OpenAI 这个初创公司训练了一些人工智能模型，这些模型可以做不同类型的任务，比如生成自然语言文字内容，生成代码或者图像，我们也可以定制调校属于自己的人工智能模型，这些模型可以用来生成文字内容，做语义搜索或对内容做分类等等。我们可以通过 OpenAI 提供的应用接口使用这些模型提供的各种功能。下面我们先了解一下跟 OpenAI 接口相关的一些关键概念。

Prompts 与 Completions

Prompts，就是在使用人工智能模型的时候提供的文字说明或者示例。也就是通过编写 Prompts，说明一下要让人工智能模型做的事情，或者给模型提供一些示例，让它更能理解我们想要的东西。

这个 Prompts 可以翻译成 “提示”。我们把写好的 Prompts 交给模型，模型处理之后返回来的文本叫 Completions，也就是模型处理了 Prompts 之后给我们返回来的一些结果。

比如你想让 GPT 给家里的宠物狗起个名字，这个 Prompts 可以写成 “给狗狗起个名字”，GPT 返回的 Completions 可能是一些适合的名字，比如小虎，红豆，花花等等。

Tokens

模型在理解还有处理文本的时候，会把文本分割成一些基本的处理单元，这些基本的处理单元叫 tokens。一些简单的单词可能是单独的一个 token，比如 apple，有些单词可能会被切分成多个 token，比如 hamburger 会被切分成三个 token，ham，bur 还有 ger。要注意的是不同的模型能够处理的 token 数量是不一样的，处理 token 所需要的费用也是不一样的。

另外模型接口处理的 token 数量是输入还有输出的总和，也就是你写的 prompts 切分出来的 token数量 ，再加上模型给的 completions 文本切分出来的 token 数量。

Models

Models，在这里指的是人工智能模型，可以理解成能够处理不同任务的机器。OpenAI 提供了一系列的模型，比如 GPT 可以生成文本，DALL·E 可以生成图像，Whisper 可以把语音转换成文字。通过 OpenAI 提供的接口，我们可以使用这些模型提供的功能。