OpenAI模型既有GPT、o两大核心系列，也通过Turbo、mini、high这类后缀或内部代号来区分模型的版本与特性。
GPT系列是OpenAI最早发布也是最知名的语言模型，先有 GPT-3，然后是 GPT-3.5，再是 GPT-4。每个版本都明显比上一个更好，如果你需要更智能的模型，只需要升级到新版本即可。o系列则是推理模型，引入思维链。
除了主要的系列名称，OpenAI还使用了后缀来进一步区分同一系列不同版本。例如，“Turbo”通常表示模型在速度或效率方面的提升。“Preview“表示模型在开发阶段或仅限部分用户使用。还有一些是内部开发代号，像o3、o4-mini，沿用了他们内部对架构或部署版本的叫法。“o”是“omni”的缩写，指向最新的多模态架构；“mini”则是更快更省钱的轻量版；“high”是在某些特定技能上（比如写代码、做图）更厉害。
有意思的是，OpenAI特意跳过了o2，是为了不跟电信公司O2撞名——纯粹是命名上的考虑，不是少了一代模型。所以简单说，o3和o4-mini这些，并不是像GPT-3到GPT-4那样大版本迭代，更像是基于GPT-4o架构的各种优化版或者缩水版，看具体需求、速度和支持什么模态来用。
好了，咱们来看看OpenAI的这些大模型的侧重点和应用场景有哪些。
第一梯队
（1）o4-mini/o3
核心能力：这两个模型都是OpenAI在2025年4月16日发布的，是目前推理能力较强的模型，擅长做复杂的多步骤任务，比如逻辑判断、数学、科研问题和视觉感知。在回答前会深度思考，还能自己调用ChatGPT里的各种工具。
上下文窗口：两个模型都支持输入20万tokens的上下文，输出10万tokens。（训练数据截止时间是2024年3月31日）
应用场景：复杂的软件调试、金融分析、深度数理研究，或者需要深度逻辑推理的场景。
（2）GPT-4.1/4.1-mini/nano
核心能力：这三个模型是OpenAI在2025年4月14日发布的，在代码差异比较方面，GPT-4.1的表现更好。GPT-4.1mini延迟更低，成本更低。GPT-4.1nano是目前速度最快、成本最低的模型，可以做低延迟任务优化。GPT-4.1系列仅支持API调用。
上下文窗口：100万tokens（训练数据截止时间是2024年6月1日）
应用场景：大规模代码库分析、生成复杂代码、遵循精细指令、书籍摘要、详细报告生成等长文本任务。
（3）GPT-4.5
核心能力： 在多数测试中性能优于GPT-4o，但它并非像o系列那样的纯推理模型。作为研究预览模型，其定价较高，且已被GPT-4.1等更新模型在API中取代或整合。
上下文窗口：12.8万tokens
应用场景： 写技术文档、做探索性研究、需要有情感和共情回应的对话。
第二梯队
（4）GPT-4o/4o-mini
核心能力：这个模型是很多用户的默认选择模型，是一个通用模型。支持文字、声音和图像的混合输入输出，反应速度快。它比早期的GPT-4 Turbo更快更便宜。GPT-4o mini是它的小号经济版，支持图像和文本输入，输出文本，主力模型忙不过来的时候可以切换。
上下文窗口：12.8万tokens
价格：文本输入 40/百万token；文本输出 80/百万token
应用场景：日常聊天、多模态互动（比如语音助手、看截图诊断问题）、需要实时反应的应用。
（5）GPT-4 Turbo
特点：适合聊天，传统的文本补全任务表现良好。能接收图片输入，输出文字。虽然有新的模型出来了，但在需要超大上下文和高效聊天的场景，GPT-4 Turbo还是有它的价值。
上下文窗口：12.8万tokens
应用场景： 处理长文档、特别依赖上下文的任务、聊天机器人。
第三梯队
（6）o1/o1-mini版
核心能力：o1是OpenAI在推理模型上的早期尝试，强调思维链处理。虽然能力依然可以，但通常已经被更新、性能更好的o3和o4-mini给比下去了。o1-mini是它更快更经济的小版本。
应用场景：需要明确推理步骤的复杂问题（不过通常o3/o4-mini是更好的选择）。
（7）GPT-4 (老版本)
核心能力：正在逐步被GPT-4o、GPT-4.1这些更新更高效的型号取代。比如，最初的GPT-4模型已经计划在特定日期后下线了。它的32k上下文版本曾经是个亮点。
（8）GPT-3.5 Turbo
核心能力：速度快，用起来便宜，还有不同上下文长度的版本（比如16k）。在不需要顶配性能的场景，GPT-3.5 Turbo在功能和价格之间是个不错的平衡。GPT-3.5 Turbo Instruct则专攻听指令办事。
专用模型
（9）Sora：OpenAI的视频生成模型，能够根据文本提示、静态图像或视频片段生成新的视频内容。
（10）gpt-image-1： ChatGPT内部图像生成功能的多模态图像生成模型，现已通过API提供。擅长生成专业级图像，处理详细指令，并在图像中准确渲染文本。
总结一下，模型怎么选？
● 复杂任务：尤其是需要推理或编码的任务，更适合使用o3、GPT-4.1或o4-mini
● 预算有限：预算有限可以考虑GPT-4.1nano、GPT-4o-mini或o4-mini
● 延迟要求：需要实时响应可以选择速度更快的模型，比如GPT-4.1-nano或GPT-4o
● 多模态：如果处理音频或视觉数据，可以选择GPT-4o或GPT-4-Turbo
● 上下文：需要处理大量文本的任务可以选择GPT-4.1或GPT-4-Turbo
话说回来，选择“最佳”模型要考虑任务的复杂性、成本、延迟要求以及对多模态能力的需求。可以根据自己的需求，比较不同模型的特点来选择。
