---

OpenAI 的核心技术与产品

OpenAI 是全球领先的人工智能研究与部署公司，旗下核心大语言模型（Large Language Models，简称 LLMs）品牌涵盖 GPT 系列、Sora 等多个产品线，围绕这一技术推出了多款具有广泛影响力的产品与服务，涵盖智能对话、内容创作、多模态生成、企业级解决方案、开发者生态服务等多个领域，其核心优势在于超强自然语言理解与生成能力、原生智能体（Agent）架构、多模态深度融合、全场景生态适配。

1. OpenAI 大语言模型与多模态系列

这是 OpenAI 最具代表性的技术成果，基于优化的 Transformer 架构，通过大规模多模态数据（文本、代码、图像、音频、视频）预训练，并采用“Agentic 与 Workflow 协同”的核心建模技术——从底层强化自主任务规划、多工具调用与多步骤协同能力，实现复杂任务的端到端闭环执行，同时通过严格的安全对齐训练与内容审核机制，降低有害信息生成概率，保障各类消费级与企业级场景的应用安全。依托与 Nvidia、AMD、CoreWeave 等公司达成的万亿级计算基础设施协议，为模型训练与推理提供强大算力支撑。

• GPT-3.5 基础系列
  2022 年 11 月伴随 ChatGPT 同步发布，是 OpenAI 首款实现大规模民用的核心大语言模型系列，首次让全球用户体验到生成式 AI 的颠覆性价值。系列包含 GPT-3.5 Turbo、GPT-3.5 Turbo Instruct 等版本，支持最长 16k tokens 上下文窗口，具备高效的文本生成、对话交互与简单推理能力，在基础问答、信息总结、文案创作等轻量化场景中表现出色，奠定了 OpenAI 消费级市场的技术与用户基础。

• GPT-4 多模态系列
  2023 年 3 月发布的多模态旗舰模型，核心突破在于实现文本与图像信息的深度融合，可精准解读图片中的文字、图表、设计稿等内容并完成分析与生成任务。系列包含 GPT-4、GPT-4 Turbo、GPT-4 Vision 等版本，最高支持 128k tokens 上下文窗口，面向开发者开放完整 API 服务，支持图文混合文档解析、多模态报告生成、复杂逻辑推理等核心场景，是 OpenAI 面向消费级高端市场与企业级入门市场的核心解决方案。

• GPT-5 Pro 专业系列
  2025 年 10 月在 DevDay 2025 开发者大会发布的旗舰级专业模型，采用先进的 MoE 架构，具备更强的推理能力、多模态处理能力与智能体协同能力。核心亮点是深度集成 AgentKit 开发工具，支持开发者构建自定义多步骤 AI Agent，同时支持与第三方应用的深度联动。主要面向高端科研场景、企业级复杂业务定制需求与专业开发者生态构建，在复杂任务规划、多工具协同自动化、深度行业分析等场景中表现优异，初期通过 ChatGPT Premium Plus 订阅服务与企业级 API 向用户开放。

• Sora 视频生成系列
  2024 年发布的革命性视频生成模型，2025 年推出 Sora 2 重大升级版本，核心突破在于实现文本到高质量长视频的直接生成，支持生成 60 秒以上、4K 分辨率的逼真视频内容，具备强大的场景逻辑一致性与细节还原能力。该系列模型深度融合多模态理解与生成技术，在视频创作、创意设计、影视制作辅助、虚拟场景构建等超复杂场景中展现出颠覆性价值，其 API 已向专业创作者与企业用户开放，推动生成式 AI 向视觉内容创作领域深度渗透。

• ChatGPT 生态与轻量化系列
  面向全场景用户需求的生态级产品系列，依托 ChatGPT 核心平台构建，核心亮点是“Apps in ChatGPT”生态集成能力，可直接调用 Canva、Spotify、Apple Music、Adobe、Salesforce 等第三方应用，实现无需跳转的闭环任务执行。同时包含 gpt-realtime-mini 等轻量化语音模型，价格较大型模型低 70%，支持低成本语音交互场景。系列涵盖浏览器端、移动端、API 接入等多种部署形态，支持智能对话、内容创作、日常助手、企业客服等多元化轻量功能，已服务全球数亿用户，推动 AI 能力与生活、工作、创作全生态深度融合。
  

