选择AI API的指南：ChatGPT、Gemini或Claude，哪一个最适合你？

近年来，人工智能 API 的种类和数量大幅增加。这些 API 提供了不同的定价模式，从有限的免费套餐到包含更高配额和附加功能的付费计划。那么，如何为项目选择最合适的 API 呢？

本文将帮助选择适合产品的 API，重点介绍三款来自领先供应商的 API——Claude，并为 2024 年最佳 AI API 提供参考。

API 的工作原理解析

一般来说，应用程序编程接口（API）是充当中介的软件工具，支持不同软件应用之间的通信与交互。

AI API 被视为软件与 AI 服务之间的桥梁，使得无需从头构建即可轻松访问 AI 功能。这些 API 提供标准化接口，能够将 AI 功能无缝集成到不同的项目中。

例如，当使用音乐流媒体应用查找播放列表时，应用通过 API 向服务发送请求，服务则检索并返回相应的播放列表。同样，在在线商店更新送货地址时，应用会通过 API 将更改传达给商店数据库进行更新。

API 事务通常涉及几个关键组件：应用程序发出的请求、处理请求后的服务器响应、端点（发送请求和接收响应的特定位置）以及执行操作的指示方法。

将人工智能 API 集成到项目中的优势

将人工智能集成到项目中可以升级功能并提升用户体验。例如，AI API 可以部署机器学习和人工智能算法，而无需具备这些领域的深厚专业知识。这不仅扩展了功能，还丰富了整体用户体验，推动了创新和项目的持续增长。

自动化和个性化是 AI API 的主要优势。通过自动化项目中的任务，AI API 简化了操作流程，帮助从数据中提取有价值的见解，并为用户提供个性化的体验。

将 AI API 纳入项目还能够节省大量时间和资源。通过使用 API 提供的预训练模型和算法，避免了从零开始构建 AI 模型的复杂过程。这加快了开发进度，同时确保了集成人工智能功能的质量与准确性，为项目推进提供了高效、务实的解决方案。

OpenAI 的 API：ChatGPT

OpenAI 因创建多个有影响力的 AI 模型而闻名，特别是生成式预训练 Transformer 系列（GPT），其中包括 GPT-3 及其更新的迭代版本 GPT-4。这些模型已经在广泛的互联网数据集上进行了训练，使其能够熟练地处理各种语言相关任务，如翻译、回答问题和文本总结。

OpenAI API 使这些先进的模型变得更加易于访问，允许企业和开发人员将复杂的 AI 功能集成到他们的软件中。该 API 兼容多种开发环境，并支持多种编程语言，使得开发过程相对简便。工具包包含 SDK，并采用一种鼓励跨领域应用和探索的定价模型。

在定制和灵活性方面，OpenAI 提供支持更大上下文窗口的功能，能够在单个提示中处理大量数据。开发人员还可以选择在特定数据集上训练模型，从而创建满足特定行业需求的定制应用。

OpenAI API 支持当今人工智能应用的核心任务，包括：

语言翻译：实现高精度的跨语言交流。
内容生成：生成与上下文相关的原创文本。
总结：将冗长文档转化为简洁版本。
问答：准确回答用户的询问。
代码生成：根据描述生成功能代码，帮助开发人员。
情绪分析：检测并解释文本中的情绪基调。

OpenAI API 的定价模型采用即用即付的方式，根据处理的数据量收费。这种定价方式灵活，适合从个人开发者到大企业的广泛用户群体。费用由处理的令牌数量决定，定价级别满足不同使用量和响应时间的需求。

谷歌的 API：Gemini

Gemini API 由 Google 开发，提供了一种通用的人工智能方法，能够处理各种类型的数据，包括文本、图像、视频、音频和代码。这种适应性使其适用于跨多个平台的各种人工智能应用，从大型数据中心到紧凑的移动环境。

Gemini 提供三个不同的版本：Gemini Ultra、Gemini Pro 和 Gemini Nano。Gemini Ultra 提供全面的功能，旨在满足高性能需求；Gemini Pro 是该系列中的首个产品，已集成到 Google Bard 中，为 AI 功能提供坚实的基础；Nano 型号特别注重效率，专为直接在设备上使用而设计。

Gemini 的架构围绕纯解码器变压器构建。这种结构允许更动态的预测和一致的输出，将其与主要专注于理解输入上下文的仅编码器系统区分开来。支持 Gemini 的强大数据集包括广泛的互联网文档、代码、书籍和其他文本，进一步增强了其操作能力。

Gemini 在各种基准测试中的表现都值得称赞，显示出其在处理复杂任务（包括多模式任务）方面的强大能力。其上下文处理能力非常强大，支持超过 32,000 个令牌，能够高效管理需要持续关注的扩展任务。

