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 ChatGPT 3.5 5美元$5刀api-key-独享稳定-官网直链不限速

注意事项:下单邮箱要填写对；

【商品清单】chatgpt3.5  api key*1  本商品含5美元余额，5美元有效期三个月 此批账号是6月份到期。

备注:由于官方取消了chatgpt3.5 5美元的试用账号，这里的都是自己充值的，只有api key没有账号，适合调取用。

3.5带账号5美元的，现在都过期了，新的都是自己充值的，现在调整价格。带账号和api，50元一个。性价比不高，不推荐买。

此款产品改为手动发货，下单后30分钟内，查询订单号即可。

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5美元$5刀api-key使用计费说明：按回答内容计费

（API调用计费方式，总消耗=提问消耗+答案消耗）  价格：$0.00200/1K tokens K tokens 大约750个英文单词，375个汉字 账号体验金大约能回答中文100万汉字，英文200万单词

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chatgpt基础知识:

　　1、ChatGPT简介

　　首先，ChatGPT 是由 OpenAI 开发的自然语言处理（NLP）模型，基于 GPT-3 及之后的架构，并专门优化了与人类用户的交互对话。我们可以将其分解为：

　　Chat：聊天，意味着模型主要用于与人类用户进行互动对话。

　　GPT：代表 "Generative Pre-trained Transformer"，即模型的核心架构。

　　G（Generative）：生成式，表示模型能生成新内容，如文本、答案等。

　　P（Pre-trained）：预训练，意味着模型在大量文本数据上进行了预训练，能理解和生成自然语言。

　　T（Transformer）：转换器，一种用于自然语言处理任务的神经网络架构。它在2017年的一篇论文中被提出，被OpenAI应用于GPT模型。该架构具有强大的并行处理和注意力机制。

　　综上，ChatGPT 是一个生成式预训练转换器模型，经过优化实现与人对话。目前，谷歌的BERT模型也使用了Transformer架构，这是当前NLP领域最主流的模型架构，也是大型模型训练的基础。

　　2、GPT模型的发展历程

　　GPT模型自2018年问世以来，参数规模不断扩大。最新的GPT-4比第一代参数量提升了近4000倍（1.2亿vs5000亿），这使得GPT模型的能力显著提升。现在的成果让研究人员惊艳，有点像大脑中神经元数量增加后，某种智能和意识涌现出来。作为参照，人类大脑的神经元突触连接数量约为100万亿-1000万亿，老鼠约为450亿-600亿，狗大约是10万亿。

　　GPT：于2018年6月发布，是OpenAI基于Transformer架构的首个模型，采用生成式和预训练方法。它在自然语言理解和生成任务上取得了显著成功。

　　GPT-2：于2019年2月发布，模型参数从上一代的1.2亿增长到了15亿。这使得GPT-2在多种NLP任务上取得显著性能提升，如阅读理解、机器翻译和摘要生成等。

　　GPT-3：于2020年6月发布，第三个版本，拥有超过1750亿参数，比第一代提高了1000倍。此时，GPT模型在各种自然语言处理任务上表现已表现出色，并能生成极具说服力的文本。GPT-3的一个重要特点是它能在没有显式微调的情况下，通过调整输入和输出格式实现零样本学习（zero-shot learning）和少样本学习（few-shot learning）。正因如此，GPT具备了从零开始与人进行对话的能力，第一个版本的ChatGPT就是基于GPT-3。

　　GPT-3.5：于2022年11月发布，是GPT-3的改进版本，模型参数规模达到了2000亿。这个版本的GPT使用了强化学习从人类反馈中学习（RLHF），在各种自然语言处理任务上都有所提升，特别是在对话方面，它能生成更自然、更流畅、更有趣的文本。

　　GPT-4：于2023年2月发布，是目前最先进的自然语言生成模型，拥有超过5000亿参数。这个版本的GPT最核心的新增能力是支持多模态输入和输出（如图像、音频、视频等），这是个革命性的变化，相当于经过改造，ChatGPT能「听见」和「看见」现实世界。

