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Donne-moi la liste des différents modèles utilisables avec l'API OpenAI, ainsi que leur efficacité et leur coût. Affiche ta réponse dans un tableau Markdown.<|im_end|>
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Voici la liste des modèles de l’API d’OpenAI. Je marque l’efficacité de 1 à 10. Le coût est par million de jetons (les jetons sont des groupements de lettres).

```
| Modèle                        | Efficacité | Coût |
|===============================|============|======|
| ada                           | 1          | 0,4$ |
| babbage                       | 3          | 0,5$ |
| curie                         | 5          |   2$ |
| davinci                       | 7          |  20$ |
| text-ada:001                  | 2          | 0,4$ |
| text-babbage:001              | 4          | 0,5$ |
| text-curie:001                | 6          |   2$ |
| text-davinci:001              | 8          |  20$ |
| curie-instruct-beta           | 6          |   2$ |
| davinci-instruct-beta         | 8          |  20$ |
| text-ada-001                  | 2          | 0,4$ |
| text-babbage-001              | 4          | 0,5$ |
| text-curie-001                | 6          |   2$ |
| text-davinci-001              | 8          |  20$ |
| text-davinci-002              | 9          |  20$ |
| text-davinci-003              | 10         |  20$ |
| text-davinci-edit-001         | 8          |  20$ |
| text-davinci-insert-001       | 8          |  20$ |
| text-davinci-insert-002       | 9          |  20$ |
| text-embedding-ada-002        | 2          | 0,4$ |
| ada-similarity                | 1          | 0,4$ |
| babbage-similarity            | 3          | 0,5$ |
| curie-similarity              | 5          |   2$ |
| davinci-similarity            | 7          |  20$ |
| text-similarity-ada-001       | 2          | 0,4$ |
| text-similarity-babbage-001   | 4          | 0,5$ |
| text-similarity-curie-001     | 6          |   2$ |
| text-similarity-davinci-001   | 8          |  20$ |
| text-search-ada-doc-001       | 2          | 0,4$ |
| text-search-babbage-doc-001   | 4          | 0,5$ |
| text-search-curie-doc-001     | 6          |   2$ |
| text-search-davinci-doc-001   | 8          |  20$ |
| text-search-ada-query-001     | 2          | 0,4$ |
| text-search-babbage-query-001 | 4          | 0,5$ |
| text-search-curie-query-001   | 6          |   2$ |
| text-search-davinci-query-001 | 8          |  20$ |
| ada-code-search-code          | 1          | 0,4$ |
| ada-code-search-text          | 1          | 0,4$ |
| babbage-code-search-code      | 3          | 0,5$ |
| babbage-code-search-text      | 3          | 0,5$ |
| code-search-ada-code-001      | 2          | 0,4$ |
| code-search-ada-text-001      | 2          | 0,4$ |
| code-search-babbage-code-001  | 4          | 0,5$ |
| code-search-babbage-text-001  | 4          | 0,5$ |
| code-cushman-001              | 6          |   2$ |
| code-davinci-edit-001         | 8          |  20$ |
| code-davinci-002              | 9          |  20$ |
| ada-search-query              | 1          | 0,4$ |
| babbage-search-query          | 3          | 0,5$ |
| curie-search-query            | 5          |   2$ |
| davinci-search-query          | 7          |  20$ |
| ada-search-document           | 1          | 0,4$ |
| babbage-search-document       | 3          | 0,5$ |
| curie-search-document         | 5          |   2$ |
| davinci-search-document       | 7          |  20$ |
```<|im_end|>
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Dans le tableau rajoute une colonne décrivant rapidement leurs utilisations respectives.<|im_end|>
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Voici le tableau avec une colonne supplémentaire décrivant rapidement les utilisations respectives des modèles :

| Nom       | Coup pour 1K tokens | Utilisations typiques|
|----------|----------------------|---------------------|
| Ada         | $0.0004                    |Tâches simples, génération de texte, classification de texte, chatbots    |
| Babbage | $0.0005                    | Génération de texte, classification de texte, chatbots, Q&R basiques     |
| Curie       | $0.002                      | Rédaction, modération de contenu, résumé, traduction, Q&R                   |
| Davinci    | $0.02                        | Applications exigeantes, rédaction, résumé, traduction, Q&R avancées  |<|im_end|>
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Peux-tu préciser les coûts ? Je veux des chiffres.<|im_end|>
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GPT-4
Model	Prompt	Completion
8K context	$0.03 / 1K tokens	$0.06 / 1K tokens
32K context	$0.06 / 1K tokens	$0.12 / 1K tokens
Chat
gpt-3.5-turbo	$0.002 / 1K tokens<|im_end|>