Gemini 的优点和主要特点：

多模态能力：Gemini 集成了文本、图像、视频、音频和代码的处理，增强了其处理复杂、多模式任务的能力。
高级推理：Gemini 展现了增强的推理能力，尤其在 MMLU、Big-Bench Hard、DROP、GSM8K 等学术和复杂任务基准测试中，常常表现优于同类产品。
实时数据训练：与基于历史数据训练的模型不同，Gemini 在实时数据训练方面表现出色。

Anthropic 的 API：Claude

有许多比较文章将 ChatGPT 和 Gemini 相互竞争，但最近出现了一个“新”API，许多观点认为最新版本的 Claude API 优于它们。让我们深入了解 Anthropic 的这个 AI API。

Claude 是由 Anthropic 开发的复杂人工智能模型，专注于创造安全、道德和高效的人工智能。Claude 旨在进行自然且情境感知的对话，确保互动不仅准确，还遵守道德准则。

该模型致力于提供透明度和可解释性，使用户能够理解其响应背后的原因，这是建立对人工智能技术信任的重要步骤。Claude 多才多艺，擅长处理当前人工智能领域的各种关键任务。其主要特性和功能包括：

内容生成：生成原创且相关的文本。
图像解读：理解和描述视觉内容。
总结：将大量信息浓缩成简洁的摘要。
分类：准确分类内容。
翻译：促进跨越语言障碍的沟通。
情绪分析：评估文本背后的情感基调。
代码探索和生成：通过生成代码片段协助软件开发。
问答：为用户的疑问提供准确的答案。
创意写作：创作引人入胜且富有创意的文本。

在性能方面，Claude 可与 OpenAI 的 GPT-4 等其他领先模型相媲美，甚至在某些情况下表现优越，特别是在处理语言和视觉模型（LLMs 和 VLMs）的非工具用例时。Claude 在响应质量、速度和成本效率方面似乎也与 GPT-4 的能力相匹配。

Claude 的使用基于 API 调用的基本费率，并根据所使用的工具类型收取额外费用：Claude 3 Opus：395 个令牌，Claude 3 Son…

ChatGPT、Gemini 与 Claude 比较

以下是根据成本、性能和未来潜力等因素对每个 API 的简要评估。

成本分析

对于大多数公司或个人来说，最重要的因素之一是 API 的价格是否实惠。在成本方面，OpenAI 提供了一系列模型，包括 GPT-4 和 GPT-3.5 Turbo，价格从每千个代币 1 到 3 美分不等。Gemini 目前虽然免费但使用有限，全面投入使用后，成本可能会增加。Anthropic 的定价结构虽然有些不清楚，但大约是每千个代币一美分。
性能和适用性

OpenAI 以其先进的模型和良好的声誉闻名，使其成为追求稳定性和高质量的用户的推荐选择。Gemini 尽管对未来有较高期望，但目前仍在培训阶段，可能不适合用于生产级软件。Anthropic 的输出质量与 OpenAI 相当，可以作为 OpenAI API 出现问题时的备份选项。
未来潜力

虽然 OpenAI 目前是许多人的首选，但随着 Gemini 和 Anthropic 的发展，情况可能会发生变化。建议时刻关注三家供应商的更新和进步，随时调整选择。总的来说，选择时应考虑每个 API 提供的输出价值，优先考虑质量和相关性，而非单纯的成本。

如何为您的项目选择合适的 AI API？

为您的项目选择正确的 AI API 取决于多个因素，包括 API 的功能、项目需求、预算限制以及长期可扩展性的期望。以下是帮助您做出明智决策的方法：

1. 项目需求

首先也是最重要的，您需要明确项目的具体需求。每个项目都有其独特的要求，无论是自然语言处理、计算机视觉、异常检测还是其他专业功能。了解项目需求可以有效地缩小可选 API 的范围。

例如，如果您正在开发聊天机器人应用程序，选择精通自然语言处理的 AI API 可以更好地理解和响应用户查询。对于计算机视觉项目，您则需要具备图像识别和对象检测功能的 API。

2. API 的能力

在明确需求后，您需要根据潜在 API 的能力来评估它们是否能够满足这些要求。需要考虑的关键因素包括 AI 模型的多样性和复杂性、对不同编程语言的支持、以及 API 与现有技术堆栈的集成度。

例如，若您正在开发推荐引擎，您会优先选择不仅提供先进数据处理算法的 API，还需要能够顺利与您使用的编程语言（如集成的 API。

3. 预算考虑因素

在选择 API 时，财务规划是不可忽视的因素。不同的 API 提供不同的定价结构，包括订阅模式和即用即付选项。评估 API 成本是否符合您的项目预算非常重要。较小或试点项目可能会从提供免费套餐或低成本模型的 API 中受益，而较大、AI 密集型项目可能需要更强大、价格较高的 API 服务，以换取更高的性能和可靠性。

原文链接：How to decide on AI API: ChatGPT, Gemini, or Claude