OpenAI与NLP Cloud相比如何？两个平台都提出了先进的人工智能模型，用于文本理解、文本生成、嵌入、文本到图像和语音到文本。但在功能、价格和服务条款方面有重要的区别。
在这篇文章中，我们将对OpenAI和NLP Cloud进行深入比较。
OpenAI对它所允许的应用种类有很大的限制。直到2022年11月，你必须明确要求OpenAI审查和批准你的应用程序，然后才能投入生产。从那时起，他们是这样说的："我们不再要求你向OpenAI注册你的应用程序。相反，我们将使用自动和手动相结合的方法来监测违反政策的情况"。
有些应用在默认情况下是不允许的，比如基于转述和改写的应用（被认为是 "抄袭"），多级营销，性讨论......此外，他们往往要求你明确告诉你的最终用户，你在应用中使用了人工智能（总结、新闻生成以及任何与医疗、法律和金融行业有关的东西都是这种情况）。以下是OpenAI的使用政策：
在NLP Cloud，我们相信我们的客户应该根据他们当地的法律和他们的个人道德来决定如何使用我们的人工智能模型的最佳判断。我们认为检查和过滤客户的要求不是我们的职责。
在数据隐私方面，OpenAI和NLP Cloud有很大的区别。
OpenAI利用客户的数据做了很多事情。发送给OpenAI的数据被审查并用于各种事情。最重要的部分是，您的数据会被无限期地储存起来，并用于训练和改进OpenAI的人工智能模型，如ChatGPT。请看下面OpenAI的隐私政策的摘录：
这些隐私考虑对许多企业来说可能是至关重要的，特别是那些处理数据敏感的行业，如医疗保健、法律、金融...
NLP Cloud符合HIPAA / GDPR / CCPA标准，并正在进行SOC 2认证。我们看不到你的数据，我们不存储你的数据，我们也不使用你的数据来训练我们自己的人工智能模型。
OpenAI和NLP Cloud都提出了随用随付的价格。这意味着你可以在事后付费，只为你实际消耗的请求或代币数量付费。
在NLP Cloud，我们也提出了预先支付的标准套餐。这些计划使您能够获得每分钟特定数量的请求。如果你有大量的请求要执行，这些计划比现收现付更有成本效益，因为它们可以帮助我们预测你的消费，并提前更好地扩展我们的服务。
请看下面OpenAI的定价：
让我们做一个简单的模拟。ChatDolphin相当于ChatGPT（GPT 3.5 Turbo），所以我们要比较两者的价格。
在NLP云上，每分钟在ChatDolphin上做20个请求，每个使用2048个令牌，将花费你699美元/月（企业GPU计划）。
在OpenAI，它将花费你0.002/1000 x 2048 x 20 x 60 x 24 x 31 = 3,656美元/月。
价格差异非常大，而且在比较其他功能时，如微调、语义搜索、嵌入、语音到文本、文本到图像等，它实际上更加重要。
例如，在Whisper Large上每分钟进行5次语音转文字请求，每个音频文件持续200秒，将花费你699美元/月（企业GPU计划）。
在OpenAI，它将花费你（0.006/60）x 200 x 5 x 60 x 24 x 31 = 4,464美元/月。
最后一个例子是图像生成。在NLP Cloud，我们使用Stable Diffusion，它相当于OpenAI DALL-E。在Stable Diffusion上每分钟提出5个768 x 768 px格式的图像生成请求，将花费你699美元/月（企业GPU计划）。
在OpenAI上，使用512 x 512 px格式（低于768 x 768）将花费你0.018 x 5 x 60 x 31 x 24 = 4,017美元/月。
OpenAI和NLP Cloud采取了两种非常不同的策略：OpenAI建立了一些内部模型（GPT-3、ChatGPT、GPT-4、DALL-E...），而在NLP Cloud，我们将最好的开源AI模型（Bart、MPNet、Stable Diffusion...）和我们自己的内部模型（Dolphin、ChatDolphin...）混合在同一平台上。
这意味着在NLP Cloud上，你当然可以使用一些ChatGPT的竞争对手，如GPT-NeoX和ChatDolphin，但你也可以使用许多其他模型，如Bart, T5, Distilbert, spaCy等。
使用专门的小型模型往往比使用巨大的生成性人工智能模型更有成本效益，而且速度更快。
有时，一些用例是常规人工智能模型无法覆盖的。例如，多语言人工智能就是这种情况。如果你想使用200种语言的人工智能，你可以使用NLP Cloud的多语言插件（免费的）。OpenAI暂时没有提出这么多语言。
利用专门的模型也是降低复杂性的一个好方法。例如，用GPT-3或ChatGPT进行总结将需要一些及时的工程，而你可以非常简单地获得高级的结果，这要归功于专门的预训练模型，如Facebook的Bart Large CNN。
最后，NLP Cloud提出了一个 "异步 "模式，意味着你可以触发长期运行的后台作业。例如，如果你想总结非常大的文件（多达100万个标记），或转录非常长的音频文件，它就很有用。OpenAI并没有提出这样的功能。
在比较OpenAI和NLP Cloud时，我们鼓励你关注另外三个方面：API的可靠性、配额和支持质量。
OpenAI在过去的几个月里经历了许多严重的服务中断，尤其是在ChatGPT和GPT-4发布之后。他们最近还面临着导致严重安全漏洞的bug，这让许多客户感到害怕。
在NLP云，我们提供了一个强大的基础设施，自2020年3月以来，我们没有面临任何重大的服务中断（由OVH数据中心的火灾引起）。
另外，需要注意的是，OpenAI会自动给新用户应用严重的配额。基本上，如果你是一个新用户，你将需要等待一段时间，并在将你的应用程序转移到生产之前申请额外的配额。在NLP Cloud，我们不应用这种配额，所以您可以立即进入生产。
最后，需要注意的是，一般来说，要从OpenAI的支持中得到及时和详尽的回应是相当困难的。在NLP Cloud，我们的策略一直是为所有客户提供先进的专业知识。因此，对于任何与提示工程、模型选择、微调等有关的问题，请不要犹豫，与我们联系。
许多客户正在寻找OpenAI的替代品，主要是因为其使用案例限制、数据隐私政策、定价和服务中断。
我们确实相信，NLP Cloud API是OpenAI的一个非常好的替代方案！
在NLP Cloud，我们很荣幸为所有客户提供高水平的支持，我们不断增加更多尖端的人工智能模型，以使我们的客户能够在短时间内交付他们的人工智能项目。
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Juliette
NLP云的市场经理