AI如今很强大，聊聊天、写论文、搞翻译、写代码、写文案、审合同等等，ChatGPT 真是无所不能~ 作为一款出色的大语言模型，ChatGPT 实现了人类般的对话交流，最主要是能根据上下文进行互动。 

接下来，我将介绍 ChatGPT 在国内使用的方法，希望对你有帮助~

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一、使用方法

（1）官网注册

1、打开官网链接 chat.openai.com，点击注册按钮，按步骤注册好，就能使用了。

2、基础模型（如3.5）可以免费使用，高级模型需要开通plus会员才行。

不方便的是：需要魔法，还有被封号的可能。有条件的自行使用即可~

（2）借助第三方AI工具

简单说下：大多网站都是通过技术能力，接入了官方的接口，尤其能力强的~ 然后根据各种场景的不同需求，设计开发出各种好用的产品，供用户使用~

还不用像上面那么麻烦，直接就能使用，特别适合新手~

这类产品最重要的是：1要真实，2要稳定，3要性价比高。

这个的使用取决于个人的喜好~

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国内外各大模型排名榜单

就使用来说：

① 大模型综合能力最强的是 GPT-4o（o1不支持多模态），能力超越 GPT-4.0、GPT-4.0 turbo ，最先进的模型~~

② 小模型“性价比之王”GPT-4o mini，完美升级替代GPT-3.5 turbo，能力更强、速度更快、性价比更高~

分享几个我常用的国内AI产品，希望对你有帮助~

①  AI 一下：yixiaai.com 支持o1、4o和4o mini、文件、AI画图、插件功能

②  AI 智慧岛：AI 智慧岛 增强版 支持各大模型

③  Chat AI：Chat AI 接入GPT、MJ模型

④  Chat File：ChatFile 文件AI小工具，支持各种格式的文件，与文件对话~

（3）国内大模型替代？

现在好用的大模型，不仅仅只有ChatGPT（4.0 turbo、GPT-4o、4o mini）、Claude 模型

还有百度、智谱、阿里等的大模型。

尤其DeepSeek能力已经接近OpenAI等主流大模型。而且还巨便宜~~

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二、模型知识：

o1/o1-mini：最新的版本模型， o1 不是 GPT 的下一代模型！o1 和 GPT-4o在不同领域各有所长。o1 擅长 STEM 领域和需要大量思考的问题，并不擅长需要常识知识的知识。OpenAI 计划在之后分别研发 GPT 和 o1 系列模型。

GPT-4o：性价比最高模型，支持视觉等多模态，OpenAI 文档中已经更新了 GPT-4o 的介绍：128k 上下文，训练截止 2023 年 10 月（作为对比，GPT-4-Turbo 截止 2023 年 12 月）。

GPT-4 Turbo：支持视觉等多模态，128k 上下文，训练截止 2023 年 12 月。

GPT-3.5 Turbo：速度快且廉价的模型，适用于更简单的任务，支持16K上下文。

三、模型选择：

目前来说，最聪明的版本肯定是o1，但是最好用的的版本我觉得是GPT-4o。GPT-4o在综合能力方面表现更为出色，支持多模态，响应速度和价格都更有优势。

GPT-4o 的优势

响应速度快：GPT-4o在处理任务时的响应速度更快，能够更高效地完成复杂任务。

高性价比：比GPT-4 Turbo便宜一半。

多模态支持：GPT-4o支持视觉等多模态输入，这使得它在处理图像、文本等混合任务时表现尤为出色。

128k上下文：相比其他模型，GPT-4o拥有更大的上下文窗口，可以处理更长的文本和更复杂的任务。

GPT-3.5 Turbo 的优势

速度快且廉价：GPT-3.5 Turbo在速度和成本上都有优势，非常适合需要快速响应和低成本解决方案的用户。

适用于简单任务：对于一些简单的文本生成、问答和基本任务，GPT-3.5 Turbo已经足够胜任。

如果你只是需要解决简单的问题GPT-3.5 Turbo是一个非常经济实惠的选择。其它的推荐GPT-4o性价比最高。

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四、面向软件开发人员的 ChatGPT 提示词

1. 代码生成：

• 为名为 [name] 的 [class/module/component] 生成具有以下功能的样板 [language] 代码：[functionality description]。
• 创建一个 [语言] 函数以使用以下输入对 [数据结构] 执行 [操作]：[输入变量] 和预期输出：[输出描述]。
• 为 [领域] 应用程序生成一个 [语言] 类，其中包括 [方法列表] 的方法和属性 [属性列表]。
• 基于[设计模式]，用[语言]创建一个代码片段，演示其对[用例]的实现。
• 使用具有以下要求的 [库/框架] 编写 [语言] 脚本来执行 [任务]：[要求列表]。

