OpenAIのGPT-3は4つのモデルに分かれる

davinci

最も強力で汎用性が高いモデルです。
複雑な問題解決や抽象的な思考に適しています。
複数のドメインにまたがる情報を統合する能力があります。
最も遅い応答速度と、最も高いトークンあたりのコストがあります。
質の高い回答が必要な場合や、高度なタスクを実行する際に適しています。

curie

davinciに次ぐ強力さを持つモデルです。
ランゲージタスクや、中程度の難易度の問題解決に適しています。
davinciよりも応答速度が速く、トークンあたりのコストも低いです。
タスクによってはdavinciに匹敵する品質の回答が得られることがあります。

babbage

モデルの中で中程度の性能を持ちます。
シンプルな質問や、低いコストで速度が必要なタスクに適しています。
一般的なランゲージタスクには十分な品質を提供できますが、複雑な問題解決には向いていません。
応答速度はcurieよりも速く、トークンあたりのコストもさらに低いです。

ada

最も速い応答速度を持つモデルですが、最も制限があります。
単純な質問や、ある程度の品質で回答が得られれば十分なタスクに適しています。
低いコストで大量のリクエストを処理する際に最適です。
複雑な問題解決や、高品質な回答が必要な場合には向いていません。
それぞれのモデルは、タスクやアプリケーションの要件に応じて選択できます。

記載例

次のように記載するようです。
特にこだわりがなければdavinciのままで良いと思います。

        response = openai.Completion.create(
            engine="davinci",
            prompt=prompt,
            max_tokens=150,
            n=1,
            stop=None,
            temperature=0.7,
        )