GPT-4o API 实测解析：开发者的福音还是挑战？

前些天都在聊 GPT-4o 有多震撼，今天也该聊些硬核干货了。

我们的 AI 应用是否应该立即切换到 GPT-4o 的 API？会遇到哪些挑战，又该如何应对？尝试通过自己的实际测试来解答这些问题。

需要升级 ChatGPT Plus 可以参考 升级 GPT-4o 教程 ，一步步详细操作进行升级。

价格

GPT-4o 的发布对于开发者来说，最直接的吸引力就是价格大降！GPT-4o API 的定价相对于 GPT-4-Turbo 直接腰斩，这是一项重大利好。

之前整理的 “各家旗舰模型 API 参考定价表”，今天更新如下：（单位：元 / 百万 token）

此外，对于国内的开发者来说，GPT-4o 的纸面定价不仅相对于 GPT-4-Turbo 降了一半，它的实际调用成本还有隐性缩减。且听继续分析。

Token 利用率

GPT-4o 对开发者的第二大利好，可能很多人都没有发觉。昨天在对 GPT-4o API 做初步测试时，就发现一个细节颇不寻常——它的 “Token 利用率” 有变化！

要知道 GPT 从 3.5 至今，分词算法（Tokenizer）就没有变过，而 GPT-4o 竟然 “违背祖训”？我们来一测究竟。

 小科普：

“Token 利用率” 对于国内的 AI 应用开发者来说，是一个非常重要的指标。它表示模型的 Token 数量与汉字数量的换算关系。

国外大模型的架构设计通常不会针对中文语料优化，Token 利用率相比国产大模型要低。这就导致开发者在调用国外大模型时，还承担了额外的隐形成本（更多介绍请参考 这篇文章）。

在接下来的测试中，我们还请来了两位竞品，分别是国产大模型的当红炸子鸡 Kimi (Moonshot) v1 和新晋黑马 DeepSeek v2，方便大家对比参考。

今天的测试素材仍然是在中文互联网摘录的一篇 1690 字散文。并且此次测试统一采用 API 的返回统计数值来做 Token 计数，理论上更加精准。

测试结果如下：

大家可以看到，GPT-4o 的 Token 利用率比 GPT-4-Turbo 提升了 50%！这意味着相同的中文提示词在调用 GPT-4o 时，消耗的 Token 数更少，实际成本进一步降低！

推理速度

第三大利好，就是模型的吞吐速率明显提升，也就是推理速度更快了。OpenAI 官方表示，GPT-4o 的推理速度相对于 GPT-4-Turbo 直接翻倍。

这一点是直接影响用户体验和运行效率的。想像一下：以前是人等模型出字，现在是模型等人读完；以前是一个小时跑完脚本，现在半小时搞定……

真有那么快？还是拿测试数据说活。

为让各个模型输出大致相同的内容，本轮测试设计了三项任务（简繁转换、背英文诗、背中文诗）；每项任务在流式与非流式方式下各跑 5 次，取调用耗时的中位数。最终结果汇总如下（单位秒）。

任务一：简繁转换

任务二：背英文诗

任务三：背中文诗

[注] 此模型无法完成测试，这里列出的是换算值。

从以上数据可见，GPT-4o 基本上是全程领跑，相比 GPT-4-Turbo 确实有翻倍的提升，相比 GPT-3.5-Turbo 也是有过之而无不及！

新模型的挑战与对策

说了这么多利好，大家是不是心动了？也是迫不及待，立刻就把自己的项目切到了 GPT-4o 的 API 上。不过实际运行的效果并不理想，生成内容与预期有较大偏差。

也算是身经百战，几番磨合之后，对 GPT-4o 的脾气便有了更深的了解。针对性地调整提示词和参数之后，整个应用的表现重回正轨。在此过程中，主观感受和心得如下：

• GPT-4o 对 System Prompt（系统提示词）更敏感了。以往我们在面向 LLM 开发的时候，可能图省事，把所有提示词都丢进 User Prompt（用户提示词）里了，反正效果都差不多嘛。 这也是很多开发者曾经对 GPT 诟病的一点——System Prompt 的作用不明显，后来 OpenAI 也承诺改进这个问题。现在看来这个承诺在 GPT-4o 身上兑现了。 魔法哥的体感是 GPT-4o 对 System Prompt 的权重分配较以往的 GPT 模型更高。因此，如果你以前没有区分 System Prompt 和 User Prompt 的话，建议把指令性的提示词放进前者，把待处理的输入数据放进后者，这样也更符合模型的设计初衷。

