2024年4个顶级AI API平台

什么是API4个顶级AI API平台1.Google谷歌人工智能服务概述1.1 文本分析 (自然语言处理)1.2 预测1.3 人工智能平台

2.OpenAIOpenAI 服务的强大用例

3.Microsoft Azure盘点Azure认知服务的API及其功能

4.AWS AI ServicesAWS 人工智能/机器学习服务概览为什么选择 AWS AI 服务

总结

什么是API

API，作为软件世界的桥梁，扮演着至关重要的角色，它允许不同的应用程序之间无缝地沟通和协作。以下是一些让API变得不仅实用而且宝贵的特性：

1、遵循通用标准：API遵循REST和HTTP等标准，这些标准易于访问、广泛理解，并且对开发者极为友好。

2、专为特定受众设计：API不只是随意几行代码的堆砌，而是为移动开发者等特定用户群体量身定制的解决方案。

3、清晰的文档和版本控制：每个API都配备了详尽的文档和清晰的版本管理，确保能够满足用户的需求和期望。

4、强化的治理与安全：API提供了更好的治理机制和安全保障，以及必要的监控功能，以维护性能和可扩展性。

在当今的商业世界，几乎每家公司都在使用各种AI API，比如AI聊天、AI办公、AI绘画、AI编程等等，以此来增强自身的服务能力。

4个顶级AI API平台

1.Google

提起人工智能，谷歌无疑是最先浮现在脑海中的名字。但紧随其后的，又是谁呢？老实说，我一时也难以想到。谷歌在AI领域占据着无可争议的领导地位，这并非偶然。多年来，这家公司在人工智能的研究和人才上投入了巨额资金。它的一些宏伟的AI项目已经家喻户晓，而它最新的创新成果，更是让人惊叹不已。

正是凭借其深厚的专业造诣，谷歌在人工智能和机器学习（AI/ML）领域，提供了一些真正高质量的API。现在，让我们来一探究竟，看看谷歌都有哪些令人瞩目的AI产品

谷歌人工智能服务概述

1.1 文本分析 (自然语言处理)

功能	描述
语法分析	分析给定文本并确定关键部分
实体分析	在非结构化文档中查找发票数据等实体
情感分析	从书面或口头语言中识别情绪、意图等
多语种支持	适用于多种语言

1.2 预测

描述	详情
预测服务	为已有模型提供根据新数据生成预测结果的服务
自定义代码支持	允许添加自定义代码以实现非标准或实验性的功能

1.3 人工智能平台

服务	描述
人工智能平台	端到端的综合平台，针对数据科学和机器学习 (ML) 的全面托管服务
操作流程优化	旨在使 ML 和数据处理的操作流程尽可能顺畅

谷歌提供的每一项人工智能/移动语言服务还是非常多的，有兴趣的小伙伴可以去看看官方文档

2.OpenAI

如果你对人工智能领域稍有兴趣，就会注意到 GPT-3 的出现。它是一种用于处理自然语言的高级 ML 模型，让每个人都害怕末日终于来临。GPT-3 的幕后推手是 OpenAI，这是一个为促进人工智能领域的研究与合作而成立的组织–所有研究与合作都是公开的，这在当今世界实属罕见。

该公司主要由创始人之一埃隆-马斯克（Elon Musk）推广，当时它的人工智能研究受到了媒体的广泛关注。其中一个例子就是与最高级别的职业 DOTA 2 玩家对战并将其摧毁的游戏人工智能：

截至发稿时，埃隆-马斯克已不再参与其中，OpenAI 也没有完全按照其创始原则 “开放”。但这是另一个话题，你可以找到很多相关资料。

对我们来说，OpenAI 在人工智能领域，尤其是在文本处理、视频/图像处理等方面，正在开展一些开创性的工作。他们以应用程序接口（API）的形式提供了多种人工智能服务

OpenAI 服务的强大用例

服务类别	描述
语义搜索	允许根据自然语言查询对自由格式文本数据进行搜索，如客户支持聊天记录。
聊天机器人	OpenAI 提供的聊天功能在闲聊、意外转折、间接意图等方面表现出色，提升了聊天机器人的标准。
客户服务	OpenAI 提供专门的客户服务，集成了搜索、推荐等功能，以创造更优质的客户体验。
文本生成	提供与 GPT-3 类似的文本生成功能，能够生成关于几乎任何事物的真实、智能文本。
理解	能够获取给定文本并生成摘要，用它自己的话来表达，节省时间，具有广泛的实用性。
其他工具	OpenAI 提供其他实用工具/服务，如将语义搜索结果转换为电子表格进行分析，以及文本翻译服务。

