距離上篇在 Early Access Playground 試用 o1 模型後又過了兩週，今天終於等到 API 開放使用啦！本篇將紀錄如何使用 Python SDK 存取 o1 模型。 系列文章 【Azure OpenAI】快速試用 o1 模型 模型佈署 在先前開放的 Early Access Playground 中使用 o1 是不需要另外佈署模型的，不過回到使用 API 來存取 o1 模型，就需要像之前的模型一樣先進行佈署才能使用，相信大家都很熟悉了。 使用 Python SDK 一樣使用熟悉的 openai 套件： 2024-09-01-preview 初始化的方式與先前模型都一樣，需要注意的是 o1 模型目前只能使用最新的 API 版本 2024-09-01-preview 來訪問。 Chat Completions 將 model 填入 o1-preview ，或是你的模型佈署名稱， messages 也一樣是歷史對話堆疊的 List。 回應如下： 查看 Token 使用量 內建 Chain of Thought 的 o1 比起過往的模型會消耗較多的 Token，因此我們特別把 Token 使用量拉出來看。 回應如下： 其中 prompt_tokens 、 completion_tokens 、 total_tokens 在先前的 API 就已經存在了，分別代表Token 的 Input、Output 與總使用量，而在新的 completion_tokens_details 中可以看到 reasoning_tokens 使用了 320 個 Tokens，居然佔了總輸出 Token 的 80% 以上！ 控制 Token 成本 已往我們可以使用 max_tokens 參數來控制 Token 的用量，但在 o1 模型中棄用了 max_tokens ，取而代之的是使用 max_completion_tokens 參數，來看看這段程式碼： 回應如下： 沒東西？那再看一次 Token 量。 回應如下： Token 居然是有被使用的！ 這表示 max_completion_tokens 並不像過往使用 max_tokens 這麼簡單，先前在回應遇到...
在 11 月的改版中 DALL-E 3 也被放進 Azure OpenAI 中了，DALL-E 3 是繼上一代 DALL-E 2 之後最新一代的圖像生成模型，使用上與前一代 DALL-E 2 一樣簡單，不用考慮太多的技術細節，而為了體驗 DALL-E 3 是否與傳言中的一樣強大，本篇會對 DALL-E 2 與 DALL-E 3 使用一樣的 Prompt，來比較兩者的差異。
建立 Azure OpenAI
按照近期 Azure 的慣例，都會把新出的模型分散到世界各地的資料中心，原因估計是考量資源分配，而這次的 DALL-E 3 第一批開放的區域只有一個瑞典中部而已，所以為了試用只好多建立一個新資源了。
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| 目前僅開放瑞典中部使用 |
輸出比較
這邊會使用在一些文章或論壇中看到有趣的 Prompt 來做比較測試， DALL-E 2 輸出的結果會放在左側，而 DALL-E 3 的會放在右側。
繪製鋼鐵人套裝的資訊圖
Prompt：Infographic drawing of ironman suit.
建立有關「互聯網的演變」的資訊圖表。
Prompt：Create an infographic about ‘The Evolution of the Internet’.
創建「蒸氣龐克飛艇」的 3D 模型
Prompt：Create a 3D model of a ‘Steampunk Airship’.
設計一個寧靜的日本花園的真實感圖像，其中有紅色鳥居、錦鯉池、精心傾斜的礫石和盛開的櫻花樹
Prompt：Design a photorealistic image of a serene Japanese garden with a red torii gate, a koi pond, meticulously raked gravel, and blossoming cherry trees.
照片中，一台帶有金屬飾面的筆記型電腦放在質樸的桌子上。桌面壁紙以水彩效果呈現黃昏時的城市天際線的藝術演繹。筆記型電腦周圍散落著草圖和彩色鉛筆
Prompt：Photo of a laptop with a metallic finish resting on a rustic desk. The desktop wallpaper displays an artistic rendition of a city skyline at dusk with watercolor effects. Around the laptop are scattered sketches and color pencils.
NVIDIA GPU 捕捉的廣角影像是寬敞的現代辦公桌上的主要亮點。 房間的氛圍由過渡的 RGB 燈光定義，提供迷人的視覺顯示。 GPU 以其從品牌到連接器的鮮明設計細節而脫穎而出。 在直接背景中，顯示器發出與房間顏色相符的壁紙
Wide-angle image capturing an NVIDIA GPU as the main highlight on a spacious modern desk. The room's atmosphere is defined by transitioning RGB lights, offering a captivating visual display. The GPU, with its sharp design details from branding to connectors, stands out. In the direct background, a monitor radiates a wallpaper with colors matching the room.
總結
真的是沒有比較沒有傷害，DALL-E 3 整體的精緻程度完全是不同等級，而從細節來看，最多人稱讚的光影處理、圖片中的文字與前後景深都是 DALL-E 3 中的新亮點。
DALL-E 3 的 Token 處理量比起上一代也提升到了 4000 的 Token，不過目前還有一些功能還沒被放進 Azure OpenAI 當中，繼續期待後續的更新！
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