نموذج نص فعال من حيث التكلفة من OpenAI بدرجة 46.2 في MMLU-Pro، يتم الوصول إليه عبر OrcaRouter API.
openai/gpt-3.5-turbo-0125 هو نموذج لتوليد النصوص تم تطويره بواسطة OpenAI وهو متاح عبر واجهة OrcaRouter البرمجية (API). وهو جزء من عائلة GPT-3.5-Turbo، المحسّنة للمهام الحوارية والمخرجات النصية…
GPT-3.5-Turbo-0125 متفوق في مجموعة واسعة من المهام النصية، بما في ذلك الدردشة، التلخيص، الترجمة، الإجابة على الأسئلة، وتوليد المحتوى. فهو يتعامل مع التعليمات جيدًا ويمكنه إنتاج ردود متماسكة ومناسبة للسياق في مجالات دعم العملاء، العصف الذهني، ووسم البيانات. تغطي بيانات تدريبه مجالات متنوعة حتى أبريل 2023، مما يتيح أداءً معقولًا في المعرفة العامة وأساليب الكتابة. بالنسبة للمخرجات المنظمة، يمكنه تنسيق JSON أو اتباع مخططات مخصصة عند تقديم التعليمات بوضوح.
إذا كانت تطبيقاتك تتضمن حجمًا كبيرًا جدًا من المهام البسيطة والمتكررة مثل التصنيف المباشر أو توليد جملة واحدة، فقد تفكر في استخدام نماذج أصغر مثل GPT-3.5-Turbo-Instruct أو حتى البدائل مفتوحة المصدر المستضافة على OrcaRouter. يمكن أن تكون التوفيرات في التكاليف كبيرة عندما تكون أعداد الرموز منخفضة ومتطلبات الدقة ضئيلة. ومع ذلك، يظل GPT-3.5-Turbo-0125 خيارًا فعالًا من حيث التكلفة لمعظم الاستخدامات العامة، خاصةً بالنظر إلى نتيجته القوية في المعيار البالغة 46.2 على MMLU-Pro.
نعم، تم تدريب النموذج على نصوص متعددة اللغات، على الرغم من أن أداءه الأقوى يكون باللغة الإنجليزية. يمكنه فهم وتوليد النصوص في العديد من اللغات بما في ذلك الإسبانية والفرنسية والصينية والعربية وغيرها. قد تنخفض الدقة بالنسبة للغات ذات التمثيل المحدود في بيانات التدريب أو للتعبيرات الاصطلاحية العالية. بالنسبة للمهام التي تتطلب طلاقة متعددة اللغات دقيقة، ضع في اعتبارك استكمالها بضبط دقيق خاص باللغة أو استخدام نموذج أصلي. المدخلات والمخرجات دائمًا تكون نصوصًا، لذا يتم دعم الأحرف غير الإنجليزية.
نظرًا لأن نافذة السياق الإجمالية تبلغ 16,385 رمزًا (مواصفة عامة معروفة)، يمكن للنموذج معالجة المستندات الطويلة إلى حد ما في تمريرة واحدة. ومع ذلك، يقتصر الإخراج على 4096 رمزًا لكل طلب. بالنسبة للمخرجات الأطول، يجب تنفيذ نهج map-reduce أو النافذة المنزلقة. يمكن لآلية الانتباه في النموذج الحفاظ على التماسك عبر السياق بأكمله، لكن الأداء قد يتدهور للمهام التي تتطلب الإشارة إلى بداية موجه طويل جدًا. يُوصى باستراتيجيات التقسيم والتلخيص للنصوص الطويلة جدًا.
MMLU-Pro هو نسخة محسّنة من معيار تقييم تعدد المهام اللغوية الضخم (Massive Multitask Language Understanding)، ويقيس قدرة النموذج على الإجابة عن أسئلة عبر 57 موضوعًا تشمل العلوم والقانون والعلوم الإنسانية. تشير نتيجة 46.2 إلى أن GPT-3.5-Turbo-0125 يجيب بشكل صحيح على حوالي 46.2% من الأسئلة، وهو أداء تنافسي بين النماذج الأصغر. تعكس هذه النتيجة معرفة عامة قوية، لكنها تُظهر أيضًا مجالًا للتحسين مقارنة بالنماذج الأكبر مثل GPT-4. بالنسبة للمهام التي تتطلب خبرة عميقة، يُنصح بتقييم النموذج على معايير خاصة بمجال معين.
