpenAI 的口号是「text in，text out」，但是在这种定价方法下，成了「money in ，money out」，希望 OpenAI 考虑下只计算输出部分，这样一个月花几美元，就在普通用户的承受范围了。

　　终于还是收费，为什么 OpenAI 现在不 open 了？

　　OpenAI：不是为了赚钱，只是完成伟大使命的必要成本

　　GPT-3 如此强大，开发者们又怎会放弃这么好的机会，大家早已使用 API 开发出了各种神奇的功能。

　　GPT-3 可以在英语和 Shell 命令之间互译：

　　甚至有一位网友，给 GPT-3 出了几道代码题，在 Ruby 语言下实现某种功能，GPT-3 轻松搞定，难道未来的电话面试，要首先确定对方是不是 AI 了吗？

　　OpenAI 决定发布商业版

　　GPT-3 的训练费用已经达到了惊人的 1200 万美元，即便是背靠埃隆马斯克和微软，数千万的训练费用和持续的研发投入也是一笔不小的费用，开放商业版 API 可以覆盖「完成使命过程中的成本」，现在没钱的都不配拥有使命感了吗。。

　　同时，OpenAI 还认为安全地部署 AI 系统是很难的，希望通过和各种商业伙伴的合作，来观察在各行各业会产生怎样有意思的产品，同时保证产品的安全性。

　　在接受了微软投资的 10 亿美元后，OpenAI 的商业化也必须加快脚步。

　　依靠巨大的算力资源才能跑出来的模型不能只做一些简（qi）单（pa）的 demo，毕竟投资本身是商业活动，而不是慈善。

　　开放 API 而不是模型

　　首先，OpenAI 希望通过 API 方式来推动 GPT-3 的技术商业化，未来在安全可靠、政策合规的基础上进行相关 AI 产品的开发，并实现商业化的盈利。

　　其次，这款 API 背后的模型异常的庞大，不仅需要很多研究人员来开发和部署，训练和运行的费用也十分昂贵，这种高昂的成本会将很多科研人员和创业公司拒之门外，从而成为大公司的专属。

　　开放 API 将使得更多的小微企业、开发者等都能平等的享受到 GPT-3 的红利。

　　最后，如果模型开源，则无法监测下游任务如何使用模型，一旦有人在此基础上开发带有危险性的应用程序，官方将很难制止。通过 API 方式就可以很好应对人们对技术的滥用。

　　具体开放功能话，GPT-3 可以在语义搜索、聊天机器人、生产力工具、文本生成、内容理解、机器翻译等方面进行商业化应用。

　　GPT-3 的商业化进程并不是一帆风顺，OpenAI 的联合创始人就表示：GPT-3 被吹得有些过头了。

　　GPT-3 目前还是会出现一些低级错误和尬聊，甚至偶尔带有歧视和偏见性内容，而这些都会让企业对 GPT-3 的商业化产生担忧。

　　同时，GPT-3 的性价比不是最优的。虽然这是一个「大而全」的通用性模型，但是在具体下游任务却可能输给「小而美」的模型。

　　但是，如果你坚持要感受一把「使命感」，交出你的钱包就行！

　　参考链接：

　　https://openai.com/blog/openai-api/