更长的 GPT-4 对话 token 上限,如何影响我的翻译工作流?

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顺便聊聊生成式 AI 对你将来的工作流究竟有什么影响。

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惊喜

Setapp 里面的 Typingmind 终于可以支持 128K token 窗口的 GPT-4 Turbo 了。只要你订阅了 Setapp ,就不需要额外付费使用自己的 OpenAI API Key 了。欧耶!

上面这段话,是我在 12 月 4 日偶然重启电脑和 Typingmind 之后,发在社交媒体上的感慨。还配了下面这张图。

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为什么我会如此兴奋呢?

主要因为「心理账户」因素。所谓心理账户,就是同样的钱,你花在某一件事(例如游戏氪金、打赏主播)会毫不犹豫,用在另一件事(例如买书、订阅付费内容)上,则会感觉非常痛苦。

首先给你看看 GPT-4 Turbo 128k 的价格。这里我用的是 Perplexity 来查询回答。

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这个价格很高吗?其实不算。但当初玩儿 AutoGPT 和 BabyAGI 等框架的时候,OpenAI GPT-4 API 疯狂调用,账单给我留下了比较严重的心理阴影。

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如果使用 GPT-4 Turbo 128k 的边际成本下降,我会非常开心。例如 Typingmind 中 Setapp 订阅额度如果能直接包含,就太好了。

在 Setapp 里面使用 Typingmind 的原因,我在《如何用低成本集成式 AI 应用,满足你对 GPT-4 的需求?》这篇文章里,已经给你详细介绍过了。用 Typingmind 调用 GPT-4,其实还有个特别大的好处 —— 你上传的数据,不会被 OpenAI 用来训练模型,所以安全性和隐私保护上,更为妥帖。

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到了 11 月 25 日,Typingmind 中的 Setapp GPT-4 Turbo 模型才算是姗姗来迟,可惜窗口大小只有 8k 。

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小窗口会带来什么呢?看看 之前我的工作流,你会发现长文翻译的时候,主要精力都被用在对输入内容进行切割。

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为此,我甚至学会了如何用 Python 加上 OpenAI 的软件包查看一段话对应的 GPT-4 token 数量……

但是,这样的先切片、后逐片翻译的流程,带来了非常显著的问题。

首先,是内容的上下文割裂。我们都知道,翻译的好坏跟上下文是很相关的。例如前面的对话里出现了一个人名,可能 GPT-4 都不知道他是男是女。但是看到后面,就可以清楚了解其性别。而如果在揭示性别之前,文字就被割断,那显然翻译会出现不准确的情况。

其次,是这样的操作,需要把分片后的内容,逐一放到对话中去。如果你像我一样使用 Keyboard Maestro ,可能还算是「半自动化」,好一些。如果是手动操作,很容易感到枯燥。

第三,我们往往不会满足于一次翻译的结果,需要进行校对。这就意味着要进行 k (分片数量)次的翻译,k 次校对,甚至再加上 k 次的校对后改写…… 想想都让人头疼。所以,更长的上下文窗口,真的是非常重要的改进。

现在,Typingmind 终于有了 128k 的 Setapp GPT-4 Turbo 选项,而价格却没有任何调整,这会给我的翻译工作流带来什么改进呢?

下面我就给你演示一下,增大 token 限制后, Typingmind 里面翻译文章的流程和效果。

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