😁 示例说明：如果您有一个数字化的客户支持聊天记录库，可以提出类似 “向我显示客户因延迟解决问题而非常生气的聊天记录列表” 这样的问题，以展示语义搜索的潜力。

3.Microsoft Azure

在云计算的赛道上，微软虽然位列第三，但绝不能小觑。它不仅拥有独特的战略布局，将传统的Windows业务迁移至云端，而且在这场竞赛中，微软正以自己的节奏稳步前行。Azure，微软的云平台，已经名声在外，但它的人工智能服务同样不容小觑。

微软在AI领域的成就Azure认知服务，这款AI产品集大成者，几乎囊括了构建智能化、高效应用程序所需的全部工具。微软的API们，以其专业和趣味性，在我看来，为开发者们提供了更多的优势。

盘点Azure认知服务的API及其功能

服务类别	功能描述
语言服务	基于自然语言处理（NLP），从人类语言中提取意义、生成语言，并进行处理。
特色功能	- 会话QnA制造器：适用于培训、教育、招聘等领域。 - 物联网设备会话智能。 - 情感分析。 - 文本元数据分析。 - 支持60多种语言的翻译功能。
语音服务	处理人类语音的能力，包括语音转文本、文本转语音、语音翻译和语音识别。
视觉服务	计算机视觉技术，尽管有改进空间，但在一定容错范围内表现优秀。
决策服务	优化决策过程，提升基于机器学习（ML）的决策质量。功能包括： - 异常检测。 - 内容管理。 - 个性化服务：为应用用户打造智能、定制化的交互体验。
今日的微软	以清晰的愿景，专注于云技术、服务和综合解决方案。对于基于Windows的业务，将Azure认知API融入产品生态是明智之选。

4.AWS AI Services

谈到基于云的服务和基础设施，就不能不提到亚马逊网络服务（AWS）。我找不到可信度很高的消息来源，所以无法链接，但显然，仅 AWS 就占据了云计算市场约 33% 的份额。

作为一名开发人员，该平台对各种规模的软件架构师、首席技术官、开发人员、企业主等具有强大的吸引力。

如果是新的 SaaS 产品，人们希望从一开始就托管在 AWS 上；如果有人遇到扩展或稳定性问题，他们希望将其转移到 AWS 上。

我并不是说 AWS 绝对是云基础设施的最佳选择，但它的服务范围和低价策略是难以超越的。关键是，如果您想在（新的或现有的）应用程序中加入人工智能/ML 功能，那么 AWS 的人工智能服务绝对不会让您失望。

AWS 人工智能/机器学习服务概览

服务名称	功能描述	备注
Polly	文本到语音技术，使应用程序能够以类似人类的声音进行对话	输出效果不错，但有改进空间
转录	将语音转化为文本，适用于呼叫中心录音等场景	准确率高，即使在背景噪音中也能捕捉不同口音
Rekognition	计算机视觉服务，包括面部识别、物体检测、标签等	具有内容控制、名人识别、设备识别等高级功能
欺诈探测器	提供欺诈检测功能，适用于新账户创建、在线支付等场景	对电子商务生态系统非常有用
Lex	现代聊天机器人服务，具备所有所需功能	托管服务，无需担心服务器运行
Kendra	文档搜索服务，使用人类语言进行搜索查询	在特定行业拥有深厚的专业知识，可提高搜索准确性

注意：AWS 的人工智能服务数量可能随时间增长，具体服务、功能、成本等信息请访问官方页面。

为什么选择 AWS AI 服务

无缝集成：AWS AI 服务能与其他 AWS 服务（如 S3、EC2、SNS 等）无缝、可靠地协同工作。市场份额：由于 AWS 的高市场份额，许多企业已经或正在考虑将基础架构转移到 AWS。维护简便：与跨基础架构维护应用程序相比，AWS 提供了更简便的维护体验。

选择 AWS AI 服务，让您的应用程序能够充分利用 AWS 生态系统的强大功能。

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总结

在AI的宏大舞台上，Google、OpenAI、Microsoft Azure和AWS AI Services各展其才，为全球的技术开发者和企业带来了创新的智能服务。

Google站在自然语言处理和机器学习的前沿，提供了包括文本分析和图像识别在内的一系列API，帮助开发者解锁数据的深层含义。OpenAI则用其尖端的GPT模型和流畅的聊天功能，重新定义了聊天机器人的可能性。Microsoft Azure则以其认知服务和决策服务，为企业提供了从深入理解语言到精准个性化推荐的解决方案。而AWS AI Services则凭借其全面的服务套件和与AWS云服务的无缝集成，从文本到语音的转换到复杂的欺诈检测，为企业提供了强大的支持。

这些平台通过提供易于上手、功能全面且可定制的API，极大地降低了AI应用的门槛。它们不仅加速了技术的创新步伐，还协助企业解决了现实挑战，使企业在激烈的市场竞争中占据优势。随着AI技术的持续进步，这些智能服务正不断扩大其能力范围，为构建下一代智能应用打下坚实的基础。

本篇文章参考资料: https://geekflare.com/ai-apis/