تعتمد زمنية الاستجابة الدقيقة على حجم الطلب، وظروف الشبكة، والحمل الحالي على بنية OpenAI التحتية. في الاستخدام النموذجي، يستجيب GPT-3.5-Turbo-0125 في غضون بضع ثوانٍ للطلبات القصيرة، وغالبًا ما يكون أسرع من النماذج الأكبر. لا يضيف OrcaRouter تأخيرًا كبيرًا يتجاوز زمن استجابة المزوّد. للتطبيقات في الوقت الفعلي، اختبر مع عبء العمل الخاص بك. تجعل سرعة النموذج وتكلفته خيارًا شائعًا لروبوتات الدردشة التفاعلية وخطوط الإنتاج حيث تكون زمنية الاستجابة لكل طلب مهمة.
GPT-3.5-Turbo-0125 يُستخدم على نطاق واسع لموثوقيته وتنسيقه المتسق وقدراته القوية على اتباع التعليمات. نادرًا ما يفشل في إنتاج رد متماسك ويتعامل مع الأخطاء المطبعية أو الصياغة الغامضة بلطف. تسمح تغطية بياناته التدريبية حتى أبريل 2023 بالإجابة بدقة على الأحداث الجارية من تلك الفترة. يدعم النموذج أيضًا رسائل النظام لتحديد السلوك، مما يسهل تخصيصه لتطبيقات مختلفة مثل لعب الأدوار أو التوليد المقيد.
قد يواجه هذا النموذج صعوبة في التفكير المعقد والعمليات الحسابية متعددة الخطوات والتعليمات شديدة الدقة. وقد ينتج في بعض الأحيان إجابات تبدو مقنعة لكنها غير صحيحة (هلوسة)، وقد لا يلتزم باستمرار بقواعد التنسيق الصارمة. طول مخرجاته محدود بـ 4096 رمزًا، وهو ما قد لا يكفي لتوليد محتوى طويل. بالإضافة إلى ذلك، لا يتمتع بإمكانية الوصول إلى الإنترنت افتراضيًا ولا يمكنه استرجاع المعلومات في الوقت الفعلي أو تنفيذ إجراءات خارج واجهة الدردشة. للحصول على منطق متقدم أو بيانات محدثة، يُنصح باستخدام التوليد المعزز بالاسترجاع (RAG) أو نموذج أكثر قدرة.
تمرير OrcaRouter لتسعير OpenAI الدقيق بدون أي هامش ربح: 0.50 دولار لكل مليون رمز إدخال و1.50 دولار لكل مليون رمز إخراج. لا توجد رسوم منصة إضافية، أو تكلفة اشتراك، أو رسوم لكل طلب تتجاوز أسعار الرموز هذه. تتضمن رموز الإدخال المطالبة ورسالة النظام وسجل المحادثة؛ رموز الإخراج هي الرد المُولَّد. يعتمد الفوترة على عدد الرموز المُعالجة، وتُقاس باستخدام محلّل الرموز tiktoken لـ GPT-3.5.
بينما يُعد نموذج GPT-3.5-Turbo-0125 بالفعل أحد أكثر النماذج فعالية من حيث التكلفة من OpenAI، يمكنك تحسين الأداء بشكل أكبر بإرسال استفسارات أقصر، وتقليم تاريخ المحادثة عند الإمكان، واستخدام قيمة max_tokens أصغر إذا كان استخدامك يسمح بذلك. تجنب رسائل النظام الطويلة جدًا إذا لم تكن ضرورية. بالنسبة للكميات الكبيرة جدًا، فكر فيما إذا كان نموذج مجاني أو مفتوح المصدر على OrcaRouter يمكنه تلبية متطلبات الدقة لديك. المفاضلة هي أن النماذج الأرخص قد تتطلب هندسة استفسارات أو ضبطًا دقيقًا أكثر صرامة.
لا يقدم OrcaRouter حاليًا آلية تخزين مؤقت مدمجة للطلبات أو الردود. يتم فرض رسوم على كل استدعاء API بناءً على الرموز المميزة (tokens) المرسلة والمستقبلة في ذلك الطلب. إذا أعدت استخدام نفس الطلب عبر مكالمات متعددة (مثل رسائل النظام المتطابقة)، فسيتم محاسبتك على تلك الرموز في كل مرة. لتقليل التكاليف، فكر في تخزين الطلبات المتطابقة مؤقتًا على مستوى التطبيق أو تجميع استعلامات متعددة في طلب واحد مع رسائل مستخدم متعددة.