• 创意生成场景需要更高的温度（temperature）参数。以往魔法哥在调用 GPT-4 时，温度参数取的是默认的 0.7，但现在换了模型之后，感觉在创意生成方面有点 “懒”。于是尝试把温度加到 1，有所好转。

• GPT-4o 对指令更敏感。这肯定是进步，但为什么在我的项目里跑起来效果不好呢？魔法哥排查了一遍提示词，发现往常为了激发或抑制模型的某些行为，添加了一些比较夸张的词汇。调整之后，GPT-4o 的工作明显更加符合预期了。

• 对示例的范化能力更强。因此，我们需要给出更精准的示例，以免模型把示例错误地套用到其他类似场景上。

• 对列举型的指令极为敏感。我们在提示词中有时会采用列举的方式来对指令进行补充，方便模型更好地理解，比如 “你需要处理×××，比如××、××、××等”。然而这种句式在 GPT-4o 身上的效果是：只要你提到，它就能做到；但如果你漏了，它就敢忽略。 所以对于这种指令，我们要么穷举所有情况，要么就不要列举了，相信 GPT-4o 的常识，直接给出整体要求就好。

魔法哥的一把辛酸泪就说到这里，不知道有没有相同心路历程的小伙伴呀？请务必留言让我看到！

在调教好新模型之后，我们把手边的几个常用模型都请过来做个评估，看看 GPT-4o 在实际场景中表现如何。

实际场景综合评估

在这个环节，还是拿出之前测评 Kimi 和 DeepSeek 所用的项目，涉及复杂指令理解、角色扮演、语言处理等多项能力，综合考查模型在特定的 AI 应用开发场景下的表现。

其实这个项目最初就是基于 GPT-3.5 和 GPT-4 做立项验证的，今天正好对比 GPT-4o 的表现。（当然，再次强调，这套测试仅基于有限的场景和用例，请谨慎参考。）

整体来说，GPT-4o 发挥了应有水准，与 GPT-4 的表现几乎一致。因此在实际运行中，完全可以取代 GPT-4，享受更低的成本和更快的推理速度。

常见问题解答

一、我的项目升级到 GPT-4o 需要修改原有代码吗？

GPT-4o 和 GPT-3.5/4 一样，都是通过 Chat Completion 接口来访问，参数定义也完全一致。因此，在接入层面所需的修改是极少的：

• 如果你的项目原来在用 GPT-3.5 或 4，只需要在 SDK 中把模型名改为 GPT-4o 即可。

• 如果你的项目原来在用兼容 OpenAI 的其他模型，比如 Kimi 和 DeepSeek，则只需要修改 API Base URL、模型名和 API Key 这三个配置即可。

此外，上面提到，业务层可能还需要对提示词和温度参数做一些调整，以适应 GPT-4o 的特性。

二、GPT-4o 好像有两个模型，我应该选哪一个？

我们来到 OpenAI 官网，可以看到 GPT-4o 目前提供了两个模型名称。那在项目中应该填哪一个呢？

• gpt-4o
  

• gpt-4o-2024-05-13
  

解释一下：gpt-4o-2024-05-13 是一个快照版本。也就是说，它在未来不会有较大变动，你的项目在调试稳定后可以固定在这个版本，以确保稳定性。

而 gpt-4o 并不是一个具体的版本，而是一个指针，指向最新的 GPT-4o 模型。目前由于 GPT-4o 只发布了 gpt-4o-2024-05-13 这一个版本，所以 gpt-4o 目前就是指向它的。这两者在现阶段其实就是一回事儿。

不过在将来，GPT-4o 模型推出新版本时，gpt-4o 就会指向新版本。如果你在项目中写的是 gpt-4o，好处是可以自动升级到新模型，坏处则在于新模型的行为与旧版可能存在差异，可能给你的应用带来风险。

另外，快照版本也有它的生命周期，未来可能会宣布弃用并下线。因此要记得定期测试并迁移到较新的模型，以确保应用的长期运行。

三、GPT-4o API 提供了哪些能力？

GPT-4o 本身是一款原生多模态大模型，支持文本/图像/语音/视频等多种数据的处理。大家在看了发布会后，肯定对 GPT-4o 所带来的可能性充满了期待，憧憬自己的应用也能像发布会的演示那般神奇。

不过目前 GPT-4o 通过 API 暴露出来的能力和 GPT-4 相比并没有什么变化，都是接受文字和图像输入，生成文字输出。

需要升级 ChatGPT Plus 可以参考 升级 GPT-4o 教程 ，一步步详细操作进行升级。

小结

新模型带来了诸多利好，同时也向开发者提出了新的挑战，希望本期分享能帮助大家更有效地用上新模型！欢迎你在留言区一起交流分享，也别忘了把文章分享给身边的小伙伴哦！