OpenAI 宣布推出 Evals API。根据介绍，Evals API支持用户通过编程方式定义测试、自动化运行评估流程，并实现对提示（Prompt）的快速迭代优化。这一功能的发布，不仅将模型评估从手动操作推向了高度自动化的新阶段，也为开发者提供了更灵活、高效的工具，以加速AI应用的开发与优化。
Evals API的核心在于其程序化特性。过去，开发者在测试和评估AI模型时，往往依赖OpenAI提供的仪表板（Dashboard）界面，手动输入测试用例并记录结果。而现在，通过Evals API，开发者能够直接在代码中定义测试逻辑，利用脚本自动化运行评估任务，并实时获取结果反馈。
这种方式不仅大幅提升了效率，还允许将评估流程无缝嵌入到现有的开发工作流中。例如，一个团队可以在持续集成/持续部署(CI/CD)管道中加入Evals API，自动验证模型更新后的性能表现，确保每次迭代都达到预期标准。
此外，Evals API的推出还为提示工程（Prompt Engineering）带来了新的可能性。开发者可以通过快速迭代提示，测试不同输入对模型输出的影响，从而找到最优的指令组合。这一功能特别适合需要精细调整模型行为的场景，例如智能客服、教育助手或代码生成工具。业内人士指出，这种程序化的测试方法将显著缩短优化周期，帮助开发者更快地将AI模型推向生产环境。
技术分析显示，Evals API的背后依托了OpenAI在模型评估框架上的深厚积累。此前，OpenAI曾开源其Evals框架，用于内部测试GPT系列模型的性能，而此次API的发布则是这一技术向外部开发者的进一步开放。结合API的强大功能，开发者不仅能够评估模型的准确性，还可以通过自定义指标追踪其在特定任务上的表现，例如语言生成的质量、逻辑推理的严谨性或多模态任务的协同能力。
值得注意的是，Evals API并未取代原有的仪表板功能，而是作为一种补充，为用户提供了更多选择。对于习惯图形界面的用户，仪表板依然是直观易用的评估工具;而对于需要深度定制和自动化的大型项目，API则展现出无可比拟的优势。有专家预测，这一双轨并行的策略将进一步扩大OpenAI平台的用户基础，从个人开发者到企业团队都能从中受益。
然而，这一技术的推出也伴随着一些潜在挑战。自动化评估虽然高效，但如何设计科学合理的测试用例，以及如何解读复杂的评估结果，仍需开发者具备一定的专业知识。此外，频繁调用API可能增加计算成本，尤其是对于大规模测试项目而言，资源管理将成为需要关注的重点。