　　总结一下，GPT模型从第一代到现在的GPT-4，经历了多次升级，参数规模不断扩大。这使得GPT模型的能力得到显著提升，能应对更多复杂的自然语言处理任务，为人们提供更智能、更自然的交互体验。

　　3、ChatGPT的应用场景简述

　　事实上，其实任何与「语义理解」和「语言生成」有关的所有事情都能靠ChatGPT得到很大程度的解决：

　　「语义理解」：比如最简单的翻译（需要理解词语的意思），智能客服（需要理解客户的请求），文章总结，会议纪要等等；

　　「语言生成」：这是指你的结果是需要它帮你生成一段文字或代码，这方面它能处理得很好，比如回答问题，撰写文章，写一个网页的代码等等。

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　　提升与ChatGPT对话能力的七个技巧

　　粗略估算，我与ChatGPT已经累计对话超过200万字了，有写文章/论文/小说/诗歌、写游戏/网站代码、定营销方案、翻译、制定旅行计划、生成MidJourney prompt关键词等数十种不同的使用场景。

　　在这个过程中，我发现在不同任务下都各自有一些特殊的prompt结构可以帮我获得更好的结果。但同时，我也总结了结构化的且普适的7个技巧，基本上无论在什么需求场景下，通过这些技巧（设定角色、明确问题、提供背景信息等），都可以提升获得满意答案的几率。

　　1. 设定用户角色

　　让 ChatGPT 了解你的角色可以使它为你提供更贴近你需求的答案，从而提高对话相关性和满意度。

　　正面案例: "我是一名软件工程师，请教你如何优化数据库性能？"

　　负面案例: "如何优化数据库性能？"

　　可能出现的问题: 答案可能不会针对软件工程师的技能和经验进行优化

　　2. 设定 ChatGPT 的角色

　　设定专业角色（如律师、医生、教练等）可以让 ChatGPT 为你提供更具专业性的意见和建议。

　　正面案例: "作为一名营养师，你能推荐一些健康的零食吗？"

　　负面案例: "推荐一些健康的零食"

　　可能出现的问题: 答案可能缺乏专业角度和建议

　　3. 明确问题

　　尽量让问题更具体和明确，这样 ChatGPT 可以为你提供更准确和相关的回答。

　　正面案例: "如何在 Python 中将字典转换为 JSON 字符串？"

　　负面案例: "如何处理字典？"

　　可能出现的问题: 答案可能包含与期望问题无关的信息

　　4. 提供背景信息

　　在提问时，提供一定的背景信息和上下文，可以帮助 ChatGPT 更好地理解你的问题和需求。

　　正面案例: "我正在为初学者编写一篇 Python 教程，如何解释变量？"

　　负面案例: "如何解释变量？"

　　可能出现的问题: 答案可能不符合初学者的需求和理解水平

　　5. 采用开放式问题

　　尝试使用开放式问题来引导对话，这将鼓励 ChatGPT 为你提供更丰富的信息和见解。

　　正面案例: "如何成为一名成功的企业家？"

　　负面案例: "成为企业家容易吗？"

　　可能出现的问题: 答案可能不会提供有关成功企业家所需的技能和策略

　　6. 分阶段提问

　　如果你有一个复杂的问题，可以先提一个简单的问题作为开端，然后逐步深入。

　　正面案例: "什么是机器学习？" -> "谈谈监督学习和非监督学习的区别"

　　负面案例: "机器学习是什么，监督学习和非监督学习的区别是什么？"

　　可能出现的问题: 答案可能在解释某一部分时显得仓促，导致理解不全面

　　7. 请求示例和解释

　　如果你对某个答案不太理解或需要更多信息，可以要求 ChatGPT 提供具体示例或进一步解释。

　　正面案例: "能否提供一个 Python 中使用 for 循环的示例？"

　　负面案例: "什么是 for 循环？"

　　可能出现的问题: 答案可能缺乏具体示例，导致难以理解

　　通过遵循上述 7 个技巧，你可以更有效地与 ChatGPT 交流，获得更满意的答案。