N’importe quelle société peut demander à intégrer la puissance d’analyse de ChatGPT dans ses applications. Pour ce faire, elle doit utiliser l’une des API ChatGPT proposées par OpenAI. Qu’en est-il au juste ?
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On ne le sait pas toujours, mais ChatGPT n'est pas seulement une applicationapplication indépendante. Il est possible d'intégrer sa capacité d'analyse et de dialogue à d'autres applications. Ainsi, MyAI qui figure dans Snapchat est un bon exemple d'intégration de ChatGPT à une application existante. Ora.sh, qui donne un accès gratuit à GPT-4, en est un autre. Mais ChatGPT a également été intégré à des applications célèbres telles que :
- Shopify (e-commerce) ;
- le moteur de recherche Bing de MicrosoftMicrosoft ;
- Duolingo, qui est dédié à l'apprentissage de langues ;
- La plateforme de messageriemessagerie Slack...
Ce qui permet cette intégration est l'API de ChatGPT.
Une API, c’est quoi au juste ?
Pour mémoire, API signifie Application Programming Interface - interface de programmation d'application. Il s'agit d'une méthode de communication avec un logiciel donné. Dans le cas de l'API ChatGPT, un développeur peut accéder aux capacités de ce chatbot et les intégrer dans son propre programme. Et donc, générer des réponses sensées à des questions ou encore pratiquer des dialogues comme le fait le chatbot de OpenAIchatbot de OpenAI.
Les sources de revenus de OpenAI
Vous l'avez remarqué : par défaut, ChatGPT est gratuit. Il est certes possible d'utiliser la version avancée, ChatGPT Plus – GPT-4 en déboursant près de 24 euros par mois. Toutefois, la majorité des utilisateurs se servent de la version gratuite, basée sur GPT-3.5.
Or, le coût d'opération de ChatGPT est fort élevé. Il a été estimé qu'il se situait aux alentours de 700 000 euros par jour. Certes, Microsoft, qui est un investisseur majeur de OpenAI, veille à soulager une telle facture. L'une des solutions envisagées par l'éditeur de Windows consiste en une puce dédiée au traitement de l'intelligence artificielle, appelée Athena, et qui pourrait aider à réduire fortement le coût d'opération de ChatGPT.
Pour le reste, OpenAI peut tirer des revenus de la location ou vente de son API et il y a là un marché de taille.
Quel type d’usage pour l’API ChatGPT ?
Les usages potentiels de l'API ChatGPT sont immenses :
- les sociétés qui utilisent des interfaces de conversation pour répondre à leurs clients peuvent gagner à se servir de l'intelligence de ChatGPT pour renseigner lesdits clients ;
- les sites de e-commerce peuvent utiliser l'API ChatGPT afin de générer des recommandations de produits basées sur l'historique d'achat d'un consommateur. L'application Shop de Shopify peut d'ailleurs tenir des conversations sur lesdits produits - tout comme sur d'autres sujets ;
- de nombreuses activités (assurances, banque...)) peuvent se servir de ChatGPT pour générer des explications adaptées aux questions des clients ou encore des courriers types.
Quel est le coût d’usage de ChatGPT API ?
ChatGPT propose plusieurs API mais la plus puissante a traditionnellement été basée sur text-davinci-003, soit GPT-3.5. Son coût d'usage est de 0,02 $ pour 1 000 tokens - soit environ 750 mots.
En mars 2023, OpenAI a rendu public l'API GPT-3.5-turbo model. Cette API est dix fois moins coûteuse que la précédente basée sur text-davinci-003, soit 0,002 $ pour 1 000 tokens.
Il existe aussi une API adaptée à GPT-4GPT-4 : GPT-4-0314 mais à l'heure où sont écrites ces lignes, elle n'est pas encore disponible. Son coût devrait être 15 fois supérieur à celui de GPT-3.5-turbo model.
Quatre modèles pour l’API ChatGPT
Quatre modèles sont disponibles pour les développeurs :
- Davinci ;
- Curie ;
- Babbage ;
- Ada.
Chacun d'eux sera particulièrement efficace pour certains types de tâches. Ainsi, Davinci est le plus approprié pour des travaux de type « imaginatif ». Curie sera approprié pour les applications de service client, de feedback utilisateur. La force de Babbage réside en revanche dans l'analyse de données. Ada est l'API la mieux adaptée aux travaux de développement d'applications : elle facilite l'écriture et l'analyse de code.