【AI驱动】 OpenAI的Prompt Caching功能通过重复利用输入令牌，可降低50%的API成本并减少延迟，支持gpt-4o、gpt-4o-mini等模型，当提示长度超过1024个令牌时自动启用缓存。本文解析其工作原理、与Portkey缓存系统的协同作用，并提供优化缓存策略的实用建议，帮助开发者提升AI应用性能。

【AI驱动】 GPT-4o mini是OpenAI推出的低成本高性能AI模型，提供前所未有的成本效益，每百万输入代币仅0.15美元，输出代币0.60美元，比GPT-3.5 Turbo成本低60%以上。它支持128K上下文窗口、多任务处理、增强非英语文本处理和安全功能，适用于实时客户支持和数据分析等场景，可通过Apidog工具快速部署API。

【AI驱动】 OpenAI正式发布O1模型API，成本降低60%，新增高级视觉功能、WebRTC支持和直接偏好优化算法，提升模型适应能力。新功能包括函数调用、结构化输出、开发人员消息和推理工作负载，为开发者提供高性价比AI解决方案。

【如何集成API】 本文详细介绍了如何将ChatGPT API集成到应用程序中的完整流程，包括在OpenAI平台注册获取API密钥、配置Python开发环境、发送第一个API请求的代码示例，以及API密钥安全管理和应用场景扩展建议。通过本教程，开发者可以快速实现对话式AI功能集成，提升用户体验。

【API设计】 本文围绕关键词Claude API 能使用 OpenAI 接口协议吗？展开探讨，深入分析了 OpenAI 和 Claude API 的接口协议差异，并解答了这一问题。虽然 Claude API 不能直接使用 OpenAI 的接口协议，但开发者可以通过编写适配层实现两者的兼容。文章详细介绍了适配层的实现方法、实际应用场景以及注意事项，为需要在多模型环境中切换或集成 OpenAI 和 Claude API 的开发者提供了实用的技术解决方案。通过适配层，开发者可以统一接口协议，简化代码逻辑，降低集成成本，同时为未来的模型迁移和测试提供便利。

【AI驱动】 OpenAI助手API是一种先进的AI开发工具，通过函数调用、检索功能和线程管理等核心功能，帮助开发者构建智能应用程序，实现任务自动化、高效数据检索和多轮对话管理，从而提升企业生产力和效率。

【AI驱动】 OpenAI宣布GPT-4 API向所有付费客户开放，提供更强的自然语言处理能力，同时GPT-3.5 Turbo、DALL·E和Whisper APIs全面可用，并计划在2024年初淘汰旧型号，支持智能聊天机器人、自动化内容生成和数据分析等应用。

【如何集成API】 本文详细介绍了如何使用OpenAI最新推出的GPT-4.1 API，包括API的主要特性、使用前的准备工作、与API的交互方式以及通过不同平台简化API调用的方法。文章还探讨了GPT-4.1系列的不同型号选择、现实世界中的应用场景以及有效使用的最佳实践，旨在帮助开发者充分利用这一新一代模型的潜力。

【如何集成API】 OpenAI推出的GPT-4.1系列模型在编程、指令遵循和上下文管理方面表现卓越，专为API访问设计，显著超越前代GPT-4o。本指南详细介绍了GPT-4.1的核心优势，包括卓越的编码性能、指令理解增强、海量上下文窗口和知识更新，为开发者提供了清晰的接入和使用指导。

【如何集成API】 OpenAI推出的GPT-4.1系列模型，包括GPT-4.1、GPT-4.1 mini和GPT-4.1 nano，专为API访问设计，提供了在编码、指令遵循和大规模上下文处理方面的强大能力。本指南详细介绍了GPT-4.1的核心特点，为开发者提供了分步指导，帮助高效利用这些模型的强大功能。

【如何集成API】 OpenAI推出的GPT-4.1系列模型在编程能力、指令遵循和大规模上下文处理方面实现了显著提升。本指南详细介绍了GPT-4.1的核心优势，包括卓越的编程性能、增强的指令遵循能力、百万token上下文窗口和知识更新至2024年6月。同时，提供了从直接API调用到简化接入方案的多种应用方式，帮助开发者充分利用GPT-4.1的强大功能。

【如何集成API】 本文深入探讨了OpenAI最新旗舰模型GPT-4o的功能特性，包括其多模态处理能力、与前代模型的差异，以及如何通过OpenAI API使用该模型的详细指南。GPT-4o能够处理文本、音频和视觉输入，为人机交互提供了更自然、更具吸引力的可能性。文章还提供了环境设置、API密钥获取、发送纯文本请求和包含图像数据的示例代码，以及控制输出随机性和流式响应的高级用法。

【API货币化】 本文详细解析了OpenAI O1预览版API的定价结构，包括输入和输出代币的成本差异，并与其他模型进行对比。O1模型专注于推理能力和准确性，适合处理复杂任务，尽管输出代币成本较高，但其高级功能和准确性为开发者、企业和研究人员提供了强大工具。文章还提供了优化策略，帮助用户在控制成本的同时最大化O1模型的价值。

【AI驱动】 本文介绍了如何利用InterSystems IRIS的嵌入式Python功能和OpenAI API构建一个自动化数据标注应用程序，用于处理非结构化数据。通过示例展示了如何为IRIS表中的记录分配关键字，这些关键字可用于数据搜索、分类及分析。文章详细说明了创建数据模型、定义关键字计算方法以及测试关键字生成的步骤，强调了自动化数据标注在提高效率方面的优势。

【API生命周期】 本文详细解释了OpenAI API速率限制的概念及其对用户体验的影响，包括生产力下降、交互限制和延迟增加。同时，提供了优化请求速率、实施错误处理机制、探索替代解决方案和优化代码等策略，帮助用户有效克服API速率限制问题。