今天小编分享的科学经验：OpenAI给所有模型做“身份卡”！一个页面读懂能力、速度、价格全指标，欢迎阅读。
OpenAI 的模型搞得太多太凌乱，官方自己都看不下去了。
为了厘清这些模型还有它们的各种版本，官方直接给做它们了一套" 身份卡 "。
每个模型 " 身份卡 " 都包含了能力、速度、支持模态、价格等信息，并且以图示 + 简单文本的形式呈现，既简洁又清晰。
而且还上线了对比功能，可以一次对比三个模型，直观比较之间各项指标的差异。
但还是有网友觉得太复杂，希望能让 Deep Research 给自己整理一个 " 太长不看 " 版本。
OpenAI 模型 " 身份卡 "
发布模型 " 身份卡 " 的同时，OpenAI 也对自家还在提供 API 服务的模型进行了一波分门别类，做了一个索引。
首先是我们更熟悉的推理模型系列和GPT 家族，其中也包括各种衍生版本和较古老的 GPT-3.5 Turbo 等模型。
之后是绘图模型DALL · E、语音合成模型TTS、语音识别模型Whisper，以及一些嵌入模型。
此外还有用于安全检测的微调模型，以及未经过指令遵循训练的基础模型。
以 o1 为例，页面先是展示了它的推理能力和速度、价格以及支持的输入 / 输出模态这些关键信息。
并且还提供了与类似的 o1-mini 和 o3-mini 的价格对比。
再往下翻则是一些细节功能和特征，用颜色深浅来代表是否支持。
最后还展示了关于模型版本和用量限制的信息。
针对部分模型（比如 GPT-4o），还提供了提示词示例。
有了这样一套 " 身份卡 " 和比较系统，开发者可以更清晰地了解每种模型的特点、功能，从而在开发的时候综合考虑能力、成本等因素，做出更合适的选择。
不过这些身份卡针对的都是 API，也就意味着主要面向开发者，而至于个人用户……
网友自制个人用户指南
虽然不像 API 那样模型下面还有许多子版本，但对于个人用户而言，各种模型的选择同样是一个复杂的事。
还好有高手在民间，AI 博主Peter Gostev综合文档、实测和讨论交流后，对 ChatGPT 中不同模型的功能进行了详细梳理，浓缩成了一个表格。
不同模型的功能，以及不同等级用户的可用量，都一目了然。
对 Peter 的这份总结，有人称赞这让在凌乱的 OpenAI 模型中做出选择变得更容易。
不过也有网友指出，这类表格最大的问题是很容易过时。
比如 Peter 的这份总结发布其实才不到一周，但当时还不支持数据分析的 Deep Research 现在已经支持了。
下面的回复称，之所以还需要这样的表格，是因为我们还停留在生成式 AI 的功能机时代，亟需有人将其带入 iPhone 时刻。
不过还好 OpenAI 这边，已经开始往这个方向上努力了。
上个月，奥特曼在介绍 GPT-4.5 和 GPT-5 的推文中表示，自己和用户们一样讨厌模型选择器。
他表示，到 GPT-5 发布时，包括 o3 在内的功能都将集中到一个统一模型当中，而不再单独发布，这一方式将同时适用于 ChatGPT 和 API。
至于最终的整合版本表现怎样，这中间的过度又是否平稳，压力就给到 OpenAI 了。
参考链接：
[ 1 ] https://platform.openai.com/docs/models
[ 2 ] https://www.linkedin.com/posts/peter-gostev_chatgpts-ecosystem-is-quite-complex-so-activity-7302830959681261571-j7Ev/
