用不起的GPT-3 API 收费套餐

OpenAI前几天公布了GPT-3 API的收费标准，又是一番热议。

 

初略了算了一下我们team自己的东东，感觉做个实验，上千刀就没了。如果我们买了api，以后跑个实验估计得审批了。算了，还是不要买的好。

 

Twitter上有人说，我觉得花这个钱做个自动写代码还差不多，毕竟程序员的成本很高，如果买了做自动补齐，那是要亏死了。一位印度哥们说，这个价格，我雇个人来补齐也不难。

你会买吗？

 

如果公司要引入AI做一些nlp方面的处理，目前的做法，要么雇一些data scientist从头做起，要么外包给ai咨询公司来搞定，OpenAI提供了第三条选择，听上去其实蛮不错的。Cloud也不是一夜之间就受待见的，所以OpenAI对自己应该是有信心的。

 

大伙可能有点不满的是， OpenAI在成立的时候，自定义为是非赢利性组织，冠以Open旨在研究最新的AI并共享。这一举动貌似反其道了。其实反其道并不是GPT-3所促发。走上这条路也比较复杂。AI的火速发展以及大家对AI未来的期望，使得OpenAI拥抱AGI的使命成立以来，无数投资者来投怀送抱，2018年，微软更是大手笔砸入十亿美元。当然投资者并不是来烧钱的。AI的成本非常高，GPT-3的一次训练成本是4.6m美刀，高级researcher的年薪是百万美元。OpenAI继续研究下去需要钱，投资者投钱进去需要回报。要解决这个矛盾，自然必须设计出商业模型。2019年，OpenAI 重组，成立子公司，Sam Altman成为了CEO，表明了生财的决心。

 

谈到GPT-3的cost, 今天看了lex-fridman的一个短视频讲GPT-3即使有175B个参数，但与人脑100t个synapses比还差的远，然后根据摩尔定律，未来10年20年的对与训练GTP-4的成本。

 

 

别忘了，这些都是物理成本，还没算上科学家的成本。

 

更多原创文章，关注Dagis公众号。