把复杂要求组织成清晰回答
GPT-4的优势在任务复杂度提高时更明显：它能处理比简单问答更细致的指令，例如同时约束受众、语气、结构与内容边界。将背景材料和验收条件写清楚，可用于生成分析稿、解释方案或修改文本；任务要求越具体，越便于判断回答是否合格。
Overview
API
Pricing
Keep your SDK. Connect in minutes.
Point the Base URL to api.acedata.cloud, configure your platform API key and the model ID below, and use your compatible SDK or client.
OpenAI Python SDK
import os
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key=os.environ["ACEDATACLOUD_API_KEY"],
base_url="https://api.acedata.cloud/v1",
)
response = client.responses.create(
model="gpt-4",
input="Hello!",
)
print(response.output_text)Choose an available protocol for this model. OpenAI SDK uses a Base URL ending in /v1; Anthropic SDK uses the root URL. See each guide for protocol-specific parameters, tools and response formats.
规格与接口特性
在选型前明确容量、输入输出与调用方式。
- 原生上下文
- 官方原生规格：8,192 tokens
- 输入与输出
- 文本输入；自然语言与代码等文本输出
- 行为控制
- 通过system消息指定任务、语气、风格与回答要求
- 标准对话入口
- Chat Completions使用model与messages；支持流式文本
- 响应入口
- Responses使用model与input
- 原生最大输出
- 8,192 tokens
原生上下文数字对应发布时版本；平台调用采用各入口的消息与会话格式，不能将共享字段全部视为GPT-4功能。
核心能力
了解 gpt-4 能为你的工作带来什么。
按多项约束解释文本资料
GPT-4 可围绕给定文字整理重点、解释术语并比较不同说法。适合输入产品规范、流程说明或代码，要求把前提、结论和例外分开；图表任务可先提供对应数据和文字说明，不能从共享消息中的图片字段推断本型号具备视觉能力。
按任务设定表达与讨论方式
通过system消息，可以让GPT-4围绕固定角色、表达风格与任务范围工作，例如先列假设再给结论，或面向非技术读者解释代码。
适用场景
从具体任务出发，找到模型发挥作用的位置。
代码解释与修改草案
输入相关代码、报错文本和预期行为，让GPT-4解释逻辑、定位值得检查的环节，并提出修改草案。适合把难读的函数转成维护说明，或围绕同一问题逐轮补充信息。交付物是代码与解释文本，实际运行、测试和安全审查仍由开发流程完成。
产品文案与资源本地化
提供需要翻译的产品说明、Markdown 内容或 JSON 资源，明确术语、占位符和目标读者，要求在保留结构与标识的前提下改写。完成后检查格式、术语与语境；普通聊天的翻译能力不等于自动接入专门的本地化服务。
业务资料与流程说明
提供数据表文字、指标定义或流程记录，让 GPT-4 形成易读的说明与问题清单。结论必须以材料为依据，对缺失的数值和未解释的关系明确留空；这种文本分析适合既有应用维护，不承诺直接读取截图。
如何选择这个模型
结合任务复杂度、输入材料与预期结果选择。
复杂文本任务更能体现选择价值
如果任务只是简短改写或普通闲聊，GPT-4与GPT-3.5的差别可能不突出；当要求涉及细致约束、创意组织与较复杂的理解时，GPT-4更值得选择。已有GPT-4应用也可保留它作为评测基线，用真实业务样本比较其他型号，而不是仅根据名称判断升级收益。
区分标准名称与专门变体
gpt-4不是gpt-4-32k，也不等同于固定日期版gpt-4-0314；需要长材料处理或固定版本复现时，应分别选择对应型号。gpt-4-browsing是不同的联网调用名称，不能把它的搜索行为视为普通gpt-4的默认功能，实时资料任务应明确设计检索步骤。
从一个具体任务开始
围绕 gpt-4 的特点，先验证可以检查结果的小任务。
维护旧应用的文本基线
可直接这样提问：把这段复杂函数解释成维护说明，按输入、处理分支、返回值和风险组织。只依据提供的代码，不猜测外部系统行为。
准备能支撑判断的输入
使用文本代码与日志；用于既有应用回归时，记录完整提示和可检查的预期结果。
再接入你的工作流
使用完整模型 ID gpt-4，先在 API 页确认公开请求格式与可用参数，再连接应用。把结果解析、异常处理和相关证据保留下来，以同一组真实样本评估是否适合持续使用。
使用边界
在正式使用前，了解输出质量与能力范围。
- GPT-4仍可能在事实和推理上出错，甚至用肯定语气表达错误结论。分析材料时可要求区分已知事实、假设与待确认事项；涉及专业决策，应核查依据。生成代码也可能引入安全问题，不能省略测试和审查。
- 模型知识不是实时信息源。处理最新政策、产品变更或近期事件时，应提供相关新资料与引用，再要求分析；普通对话本身不意味着自动搜索网页或持续更新知识。
- gpt-4 是文本输入输出的经典型号。共享接口中的视觉、音频或结构化字段不代表此型号支持全部组合；图片任务应选择目录明确支持视觉的型号，并以具体请求文档为准。
常见问题
解答使用 gpt-4 时的常见疑问。
GPT-4与GPT-3.5的主要区别是什么？
区别主要体现在复杂任务上。GPT-4更适合细致指令、创意组织和带多项条件的分析；简单闲聊未必能明显体现差距。选择时可用同一组实际任务比较内容正确性、约束遵循和修改次数。
gpt-4 支持图片输入或图片生成吗？
当前官方 gpt-4 型号文档列出的输入与输出都是文本。GPT-4 的早期研究发布曾介绍多模态方向，但不代表本页精确调用 ID 支持视觉或绘图；需要看图时可选择明确列出视觉能力的 GPT-4o、GPT-4.1 等型号，生成图片则选择专用图像入口。
怎样让GPT-4接着上一次讨论？
使用Chat Completions时，在messages中提交必要的用户与助手历史。这样可以延续讨论，不意味着永久记忆，也不应无限累积无关内容。
gpt-4是否就是32K或固定日期版本？
不是。官方发布时，gpt-4的上下文为8,192 tokens，gpt-4-32k是另一个变体；gpt-4-0314则用于固定当时快照。不带日期的名称不能直接当作该快照，做版本复现时应记录完整型号和请求设置。
调用GPT-4优先选择哪个入口？
使用 Chat Completions 或 Responses 并填写完整 model ID。Chat Completions 使用 messages 和 choices，Responses 使用 input 与对应响应结构；历史管理、流式事件和工具参数按所选接口分别处理，不混用两种格式。
Use it in your favorite tools
Choose a development approach or application suited to this model and follow its setup guide.
↗Connect gpt-4 to OpenAI SDK
OpenAI Chat Completions API
SDK installation, authentication and examples↗Connect gpt-4 to OpenAI SDK · Responses
OpenAI Responses API
SDK installation, authentication and examples
↗Connect gpt-4 to Cherry Studio
Using Ace Data Cloud with Cherry Studio
Chat client setup · Base URL, API key and model
↗Connect gpt-4 to ChatBox
Using Ace Data Cloud with ChatBox
Chat client setup · Base URL, API key and modelInput
$6.00per 1M tokens
Official $30.00
Output
$12.00per 1M tokens
Official $60.00
−80%vs official
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