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官方不得不承認，OpenAI的模型體系過于龐大，以至于連他們自己都難以理清。

為了便于模型管理和優(yōu)化，官方推出了"身份卡"系統(tǒng)。

該"身份卡"系統(tǒng)采用圖示配合簡潔的文字說明，直觀呈現(xiàn)每個模型的核心性能特點。

系統(tǒng)還提供了對比功能，用戶可輕松在同一界面中對三個模型的性能參數(shù)進行直觀比對。

部分用戶反映該系統(tǒng)過于復(fù)雜，建議簡化內(nèi)容。

OpenAI模型“身份卡”

在推出"身份卡"的同時，官方對還在提供API服務(wù)的模型進行了分類整理，建立了獨立的索引系統(tǒng)。

該分類系統(tǒng)主要涵蓋了一系列衍生版本以及較早的GPT-3.5 Turbo模型。

此外，還涵蓋了圖像生成、語音合成、語音識別等主流類型。

包括用于安全檢測的微調(diào)模型，以及未接受指令遵循訓(xùn)練的基礎(chǔ)模型。

以o1為例，該頁面主要展示了其核心性能參數(shù)，包括推理能力、運行速度、支持的輸入輸出模態(tài)以及定價信息。

并且還提供了與其他o1-mini和o3-mini的價格對比。

往下翻閱則是一些細節(jié)功能和特征，用顏色深淺表示是否支持。

最后還展示了模型版本和用量限制的信息。

針對一些特定模型（如GPT-4o），還提供了示例提示詞。

有了這樣一套身份卡和比較系統(tǒng)，開發(fā)者能夠更清楚地了解每種模型的特點和功能，從而在開發(fā)過程中綜合考慮能力、成本等因素，做出更合適的選擇。

不過這些身份卡主要針對的是API接口，這意味著它們主要面向開發(fā)者。

網(wǎng)友自制個人用戶指南

盡管不像API那樣，模型下還有更多子版本，但對于個人用戶而言，選擇不同的模型同樣是一個復(fù)雜的問題。

幸好有像Peter Gostev這樣的高手，他通過對ChatGPT中不同模型的功能進行詳細梳理和總結(jié)，整理成了一個表格。

這張表格清晰地列出了不同模型的功能，以及不同等級用戶可使用的可用量。

對Peter的這份總結(jié)，許多人稱贊它讓在OpenAI眾多模型中選擇變得更容易。

不過也有網(wǎng)友們指出，這類表格最大的缺點就是容易過時。

比如Peter發(fā)布的這份總結(jié)，發(fā)布不足一周，但當(dāng)時還不支持數(shù)據(jù)分析的Deep Research現(xiàn)在已經(jīng)支持了。

下面的評論稱，這類表格之所以仍被使用，是因為我們還停留在生成式AI的功能機時代，亟需有人將其帶入iPhone時代。

不過還好，OpenAI已經(jīng)在朝這個方向努力了。

上個月，奧特曼在介紹GPT-4.5和GPT-5的推文中表示，自己和用戶一樣討厭模型選擇器。

他表示，到GPT-5發(fā)布時，包括o3在內(nèi)的功能都將集中到一個統(tǒng)一模型中，不再單獨發(fā)布，這一方式將同時適用于ChatGPT和API。

至于最終的整合版本表現(xiàn)如何，這一過程中的過渡是否平穩(wěn)，壓力就落在了OpenAI身上。

[1]https://platform.openai.com/docs/models[2]https://www.linkedin.com/posts/peter-gostev_chatgpts-ecosystem-is-quite-complex-so-activity-7302830959681261571-j7Ev/