基于 官方API 的中转服务

在这个开放与分享的时代,OpenAI引领了一场人工智能的革命。现在,我们骄傲地向全世界宣布:我们已经完全支持OpenAI的全模型、以及国产各种大模型最令人激动的是,我们已经做好准备,向世界揭晓更强大、更具影响力的LLM!

  • 日API调用量 100K+
  • 支持大模型数 100+
  • 注册会员数 120K+
  • 充值比例 2CNY : 1USD
    普通用户组
  • 合作用户充值比例 1.7CNY : 1USD
    累计满500刀
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我们提供的服务

GPT 3.5 Turbo

GPT-3.5 Turbo基于GPT-3架构,提供了与GPT-3相当的性能,但成本更低,是开发各种应用的理想选择。它适用于多种任务,包括文本生成、语义搜索、文本摘要、翻译、函数调用、等。无论您是开发者、研究人员还是企业用户,都可以依赖GPT-3.5 Turbo的强大功能,轻松构建高效、智能的应用程序。

国产大模型

现在,在这里,您将拥有独特的机会,体验由国内顶尖科技公司——阿里、智谱、360、讯飞、百度、腾讯、等提供支持的国产大模型。这些模型代表了国内各个领域的最新科技突破,涵盖了人工智能、自然语言处理、图像识别等多个领域。它们不仅仅是技术的巅峰,更是智能服务的巅峰。

GPT4及32K

GPT-4是OpenAI GPT模型系列的最新版本,它在延续了GPT-3的特性的基础上,在模型规模和理解能力等方面有了显著提升。GPT-4具备更强的生成能力和理解深度,能够应用于更加复杂的场景,并且能够理解更加复杂的命令。本站现在也完美支持GPT-4-32K,为用户提供更优秀、更智能的服务体验。

DCDN全球加速

我们的接口采用DCDN全球加速,以确保无论你在世界的哪个角落,都能得到快速、稳定的服务。DCDN(Dynamic Content Delivery Network)是一种动态内容分发网络,可以根据用户的地理位置、设备类型、网络条件等状况,自动进行线路选择,实时调整内容的交付策略,以实现最优的性能。

官方扣费标准

在这个智能世界里,您有机会塑造属于自己的未来。我们热切期待着您每一次的创新,让我们携手共建人工智能的新时代。 我们承诺严格遵守官方扣费标准,绝无任何额外费用。每一次请求都会按照官方标准透明扣费,确保您清晰明了地了解每次消费,无需担心任何其他问题。让您放心体验,畅享智能技术带来的便捷与乐趣。

数据安全

在我们的大型语言模型(LLM)聚合API平台,数据安全处于核心地位。我们采用多重安全措施,包括行业标准的数据加密、严格的访问控制和多因素认证,以保护用户数据免受未授权访问。我们还定期进行安全审计和漏洞扫描,确保平台的安全性。我们的目标是提供一个既安全又可靠的服务平台,让用户能够放心使用。

如何开始?

快速开始大模型API使用

以下为概述的使用步骤,在此之前请先确认你理解AI相关内容

  • 1 注册账号,我们将赠送您0.5美金的体验额度
  • 2 复制您的 API KEY 密钥
  • 3 填入您的程序中,并用 api.gptnb.ai 替换代理域
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价格与官方完全一致,无限制RPM不限速(区别于同类站点的3RPM)

