行学AI使用指南-你的学术科研AI助手！学术GPT

未分类2个月前更新 zhizengzeng

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一、行学AI是什么？

行学AI（原名智增增sci），你的学术科研AI助手！学术GPT。基于最强大的chatgpt-4.0大模型打造的学术GPT，为学术科研助力。

目前仅支持在pc端使用，持续优化ing

名字源自：《礼记·中庸》博学之，审问之，慎思之，明辨之，笃行之。

二、行学AI系列教程、文章和视频

包括行学AI系列教程、文章和视频，访问地址：https://work.zhizengzeng.com/1877.html

三、功能示意和截图

支持论文润色、论文翻译、论文阅读等
支持论文阅读理解、论文里面的细节探讨、国内大模型、ChatGPT3.5和ChatGPT4.0等强力加持的大模型，让AI助手真正能助力学术科研人员更好的掌握学术论文
注册即拥有免费额度
更多重磅功能，敬请期待。

访问地址：https://xingxue-ai.com

使用截图：

四、常见问题解答

问：行学AI的底层原理是什么？

行学AI大模型整合了目前市面上几乎所有的AI大模型，方便用户一站式使用OpenAI、百度、阿里、讯飞星火、智谱ChatGLM等国内外各个大模型。底层使用的是各个大模型的API接口，现在市面上国内外几乎所有的大模型都提供了相关的api接口，均是按token来收费的。

比如OpenAI的token收费介绍：https://openai.com/chatgpt/pricing/

比如智谱ChatGLM大模型的收费介绍：https://open.bigmodel.cn/pricing

问：token是什么？

Token：在大模型中，token是用来表示文本中单词、短语或字符的符号。它是模型处理文本数据的最小单元。文本中的最小单位，它可以是单词、标点符号、字符或汉字，具体取决于所使用的语言。在英文中，一个Token通常是一个单词或一个标点符号。而在中文中，一个Token可能是一个字符或一个汉字。

示例
以句子“The quick brown fox jumps over the lazy dog”为例，如果将其分解为单词级别的token，则包含的token有：“The”, “quick”, “brown”, “fox”, “jumps”, “over”, “the”, “lazy”, “dog”。如果采用子词级别的token化，则可能会将某些单词进一步拆分，如将“jumps”拆分为“jump”和“s”。

问：不同的AI大模型的token是怎么定价的？

不同的AI大模型的token的定义是不一样的，定价也是不一样的，token的消耗速率也就不一样。

要注意的是：

1、有的大模型很贵的，要慎重使用，token的消耗速率会很快，比如gpt-4，gpt-4o，一般越贵的模型的效果也是最专业的。也有的模型是免费的，不消耗token，比如百度的这个大模型：ERNIE-Speed-8K

