ChatGPT Plus 来袭,ChatGPT 收费版和免费版有什么区别 | 回到Axton

昨天,万众期待的 ChatGPT Plus 终于向全球多国开放了付费通道。我第一时间就去尝试升级,虽然最初遇到了些付款的小波折,但 Open AI 团队很快就修复了问题,让我顺利成为了 Plus 用户。那么,每月 20 美元的 ChatGPT Plus 和我们熟悉的免费版究竟有何不同?它是否值得我们掏腰包?今天,我就以一个普通用户的视角,带大家一起通过我的第一手实测,来揭开它们的神秘面纱,看看这笔投资是否物有所值。

初探付费版:稳定性与响应速度的微妙差异

初次上手,ChatGPT Plus 在响应速度和稳定性上确实展现出了一些优势,尽管并非天壤之别。

为了尽可能客观地进行对比,我特意在电脑上并排打开了两个浏览器窗口,左边是刚升级成功的 ChatGPT Plus,右边则是大家都很熟悉的免费版本。我尝试着给它们抛出同一个问题,并且尽可能做到同时点击发送——当然,这手速上总会有些许的延迟,难以做到绝对同步。为了公平起见,我有时会先点击免费版,有时则先照顾付费版,力求减少操作顺序带来的偏见。

当我抛出第一个问题,询问两者区别时,我注意到 Plus 版本的回答速度确实略快一些。不过老实说,这种速度上的优势并不算特别悬殊,可能只是零点几秒的差距。然而,就在这第一次测试中,免费版那边却不争气地直接弹出了一个错误提示,无法完成回答,而 Plus 版则稳定地输出了内容。这或许就是两者在实际使用中最直观的一个区别了——付费版在服务的可靠性上似乎更有保障。

更让我印象深刻的是 Plus 版本在持续使用中的稳定性。如果你像我一样,经常开着 ChatGPT 的浏览器窗口,但中间可能会分心去做别的事情,过一段时间再回来继续提问。在这种情况下,免费版十有八九已经断开了连接,你需要重新刷新页面,甚至开启一个全新的对话窗口,之前的上下文可能就丢失了。而 Plus 版本则能很好地保持在线状态,你可以随时回来继续输入问题,无缝衔接之前的对话,这一点对于工作流的顺畅性来说,体验提升非常明显。

Turbo 模式加持:追求极致速度的体验

ChatGPT Plus 引入的 Turbo 模式,在追求极致响应速度方面,确实带来了肉眼可见的提升。

深入探索后,我发现 ChatGPT Plus 并非只有一个标准的运行模式。它实际上内置了两种模式供用户选择:一种是 “Default mode”(缺省模式),也就是我们通常理解的标准 ChatGPT 体验;另一种则是名为 “Turbo mode” 的模式。顾名思义,这个 Turbo 模式是专门为速度进行过优化的,理论上它的响应速度应该会比标准模式更快。

为了直观地感受这两种模式之间的差异,我本想在两个不同的 Plus 窗口中分别使用不同模式进行提问,以便进行实时对比。但系统很快就提示我,即便是付费账户,在同一时间也只能进行一个查询(”simultaneously ask one question”)。看来,OpenAI 对并发请求还是有所限制的。于是,我只能在同一个窗口内先使用 Default 模式提问,记录下它的表现,然后再切换到 Turbo 模式,用同样的问题再次进行测试。

结果是相当显著的——当我切换到 Turbo 模式并发送问题后,答案的生成速度确实快了一大截!文字几乎是即时地、流畅地涌现在屏幕上,那种以往在免费版中偶尔能感受到的”思考”或”卡顿”的延迟感大大降低了。对于那些追求极致效率,希望与 AI 快速迭代对话的朋友来说,这个 Turbo 模式无疑是一个巨大的福音,它让整个交互过程变得更加行云流水。

完整视频请点击观看:

全局性核心要点总结

经过一番初步的上手体验,我对 ChatGPT Plus 有了几个核心的感受。首先,付费版最大的价值在于提供了更稳定、更可靠的服务,尤其是在高并发或长时间闲置后,它能有效避免免费版常见的出错和断线困扰,这对于需要长时间或高频使用 ChatGPT 的用户来说,无疑是巨大的体验提升。其次,Turbo 模式确实名副其实,为追求极致响应速度的用户带来了显著的速度飞跃,而标准模式下的速度提升相对温和,但依然可感。最后,值得注意的是,即便是付费的 Plus 版本,目前也限制了用户在同一时间只能进行一个查询,这一点需要用户在使用时有所规划。

独特深度洞见

在我看来,ChatGPT Plus 的推出,不仅仅是简单地增加了一些用户体验上的”甜点”,更深层次的意义在于 OpenAI 开始积极探索其商业化路径。通过设立付费墙,OpenAI 不仅能够获得持续的研发资金,更重要的是能够有效地平衡服务器负载、优先保障付费用户的服务质量和体验。这预示着未来先进的 AI 服务可能会更加普遍地采用分级付费的模式,一方面确保核心技术研发和服务的可持续性,另一方面也为不同需求层次的用户提供了差异化的选择,从而推动整个 AI 应用生态的健康发展。

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