ChatGPT o1 和 o1pro 之間的主要區別是什麼

想了解 ChatGPT o1 和 o1pro 的功能差異嗎？本文將為您詳細介紹，讓您清楚掌握兩者的優勢所在。

效能特徵

速度和處理

• O1pro 的回應需要 2-3 分鐘，而 o1 的速度明顯更快
• O1pro 提供更一致的品質，且幻覺率較低

功能

• O1pro 展現出更高的智慧，並且能更好地處理複雜問題，尤其是在編碼任務中
• O1pro 擅長在較長的腳本中保持一致性，並開發全面的解決方案
• O1pro 在回答開放式、高層次問題方面更可靠

技術特性

上下文處理

• 兩種模型都具有 128K 的上下文視窗
• 兩種模型都支援圖片上傳，但缺乏檔案上傳功能
• O1pro 傾向於根據對話上下文調整回應長度

實際應用

程式碼產生

• O1pro 在程式碼重構和最佳化方面表現出色
• O1pro 產生更可靠的程式碼，通常可以一次成功執行

成本比較

• O1pro 訂閱費用為每月 200 美元
• 常規 o1 可透過每月 20 美元的標準訂閱獲得

限制

• O1pro 有時無法完整產生回應
• 應盡量減少自訂指令以維持最佳效能
• 兩種版本在較長的對話中都可能難以維持上下文

價格差異反映了 O1pro 的增強功能，對於時間節省可以證明較高成本是合理的專業應用尤其有利。

與 o1 相比，o1pro 如何處理大型上下文視窗

上下文視窗規格

o1 和 o1pro 都具有相同的上下文視窗功能：

• ChatGPT 介面為 128K 個符記
• 使用 API 時為 200K 個符記
• Plus 訂閱者為 32K 個符記

效能特徵

處理速度

• O1pro 處理大型上下文的速度顯著較慢，回應需要 2-5 分鐘
• 常規 o1 處理資訊的速度更快，但可能提供不太準確的結果

品質差異

• O1pro 更可靠地處理大型上下文，尤其適用於複雜的編碼任務
• O1pro 可以處理整個專案或模組（7,000 多行程式碼），同時保持準確性
• O1pro 根據對話上下文調整回應長度

限制

• O1pro 在處理大型上下文時偶爾無法產生回應
• 兩種版本在較長的對話中都可能難以維持上下文
• 兩種版本都不支援直接檔案上傳，但可以處理複製和貼上的內容

為了在大型上下文中獲得最佳結果，建議提交全面、結構良好的文件，而不是將資訊分散在多次交流中。

o1 和 o1pro 之間的主要效能差異是什麼

處理特性

• O1pro 的回應需要 2-3 分鐘，而 o1 的速度明顯更快
• O1pro 表現出更一致的品質和更低的幻覺率
• 兩者都具有相同的 128K 上下文視窗功能

智慧和能力

程式碼處理

• O1pro 擅長剖析複雜程式碼並在較長的腳本中保持一致性
• O1pro 可以有效地處理大型專案（900 多行），並具有更好的重構能力
• O1pro 產生更可靠的程式碼，通常可以一次成功執行

回應模式

• O1pro 根據對話上下文調整回應長度
• O1pro 有時無法完整產生回應
• O1pro 在處理複雜問題方面表現出卓越的效能

成本結構

• O1pro 訂閱費用為每月 200 美元
• 常規 o1 可透過每月 20 美元的標準訂閱獲得

實際限制

• O1pro 較慢的回應時間可能會阻礙編碼任務中的快速迭代
• 兩種版本在較長的對話中都可能難以維持上下文
• 應盡量減少自訂指令以獲得 o1pro 的最佳效能

O1pro 的較高價格反映了其增強的功能，對於品質和可靠性可以證明成本增加是合理的專業應用尤其有利。

在哪些特定任務中 o1pro 的效能優於 o1

複雜問題解決

程式碼處理

• O1pro 擅長重構大型程式碼庫（900 多行），具有更好的組織和模組化
• O1pro 產生的程式碼通常可以一次成功執行，無需修復
• 更擅長在較長的腳本中保持一致性並開發全面的解決方案