2. OpenAI小总结

1. 核心框架上，保留了“基础系列-多模态版-旗舰专业版-生态轻量化版”的产品层级，适配 OpenAI 从 GPT-3.5 到 GPT-5 Pro、Sora 系列的迭代节奏与版本命名体系。

2. 技术特性上，将原有技术亮点替换为 OpenAI 核心的“Agentic 与 Workflow 协同”“多模态视频生成”“万亿级算力支撑”等特性，调整了上下文窗口、核心功能、发布时间等核心数据，贴合 OpenAI 官方公布的技术指标与 DevDay 2025 发布内容。

3. 场景适配上，结合 OpenAI 的生态布局，调整了“全场景生态集成”“专业视频创作”“企业级任务自动化”等更贴合其应用场景的表述，同步更新了 ChatGPT 应用商店、AgentKit 开发工具、第三方生态合作伙伴等部署渠道，确保内容与实际应用一致。

通过“能用AI”获取API Key（国内）

针对国内用户，由于部分海外服务访问限制，可以通过国内平台“能用AI”获取API Key。

1、访问能用AI工具

在浏览器中打开能用AI进入主页
https://ai.nengyongai.cn/register?aff=PEeJ

登录后，导航至API管理页面。

2、生成API Key

1. 点击“添加令牌”按钮。
2. 创建成功后，点击“查看KEY”按钮，获取你的API Key。

---

3、使用大模型 API的实战教程

拥有了API Key后，接下来就是如何在你的项目中调用大模型 API了。以下以Python为例，详细展示如何进行调用。

(1).可以调用的模型

gpt-3.5-turbo
gpt-3.5-turbo-1106
gpt-3.5-turbo-0125
gpt-3.5-16K
gpt-4
gpt-4-1106-preview
gpt-4-0125-preview
gpt-4-1106-vision-preview
gpt-4-turbo-2024-04-09
gpt-4o-2024-05-13
gpt-4-32K
claude-2
claude-3-opus-20240229
claude-3-sonnet-20240229
等等100多种模型

(2).Python示例代码（基础）

基本使用：直接调用，没有设置系统提示词的代码

from openai import OpenAI
client = OpenAI(
    api_key="这里是能用AI的api_key",
    base_url="https://ai.nengyongai.cn/v1"
)

response = client.chat.completions.create(
    messages=[
    	# 把用户提示词传进来content
        {'role': 'user', 'content': "鲁迅为什么打周树人？"},
    ],
    model='gpt-4',  # 上面写了可以调用的模型
    stream=True  # 一定要设置True
)

for chunk in response:
    print(chunk.choices[0].delta.content, end="", flush=True)

在这里插入代码片

(3).Python示例代码（高阶）

进阶代码：根据用户反馈的问题，用Claude进行问题分类

from openai import OpenAI

# 创建OpenAI客户端
client = OpenAI(
    api_key="your_api_key",  # 你自己创建创建的Key
    base_url="https://ai.nengyongai.cn/v1"
)

def api(content):
    print()
    
    # 这里是系统提示词
    sysContent = f"请对下面的内容进行分类，并且描述出对应分类的理由。你只需要根据用户的内容输出下面几种类型：bug类型,用户体验问题，用户吐槽." \
                 f"输出格式:[类型]-[问题:{content}]-[分析的理由]"
    response = client.chat.completions.create(
        messages=[
            # 把系统提示词传进来sysContent
            {'role': 'system', 'content': sysContent},
            # 把用户提示词传进来content
            {'role': 'user', 'content': content},
        ],
        # 这是模型
        model='gpt-4',  # 上面写了可以调用的模型
        stream=True
    )

    for chunk in response:
        print(chunk.choices[0].delta.content, end="", flush=True)


if __name__ == '__main__':
    content = "这个页面不太好看"
    api(content)

通过这段代码，你可以轻松地与AI模型进行交互，获取所需的文本内容。✨

---

更多文章

【OpenAI】获取OpenAI API Key的多种方式全攻略：从入门到精通，再到详解教程！