2. 代码完成：

• 在 [语言] 中，完成以下用 [值] 初始化 [数据结构] 的代码片段：[code snippet]。
• 给定以下输入参数，完成计算 [期望输出] 的 [语言] 函数：[function signature]。
• 完成 [语言] 代码以使用 [参数] 对 [API 端点] 进行 API 调用并处理响应：[code snippet]。
• 填写缺失的[语言]代码以实现以下功能的错误处理：[code snippet]。
• 完成以下遍历 [数据结构] 并执行 [操作] 的 [语言] 循环：[code snippet]。

3. 错误检测：

• 确定以下 [语言] 代码片段中的任何潜在错误：[code snippet]。
• 分析给定的 [语言] 代码并提出改进建议以防止 [错误类型]: [code snippet]。
• 在以下 [语言] 代码中查找任何内存泄漏并提出修复建议：[code snippet]。
• 检查给定 [语言] 代码中的任何竞争条件或并发问题：[code snippet]。
• 查看以下 [语言] 代码是否存在任何安全漏洞：[code snippet]。

4. 代码审查：

• 查看以下 [语言] 代码以获得最佳实践并提出改进建议：[code snippet].
• 分析给定的[语言]代码是否符合[编码风格指南] [code snippet]：。
• 检查以下 [语言] 代码以进行正确的错误处理并提出改进建议：[code snippet].
• 评估给定[语言]代码的模块化和可维护性：[code snippet]。
• 评估以下[语言]代码的性能并提供优化建议：[code snippet].

5. 自然语言处理：

• 对以下文本执行情感分析：[文本示例]。
• 从以下文本中提取命名实体：[文本示例]。
• 总结以下文章/文档：[URL 或文本示例]。
• 确定以下文本的主要主题：[文本示例]。
• 对以下文本执行关键字提取：[文本示例]。

6. API文档生成：

• 为以下 [语言] 代码生成 API 文档：[code snippet]。
• 为给定的 [language] 类创建简明的 API 参考：[code snippet]。
• 为以下 [语言] API 生成用法示例：[code snippet]。
• 记录给定 [语言] 函数的预期输入和输出：[code snippet]。
• 制作使用以下 [语言] 库的快速入门指南：[code snippet]。

7. 查询优化：

• 优化以下 SQL 查询以获得更好的性能：[SQL query]。
• 分析给定的 SQL 查询是否存在任何潜在瓶颈：[SQL query]。
• 为以下 SQL 查询建议索引策略：[SQL query]。
• 重写以下 SQL 查询以使用 JOIN 而不是子查询以提高性能：[SQL query]。
• 优化以下 NoSQL 查询以获得更好的性能和资源使用：[NoSQL query]。
• 识别给定数据库模式中可能影响查询性能的任何低效率：[schema description]。
• 为以下大规模数据库查询建议分区或分片策略：[SQL or NoSQL query]。
• 比较使用不同数据库引擎（例如 MySQL、PostgreSQL、Oracle）的给定 SQL 查询的性能：[SQL query]。

8. 聊天机器人和对话式人工智能：

• 为处理 [问题或查询类型] 的客户支持聊天机器人创建对话流。
• 设计一个聊天机器人交互，帮助用户根据他们的偏好和要求找到 [产品或服务]。
• 为聊天机器人开发对话脚本，引导用户完成 [入职流程或功能设置]。
• 实现一个可以回答有关 [主题或领域] 的常见问题的聊天机器人。
• 为聊天机器人创建一个自然语言界面，允许用户使用语音命令或文本输入来执行[特定任务或操作]。

9. 用户界面设计：

• 为专注于 [用户目标或任务] 的 [网络/移动] 应用程序生成 UI 模型。
• 对 [应用程序或网站] 的现有用户界面提出改进建议，以增强 [可用性、可访问性或美感]。
• 为适应不同屏幕尺寸和方向的 [web/mobile] 应用程序设计响应式用户界面。
• 为 [网络/移动] 应用程序创建线框，简化 [特定用例] 的用户工作流。
• 为遵循 [设计系统或风格指南] 的 [网络/移动] 应用程序设计 UI 组件库。

10. 自动化测试：

• 根据输入参数和预期输出为以下 [语言] 函数生成测试用例：[function signature]。
• 为涵盖[单元/集成/系统]测试的给定[语言]代码创建测试脚本：[code snippet]。
• 为以下测试各种边缘情况的[语言]函数生成测试数据：[function signature]。
• 为 [网络/移动] 应用程序设计测试策略，包括 [单元、集成、系统和/或性能] 测试。
• 为 [语言] API 编写测试套件，以验证其在不同条件下的功能和性能。

总之，“熟练使用”需要一些时间和实践，但只要你掌握了这些小窍门，相信你很快就能成为这方面的高手。

以上是我的一些使用经验，如果看完有收获，请帮忙【点赞】支持下

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