这个应用发布后，引来大批网友围观。目前有大约750,000个查询，有一半的问题成功调用了GPT-3的API，它的回答还蛮有哲学味的。

我们假设产生了400,000个输出，平均每个1000个token，两到三个星期就有4亿token，这样PhilosopherAI一个月就要花4000美元，这只是个娱乐项目啊，作者表示「溜了溜了」。

比如下面这种应用，从PDF中提取结构化的表格信息。

现在的方案，是同时计算输入和输出的，OpenAI的口号是「text in，text out」，但是在这种定价方法下，成了「money in ，money out」，希望OpenAI考虑下只计算输出部分，这样一个月花几美元，就在普通用户的承受范围了。

OpenAI决定发布商业版

GPT-3的训练费用已经达到了惊人的1200万美元，即便是背靠埃隆马斯克和微软，数千万的训练费用和持续的研发投入也是一笔不小的费用，开放商业版API可以覆盖「完成使命过程中的成本」，现在没钱的都不配拥有使命感了吗。。

同时，OpenAI还认为安全地部署AI系统是很难的，希望通过和各种商业伙伴的合作，来观察在各行各业会产生怎样有意思的产品，同时保证产品的安全性。

在接受了微软投资的10亿美元后，OpenAI的商业化也必须加快脚步。

依靠巨大的算力资源才能跑出来的模型不能只做一些简（qi）单（pa）的demo，毕竟投资本身是商业活动，而不是慈善。

开放API而不是模型

首先，OpenAI希望通过API方式来推动GPT-3的技术商业化，未来在安全可靠、政策合规的基础上进行相关AI产品的开发，并实现商业化的盈利。

其次，这款API背后的模型异常的庞大，不仅需要很多研究人员来开发和部署，训练和运行的费用也十分昂贵，这种高昂的成本会将很多科研人员和创业公司拒之门外，从而成为大公司的专属。

开放API将使得更多的小微企业、开发者等都能平等的享受到GPT-3的红利。

最后，如果模型开源，则无法监测下游任务如何使用模型，一旦有人在此基础上开发带有危险性的应用程序，官方将很难制止。通过API方式就可以很好应对人们对技术的滥用。

具体开放功能话，GPT-3可以在语义搜索、聊天机器人、生产力工具、文本生成、内容理解、机器翻译等方面进行商业化应用。

GPT-3的商业化进程并不是一帆风顺，OpenAI的联合创始人就表示：GPT-3被吹得有些过头了。

GPT-3目前还是会出现一些低级错误和尬聊，甚至偶尔带有歧视和偏见性内容，而这些都会让企业对GPT-3的商业化产生担忧。

同时，GPT-3的性价比不是最优的。虽然这是一个「大而全」的通用性模型，但是在具体下游任务却可能输给「小而美」的模型。

但是，如果你坚持要感受一把「使命感」，交出你的钱包就行！