2、行学AI的底层将使用统一的token定价，所以可以理解为使用行学AI的一种token即可以访问和使用所有的AI大模型。

token价格说明表格：
模型名称	供应商	api token价格	模型说明
AI-4o-mini模型-经济实惠	OpenAI	输入：$0.00015 / 1K tokens 输出：$0.0006 / 1K tokens	GPT-4o mini，更好用更便宜的 GPT。GPT-4o mini 不仅性能更强，价格也来到了「白菜价」。具体来讲，GPT-4o mini 每百万个输入 Token 的定价是 15 美分（约合人民币 1.09 元），每百万个输出 Token 的定价是 60 美分（约合人民币 4.36 元）
AI-4o模型-最强大模型	OpenAI	输入：$0.005 / 1K tokens 输出：$0.015 / 1K tokens	GPT-4o的名称中“o”代表Omni，即全能的意思，凸显了其多功能的特性。GPT-4o在处理速度上提升了高达200%，同时在价格上也实现了50%的下降，GPT-4o所有功能包括视觉、联网、记忆、执行代码以及GPT Store等
百度文心一言.ERNIE-4.0-8K	百度	输入：￥0.12 /1k tokens 输出：￥0.12 /1k tokens	ERNIE 4.0是百度自研的旗舰级大模型
百度文心一言.ERNIE-3.5-8K	百度	输入：￥0.008 /1k tokens 输出：￥0.008 /1k tokens	百度自研的大模型3.5
百度文心一言.ERNIE-Speed-128K	百度	￥0 /1k tokens（免费）	百度文心一言模型。免费使用，不收费啊不收费。
谷歌.gemini-1.5-pro	谷歌	输入：$0.008 /1k tokens 输出：$0.024 /1k tokens	谷歌最新模型，提供更复杂的语言理解和生成能力。
谷歌.gemini-1.5-flash	谷歌	输入：$0.008 /1k tokens 输出：$0.024 /1k tokens	谷歌大模型
Anthropic.claude-3-5-sonnet-20240620	Anthropic	输入：$0.003 /1k tokens 输出：$0.015 /1k tokens	Claude模型的最新版本, Claude 3.5 Sonnet
Anthropic.claude-3-haiku-20240307	Anthropic	输入：$0.00025 /1k tokens 输出：$0.00125 /1k tokens	Claude模型
字节跳动.Doubao-lite-4k	字节跳动	输入：￥0.0003/1k tokens 输出：￥0.0006/1k tokens	字节跳动豆包大模型。
字节跳动.Doubao-lite-32k	字节跳动	输入：￥0.0003/1k tokens 输出：￥0.0006/1k tokens	字节跳动豆包大模型。
字节跳动.Doubao-lite-128k	字节跳动	输入：￥0.0008/1k tokens 输出：￥0.001/1k tokens	字节跳动豆包大模型。
字节跳动.Doubao-pro-4k	字节跳动	输入：￥0.0008/1k tokens 输出：￥0.002/1k tokens	字节跳动豆包大模型。
字节跳动.Doubao-pro-32k	字节跳动	输入：￥0.0008/1k tokens 输出：￥0.002/1k tokens	字节跳动豆包大模型。
字节跳动.Doubao-pro-128k	字节跳动	输入：￥0.005/1k tokens 输出：￥0.009/1k tokens	字节跳动豆包大模型。
腾讯混元.hunyuan-pro	腾讯	输入：￥0.03 /1k tokens 输出：￥0.1 /1k tokens	腾讯混元大模型。
腾讯混元.hunyuan-standard	腾讯	输入：￥0.0045 /1k tokens 输出：￥0.005 /1k tokens	腾讯混元大模型。
腾讯混元.hunyuan-standard-256k	腾讯	输入：￥0.015 /1k tokens 输出：￥0.06 /1k tokens	腾讯混元大模型。
腾讯混元.hunyuan-lite	腾讯	￥0 /1k tokens（免费）	腾讯混元大模型。
阿里通义千问.qwen-max	阿里	输入：￥0.04 /1k tokens 输出：￥0.12 /1k tokens	阿里通义千问模型。
阿里通义千问.qwen-plus	阿里	输入：￥0.004 /1k tokens 输出：￥0.012 /1k tokens	阿里通义千问模型。
阿里通义千问.qwen-turbo	阿里	输入：￥0.002 /1k tokens 输出：￥0.006 /1k tokens	阿里通义千问模型。
讯飞星火.SparkDesk	讯飞	输入：￥0.03 /1k tokens 输出：￥0.03 /1k tokens	讯飞星火大模型，指向最新的版本。
讯飞星火.SparkDesk-v1.1	讯飞	￥0 /1k tokens（免费）	讯飞星火大模型。Spark Lite。完全免费，不收费啊不收费
百川智能.Baichuan4	百川智能	输入：￥0.1 /1k tokens 输出：￥0.1 /1k tokens	百川智能大模型。
百川智能.Baichuan3-Turbo	百川智能	输入：￥0.012 /1k tokens 输出：￥0.012 /1k tokens	百川智能大模型。
月之暗面.moonshot-v1-8k	月之暗面	输入：￥0.012 /1k tokens 输出：￥0.012 /1k tokens	月之暗面模型。
月之暗面.moonshot-v1-32k	月之暗面	输入：￥0.024 /1k tokens 输出：￥0.024 /1k tokens	月之暗面模型。
月之暗面.moonshot-v1-128k	月之暗面	输入：￥0.060 /1k tokens 输出：￥0.060 /1k tokens	月之暗面模型。
智谱清言.glm-4-long	智谱	输入：￥0.001 /1k tokens 输出：￥0.001 /1k tokens	智谱清言模型。
智谱清言.glm-4-flash	智谱	输入：￥0.0001 /1k tokens 输出：￥0.0001 /1k tokens	智谱清言模型。
深度求索.deepseek-chat	深度求索	输入：1 元 / 百万 tokens 输出：1 元 / 百万 tokens	深度求索模型。
零一万物.yi-large	零一万物	输入：20 元 / 百万 tokens 输出：20 元 / 百万 tokens	零一万物大模型。
零一万物.yi-medium	零一万物	输入：2.5 元 / 百万 tokens 输出：2.5 元 / 百万 tokens	零一万物大模型。