OpenAI o1 API是OpenAI公司推出的一款针对复杂推理问题的全新大模型，它能够在回答问题之前进行更长时间的“思考”，以提供更准确和全面的响应。

主要功能
o1 API的主要功能包括：

函数调用：能够无缝连接o1模型与外部数据和API。
结构化输出：生成可靠地遵循自定义JSON Schema的响应。
开发者消息：允许开发者指定模型的指令或上下文，例如定义语气、风格和其他行为指导。
视觉能力：能够理解图像，为科学、制造或编码等需要视觉输入的领域解锁更多应用。
更低延迟：针对给定请求，o1模型平均使用的推理Token比o1-preview少60%。
推理力度参数：新增reasoning_effort API参数，允许开发者控制模型在回答问题前的思考时间
。
技术原理
o1 API基于强化学习的内化思维链学习，通过思维链式的问题拆解，模型可以不断验证和纠错。这种技术使得o1模型在编程、数学、物理和化学博士级问题等任务上提升显著。

应用场景
o1 API的应用场景包括但不限于：

客户支持：构建代理应用程序以简化客户支持。
供应链决策：优化供应链决策。
金融趋势预测：预测复杂的金融趋势。
科学、制造或编码：需要视觉输入的领域，如错误表单检测、计算错误识别和修正建议。
使用方法
o1 API可以通过Python SDK进行集成，例如，使用以下代码可以创建一个聊天完成请求：

python
from openai import OpenAI
client = OpenAI()
prompt = "你的提示信息"
response = client.chat.completions.create(
model="o1-mini",
messages=[
{
"role": "user",
"content": [
{
"type": "text",
"text": prompt
},
],
}
]
)
print(response.choices[0].message.content)
此外，OpenAI还提供了Go和Java SDK，以支持不同编程语言的开发需求。

适用人群
o1 API适用于：

开发者：需要构建智能AI应用的开发者。
研究人员：进行复杂数据分析和研究的科研人员。
企业用户：需要优化决策和提高效率的企业用户。
优缺点
优点
更高的准确性：o1模型在多步骤任务中提供更高的准确性。
成本效益：相比o1-preview，o1模型的成本降低了60%。
灵活性：提供了更多的API参数和功能，如reasoning_effort，以适应不同的需求。
视觉功能：集成了视觉能力，扩展了应用范围。
缺点
学习曲线：对于新手开发者来说，可能需要时间来熟悉API的所有功能和参数。
资源消耗：尽管成本降低，但在处理非常复杂的任务时，资源消耗可能仍然较高。
分类标签
人工智能；自然语言处理；机器学习；API；开发者工具