OpenAI 升级 API：支持 Function calling 调外部接口，GPT-3.5 降价并推 16k 版本

以前想让大语言模型帮你查天气、调数据库，开发者得写一大堆提示词，求着模型「千万只输出 JSON，别说废话」，但模型经常一开心就多吐一句「好的，这是你要的数据」，直接把后端的代码解析干崩。

OpenAI 针对 API 推出了一组更新，最核心的一项就是给 gpt-4-0613 和 gpt-3.5-turbo-0613 带来了「函数调用」（Function calling）能力。从此，大模型终于能稳稳当当地给外部系统当大脑了。

除了这项新能力，OpenAI 还推出了支持 16k 上下文的 gpt-3.5-turbo、大幅下调了 API 调用价格，并公布了老模型的下线时间表。

让模型直接说结构化人话

所谓的函数调用，说白了就是开发者在发起请求时，可以用 JSON Schema 告诉模型你手头有哪些工具，比如发邮件函数 send_email、查天气函数 get_current_weather。

模型在理解用户的自然语言后，会自己判断该不该调工具。如果需要，它不再回复一堆散文，而是精准输出一个包含参数的 JSON 对象。

这就解决了三个经典痛点。第一是做聊天机器人，比如用户说「问问 Anya 下周五要不要喝咖啡」，模型直接转成邮件发送指令。第二是将自然语言转成数据库查询，把「本月前十大客户是谁」转成具体的 SQL 语句。第三是从长文本里抓取结构化数据，比如从维基百科文章里批量提取人名和生日。

不过 OpenAI 也坦言，把外部工具接入模型依然存在安全风险。比如恶意数据可能借着工具返回的内容诱导模型执行非预期操作。官方提醒开发者，尽量只接入可信工具，涉及发邮件、花钱等有现实影响的操作，最好加上一道人工确认。

16k 上下文降临，API 全面降价

这次更新的另一大主角是上下文容量。新推出的 gpt-3.5-turbo-16k 把上下文窗口从原本的 4k 直接拉到了 16k，相当于一次请求能塞进大约 20 页文本。

价格方面，16k 版本的输入每千 token 价格为 0.003 美元，输出为 0.004 美元。而原本的 4k 版 gpt-3.5-turbo 输入价格降了 25%，来到每千 token 0.0015 美元，算下来一美元大概能处理 700 页文本。

降幅最狠的是向量模型 text-embedding-ada-002，调用成本直接砍掉 75%，降至每千 token 0.0001 美元。

至于老版本模型，gpt-3.5-turbo-0301 和 gpt-4-0314 的默认指向将在 6 月 27 日自动升级到新版本。如果应用需要锁定旧版本，开发者可以在参数中指定具体型号代码，OpenAI 后来根据社区反馈，将这些老型号的支持时间延长至至少 2024 年 6 月 13 日。

为什么重要

我们认为，函数调用是大模型从「聊天玩具」走向「软件基础设施」的关键一步。之前大家都在做套壳问答，或者用各种脆弱的正则表达式去解析大模型的文本输出，开发体验极差。现在模型原生支持结构化输出和工具选择，这意味着开发者可以用它真正搭建可靠的智能体（Agent）和自动化工作流，不管是个人开发者做自动化脚本，还是企业对接内部 ERP，门槛都骤降了。

对行业来说，OpenAI 实际上是把此前 ChatGPT 插件系统（Plugins）的底层能力直接拆出来下放给了 API。这一招直接打向了 LangChain 等外部框架的核心领地：当模型本身就能稳定判断工具和吐出标准参数时，上层框架那些复杂的胶水代码就显得臃肿且多余了。

降价和 16k 上下文的配合也很聪明。对于绝大多数中小团队，GPT-4 依然太贵且排队严重，而 16k 版 GPT-3.5 加上低廉的价格，让处理长文档摘要、长对话记忆变得极具性价比。不过隐患依然存在：正如官方警告的提示注入风险，一旦外部接口返回的数据被污染，拥有工具调用能力的模型很可能会变成不受控的提线木偶，安全防护的设计现在全落在了开发者自己的肩上。