數學任務

• 在處理複雜數學問題方面表現出明顯更好的效能
• 更可靠地解決標準數學任務，錯誤更少

回應特性

智慧程度

• 針對複雜問題展現出更高的推理能力
• 更擅長架構規劃和開發技術概念
• 在需要延長思考時間的任務中表現出改進的效能

上下文管理

• 根據對話上下文調整回應長度
• 更有效地維持大型專案的一致性
• 更擅長在需要時提出澄清問題

限制

• 回應需要 2-3 分鐘，而 o1 的處理速度更快
• 偶爾無法完整產生回應
• 效能優勢在較簡單的任務中可能不明顯

O1pro 的增強功能對於準確性和可靠性比處理速度更重要的專業應用尤其有價值。

在實際應用中，o1pro 的準確性與 o1 相比如何

效能領域

數學任務

• O1pro 在數學問題和證明方面表現出明顯更好的準確性
• 在計算任務中的總體錯誤減少了 34%

程式碼產生

• 成功處理多達 900 行的大型專案，並具有更好的重構能力
• O1pro 產生的程式碼通常可以一次成功執行，無需修復
• 更可靠地在較長的腳本中保持一致性

實際應用

複雜分析

• 擅長架構規劃和技術概念開發
• 更擅長分析法律文件和案例法
• 更擅長概率評估和策略分析

回應品質

• 根據對話上下文調整回應長度
• 更可靠地在需要時提出澄清問題
• 在需要延長思考時間的任務中表現出改進的效能

限制

• 回應需要 2-3 分鐘，比 o1 慢得多
• 偶爾無法完整產生回應
• 對於基本任務，效能優勢可能不足以證明更高的成本（每月 200 美元）是合理的

對於大多數複雜數學或大型程式碼編寫任務之外的實際應用，準確性的提高可能不足以證明額外成本和較慢的處理時間是合理的。

# 能夠將chatgpt o1轉變為接近chatgpt o1pro 的提示詞

根據搜尋結果，以下是將 o1 效能最佳化以接近 o1 pro 等級的關鍵策略：

## 提示詞結構
使用 XML 風格的分隔符來組織不同類型的輸入：

```xml
<context>
[背景資訊]
</context>
<input>
[特定細節]
</input>
<task>
1. [第一個任務]
2. [第二個任務]
3. [第三個任務]
</task>

測試與驗證

• 要求 o1 測試和驗證其自己的輸出
• 使用引導性問題來識別潛在問題
• 將複雜任務分解為可以獨立驗證的較小組件

多步驟方法

1. 使用常規 o1 創建骨架程式碼或初始輸出
2. 為詳細實作添加註解部分
3. 使用特定的改進提示詞進行後續處理
4. 單獨驗證和迭代每個組件

最佳實踐

• 保持對話簡短（1-3 則訊息）以避免上下文混淆
• 為精煉版本開始新的聊天，而不是長時間迭代
• 專注於你想要的「什麼」，而不是「如何」做
• 預先提供完整的要求，而不是迭代添加

雖然這種方法需要更多的手動操作和多個提示詞，但它可以幫助實現更接近 o1 pro 品質的結果。然而，重要的是要注意，這不會完全複製 o1 pro 的增強功能，尤其是在上下文長度和可靠性等領域。

如何最佳化我的提示詞以獲得更好的 ChatGPT o1 效能

核心原則

保持提示詞簡單直接，而不是過度設計。O1 具有內建的推理能力，並且在沒有過多指導的情況下也能很好地理解指令。

結構與格式

使用清晰的分隔符來組織不同類型的輸入：

<context>
[背景資訊]
</context>
<input>
[特定細節]
</input>
<task>
[指示]
</task>

最佳實踐

對話管理

• 保持對話簡短（1-3 則訊息）以避免上下文混淆
• 為精煉版本開始新的聊天，而不是長時間迭代
• 專注於你想要的「什麼」，而不是「如何」做

輸入組織

• 將複雜任務分解為較小的可驗證組件
• 使用 Markdown 格式以獲得更好的結構和可讀性
• 使用章節標題和 XML 標籤以提高清晰度

驗證過程

• 要求 o1 在回答之前總結你的請求
• 讓 o1 評估其自身輸出的準確性
• 要求提供具體範例來說明重點

進階技巧

自動提示詞捷徑
為常見任務創建速記命令：

• S：單一句子回應
• L：帶有標題的詳細回應
• P：意譯文本
• T：表格格式回應

後續增強

• 詢問「您還需要哪些額外的輸入？」
• 請求澄清不明確的點
• 使用回饋循環來改進輸出

請記住，o1 在精確、組織良好的提示詞下表現出色，同時保持核心請求的簡單性。該模型的內建推理能力意味著你不需要像以前的版本那樣包含明確的逐步說明。

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