模型价格概览(点击查看完整列表以及价格,以此链接为准

模型名称 提问价格 回答价格 模型上限 备注说明
gpt-3.5-turbo $0.0015 /1k tokens $0.002 /1k tokens 4K/tokens 适合快速回答简单问题。
gpt-3.5-turbo-16k $0.003 /1k tokens $0.004 /1k tokens 16K/tokens 适合快速回答简单问题,字数更多。
gpt-3.5-turbo-1106 $0.001 /1k tokens $0.002 /1k tokens 16K tokens 最新模型,数据最新,价格更低。
gpt-3.5-turbo-instruct $0.0015 /1k tokens $0.0020 /1k tokens 8K tokens 微调模型,适合特殊场景。
gpt-4 $0.03 /1k tokens $0.06 /1k tokens 8K tokens 最强模型,功能更强大。
gpt-4-1106-preview $0.01 /1k tokens $0.03 /1k tokens 4K tokens 最新模型,上下文记忆最大128K,输出最大4K。
gpt-4-all $0.03 /1k tokens $0.06 /1k tokens 32K tokens 多功能版GPT4模型,集成了多种处理能力。
gpt-4-gizmo $0.03 /1k tokens $0.06 /1k tokens 32K tokens 官方GPTs模型,专注于特定应用场景,可使用所有GPTs的插件。
gpt-4-vision-preview $0.01 /1k tokens $0.03 /1k tokens 8K tokens 最新模型,多模态。
gpt-4-32K $0.06 /1k tokens $0.12 /1k tokens 32K tokens 最强模型,功能更强大,字数更多。
gemini-pro $0.0015 /1k tokens $0.003 /1k tokens 8K tokens 谷歌最新模型,提供更复杂的语言理解和生成能力。
gemini-pro-vision $0.003 /1k tokens $0.006 /1k tokens 8K tokens 谷歌最新模型,提供更复杂的语言理解和生成能力。
bing $0.01 /1k tokens $0.01 /1k tokens 8K tokens 微软必应官方模型。
dall-e-3 ---- HD1024x1024: $0.08 /张 ---- GPT最新绘画模型。(支持超清)
midjourney ---- fast: $0.23 /张 ---- Midjourney绘画模型,api形式。点击查看使用方法
mj-chat ---- $0.3 /张 ---- Midjourney绘画模型,chat形式
stable-diffusion ---- $0.3 /张 ---- SD绘画模型,chat形式。
claude-1.3-100k $0.008 /1k tokens $0.008 /1k tokens 100K tokens 克劳德最新模型。
claude-2 $0.008 /1k tokens $0.008 /1k tokens 100K tokens 克劳德2官方模型。
claude-3-opus-20240229 $0.06 /1k tokens $0.06 /1k tokens 100K tokens 克劳德3,最新官方模型。
tts-1 ---- $0.015 /1K characters ---- GPT文本转语音模型。
tts-1-hd ---- $0.03 / 1Kcharacters ---- GPT文本转语音模型高清。
SparkDesk ¥0.018 /1k tokens ¥0.018 /1k tokens 8K tokens 讯飞星火v3.1。
ERNIE-Bot ¥0.012 /1k tokens ¥0.012 /1k tokens 8K tokens 百度文心一言模型。
ERNIE-Bot-turbo ¥0.008 /1k tokens ¥0.008 /1k tokens 8K tokens 百度文心一言模型。
ERNIE-Bot-4 ¥0.12 /1k tokens ¥0.12 /1k tokens 8K tokens 百度文心一言v4.0模型。
chatglm-pro ¥0.01 /1k tokens ¥0.01 /1k tokens 8K tokens 智谱清言模型。
chatglm_std ¥0.005 /1k tokens ¥0.005 /1k tokens 8K tokens 智谱清言模型。
chatglm-trte ¥0.004 /1k tokens ¥0.004 /1k tokens 8K/32K tokens 智谱清言模型。
chatglm-turbo ¥0.005 /1k tokens ¥0.005 /1k tokens 8K tokens 智谱清言模型。
hunyuan ¥0.1 /1k tokens ¥0.1 /1k tokens 8K tokens 腾讯混元大模型。
qwen-plus ¥0.02 /1k tokens ¥0.02 /1k tokens 8K tokens 阿里千问大模型。
qwen-max ¥0.02 /1k tokens ¥0.02 /1k tokens 8K tokens 阿里千问大模型。
qwen-turbo ¥0.008 /1k tokens ¥0.008 /1k tokens 8K tokens 阿里千问大模型。
text-embedding-ada-002 $0.0001 /1K tokens $0.0001 /1K tokens 8K tokens GPT-emb向量模型,5W+/rpm。

常见问题

本站通过字符数量系统来对用户使用的资源进行计费,在您对GPT资源发起流式请求时,由于此时接口不会返回消耗量,因此服务器会通过Tokenizer分词器,选择每个模型对应的编码器(如gpt-3.5/gpt-4系列模型会使用cl100k_base编码器计算,而text-davinci-003模型会使用p50k_base编码器计算),从而精确计算您的使用消耗,模型的输入和输出会按照标准分开计算,然后根据计算的消耗量扣除字符数相应的金额,对于同步请求则直接会以接口中返回的消耗量为准。
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