迁移现有 GPT-4.x 用例时，建议从 GPT-6 Luna 开始。合适的配置取决于你的应用，因此在切换生产流量之前，请先使用有代表性的工作负载评估模型。
选择推理设置
先将推理强度设为 none。预计大多数 GPT-4.x 用例都可以使用此设置完成迁移。测试其他设置，找到适合你的应用的质量、延迟与成本之间的平衡。
有关 API 变更和技术细节，请参阅 GPT-6 开发者指南。
比较成本与性能
GPT-6 Luna 的每 Token 价格低于本次迁移涉及的 GPT-4.x 模型。对于大多数用例，它能以更低的每 Token 价格提供更强的模型能力。
迁移前，请使用你自己的工作负载比较总成本。Token 用量和推理设置会影响每项任务的成本。
迁移你的应用
建立基线。选择有代表性的请求（包括重要的边界情况），并记录当前模型的质量、延迟和成本。
评估 Luna。先将推理强度设为
none，并将结果与基线进行比较。检查应用所依赖的模型行为，包括输出格式，以及在适用情况下的工具使用。调优并重新测试。根据评估结果调整提示词、推理强度和输出详略程度，然后重新测试。
逐步上线。先接入一小部分生产流量。在完成迁移之前，持续监测质量、延迟、错误和成本。
获取支持
自助服务客户：通过 help.openai.com 上的聊天气泡联系 OpenAI 支持团队。
由销售团队服务的客户：请联系你的 OpenAI 客户团队，安排我们的工程团队提供支持。我们可以帮助你制定适合产品的迁移计划，并确定如何充分发挥 Luna 的能力。