GPT升级，Function Calling将带来更多可能

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6月13日，OpenAI发布了最新的GPT升级内容，包括以下4个方面：

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模型升级

GPT-3.5和GPT-4模型都进行了升级，之前的模型是3月1日发布的。有朋友测试，新模型的速度快了很多。具体升级后效果如何，还有待进一步测试。

embedding价格下降75%，开发者可以用更少的花销，使用这个功能，结合API构建定制化的AI问答系统。

同时，GPT-3.5的价格下降25%。调整后，输入价格为0.0015美元每1K token，输出价格为0.002美元每1K token。1k token约等于500 ~ 750个汉字。

GPT-3.5推出一个新模型：gpt-3.5-turbo-16k 。从名字可以看出，其处理处理的文字长度是16K token，是原GPT-3.5模型的4倍，可以一次性输入20页左右的文档。相应的价格更贵一些，是普通GPT-3.5的2倍。

function calling是这次升级中的重点内容。function calling可以看作是用于GPT API的扩展插件，为GPT API带来更多的应用可能性。开发者可以根据实际的需求，自定义函数或调用其他API，补充GPT API缺失的能力。

发过程中，开发者需要把函数的相关信息传给GPT。主要包括：函数名称、参数和功能描述。在程序运行时，GPT会根据用户的提问，结合函数功能描述来判断是否需要调用这个函数。如果需要，GPT会把参数以JSON格式返回。本地程序使用GPT提供的参数，运行函数，将结果再发送给GPT，得到最终的输出。

使用function calling，可以实现很多以前GPT不能完成的任务，比如让GPT具有访问网络的能力。

这次升级之前，当用户问GPT今天的天气如何，GPT是回答不了的。因为GPT的训练数据截止到21年9月，它只能回答训练数据中包含的内容。

现在使用function calling就可以很简单的解决这一问题。

首先，开发者在本地准备好一个查询天气的函数，把这个函数功能告诉GPT。

然后，当有用户问到「今天天气怎么样」这样的问题时，GPT就会通知本地程序调用查询天气的函数。

最后，本地的函数执行后，再将天气数据发送给GPT。这样就GPT就可以回答用户提出的这个问题了。

虽然整个过程中，本地程序和GPT发生了两次交互。但在用户看来，他只是向GPT提出「今天天气怎么样」一个问题，就直接得到了答案。

function calling的另一个用处是，可以确保GPT返回JSON格式的数据。在此之前如何让GPT返回结构化数据一直是一个问题，这在一定程度上限制了对GPT API的使用。

综合看这次OpenAI给出的升级信息，function calling是明显是重头戏。扩展了GPT API的能力范围，使其不再受限于训练数据。

结合降价，尤其是embedding大幅降价75%。可以看出，OpenAI希望开发者发挥想象力，将GPT的能力与开发者自身的数据结合起来，开发出更多的AI应用。

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