OpenAI 的模型搞得太多太凌亂，官方自己都看不下去了。

為了厘清這些模型還有它們的各種版本，官方直接給做它們了一套" 身份卡 "。

每個模型 " 身份卡 " 都包含了能力、速度、支持模態(tài)、價格等信息，并且以圖示 + 簡單文本的形式呈現，既簡潔又清晰。

而且還上線了對比功能，可以一次對比三個模型，直觀比較之間各項指標的差異。

但還是有網友覺得太復雜，希望能讓 Deep Research 給自己整理一個 " 太長不看 " 版本。

OpenAI 模型 " 身份卡 "

發(fā)布模型 " 身份卡 " 的同時，OpenAI 也對自家還在提供 API 服務的模型進行了一波分門別類，做了一個索引。

首先是我們更熟悉的推理模型系列和GPT 家族，其中也包括各種衍生版本和較古老的 GPT-3.5 Turbo 等模型。

之后是繪圖模型DALL · E、語音合成模型TTS、語音識別模型Whisper，以及一些嵌入模型。

此外還有用于安全檢測的微調模型，以及未經過指令遵循訓練的基礎模型。

以 o1 為例，頁面先是展示了它的推理能力和速度、價格以及支持的輸入 / 輸出模態(tài)這些關鍵信息。

并且還提供了與類似的 o1-mini 和 o3-mini 的價格對比。

再往下翻則是一些細節(jié)功能和特征，用顏色深淺來代表是否支持。

最后還展示了關于模型版本和用量限制的信息。

針對部分模型（比如 GPT-4o），還提供了提示詞示例。

有了這樣一套 " 身份卡 " 和比較系統(tǒng)，開發(fā)者可以更清晰地了解每種模型的特點、功能，從而在開發(fā)的時候綜合考慮能力、成本等因素，做出更合適的選擇。

不過這些身份卡針對的都是 API，也就意味著主要面向開發(fā)者，而至于個人用戶……

網友自制個人用戶指南

雖然不像 API 那樣模型下面還有許多子版本，但對于個人用戶而言，各種模型的選擇同樣是一個復雜的事。

還好有高手在民間，AI 博主Peter Gostev綜合文檔、實測和討論交流后，對 ChatGPT 中不同模型的功能進行了詳細梳理，濃縮成了一個表格。

不同模型的功能，以及不同等級用戶的可用量，都一目了然。

對 Peter 的這份總結，有人稱贊這讓在凌亂的 OpenAI 模型中做出選擇變得更容易。

不過也有網友指出，這類表格最大的問題是很容易過時。

比如 Peter 的這份總結發(fā)布其實才不到一周，但當時還不支持數據分析的 Deep Research 現在已經支持了。

下面的回復稱，之所以還需要這樣的表格，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 時刻。

不過還好 OpenAI 這邊，已經開始往這個方向上努力了。

上個月，奧特曼在介紹 GPT-4.5 和 GPT-5 的推文中表示，自己和用戶們一樣討厭模型選擇器。

他表示，到 GPT-5 發(fā)布時，包括 o3 在內的功能都將集中到一個統(tǒng)一模型當中，而不再單獨發(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怎樣，這中間的過度又是否平穩(wěn)，壓力就給到 OpenAI 了。

參考鏈接：

[ 1 ] https://platform.openai.com/docs/models

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