استخدم نقطة نهاية OpenAI Chat Completions القياسية مع عنوان URL الأساسي https://api.orcarouter.ai/v1. قم بتعيين معامل النموذج إلى 'openai/gpt-3.5-turbo-0125'. قم بتضمين مفتاح API الخاص بـ OrcaRouter في رأس Authorization. مثال باستخدام cURL: curl https://api.orcarouter.ai/v1/chat/completions -H 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY' -H 'Content-Type: application/json' -d '{"model":"openai/gpt-3.5-turbo-0125","messages":[{"role":"user","content":"Hello"}]}'. تتوافق تنسيق الاستجابة مع مواصفات OpenAI.
جميع معلمات إكمال الدردشة القياسية من OpenAI متاحة، بما في ذلك: 'messages'، و'max_tokens' (حتى 4096)، و'temperature'، و'top_p'، و'frequency_penalty'، و'presence_penalty'، و'stop'، و'stream'. كما يُدعم 'n' (عدد الإكمالات). لا يوجد دعم لـ 'logprobs' أو 'logit_bias' لهذا النموذج على بوابة OrcaRouter. لاحظ أن معلمة 'max_tokens' محدودة بـ 4096 لتتناسب مع حد إخراج النموذج. للبث، قم بتعيين 'stream': true لتلقي التحديثات المتزايدة.
إذا كنت تستخدم OpenAI مباشرةً حاليًا، فإن الانتقال إلى OrcaRouter سهل: غيّر عنوان URL الأساسي من https://api.openai.com/v1 إلى https://api.orcarouter.ai/v1، وقم بتحديث معرف النموذج إلى 'openai/gpt-3.5-turbo-0125' إذا كنت تستخدم اسمًا مستعارًا عامًا، واستبدل مفتاح API الخاص بك بمفتاح OrcaRouter. لا حاجة لأي تغييرات في تنسيق الرسالة أو المعاملات. إذا كنت تستخدم مزودًا آخر، فتأكد من أن مكتبة العميل لديك تدعم مخطط OpenAI المتوافق. يوفر OrcaRouter بديلاً فوريًا.
يتفوق GPT-4 بشكل عام على GPT-3.5-Turbo-0125 في التفكير المعقد والدقة الواقعية واتباع التعليمات الدقيقة، وهو ما ينعكس في نتائج أفضل في اختبارات MMLU وغيرها من الاختبارات. ومع ذلك، فإن GPT-4 أغلى ثمناً بشكل كبير (عادةً ما يكون 10 أضعاف التكلفة لكل رمز مميز) وقد يكون زمن الاستجابة أعلى. يوفر GPT-3.5-Turbo-0125 نقطة توازن مثالية بين الأداء والسعر للمهام التي لا تحتاج إلى عمق GPT-4. اختر النموذج الأكبر للتحليل المتقدم أو عندما يكون هامش الخطأ ضيقًا.
أنثروبيك's كلود 3 هايكو هو نموذج منافس منخفض التكلفة مع استدلال سريع وميزات أمان قوية. كلا النموذجين مخصصان للنصوص فقط ومصممان للتطبيقات عالية الحجم. بينما تختلف مقارنات المعايير المحددة، فإن GPT-3.5-Turbo-0125 معتمد على نطاق واسع ويستفيد من توثيق ونظام بيئي شاملين. قد يكون لكلود 3 هايكو نقاط قوة مختلفة في الكتابة الإبداعية وسلوك الرفض. يعتمد الاختيار على تفضيل المطور ومتطلبات التكامل. يدعم OrcaRouter كلا النموذجين، لذا يمكنك المقارنة مباشرة.
يمكن تشغيل النماذج مفتوحة المصدر (مثل Llama 3 وMistral) على أجهزتك الخاصة أو عبر OrcaRouter للحصول على تكاليف أقل لكل رمز token، خاصة عند الاستخدام الكبير. ومع ذلك، فإنها غالبًا ما تتطلب إعدادًا أكبر وهندسة تعليمات prompt وقد تكون أقل فعالية في اتباع التعليمات. يقدم GPT-3.5-Turbo-0125 موثوقية جاهزة، جودة ثابتة، وإدارة بنية تحتية صفرية. بالنسبة للفرق التي ليس لديها خبرة في التعلم الآلي، غالبًا ما تكون واجهة API المدارة أفضل. قم بإجراء معايير تقييم على عبء العمل الخاص بك لاتخاذ القرار.
قد تُصدر OpenAI إصدارات أحدث من GPT-3.5-Turbo أو تُهمل هذه اللقطة المحددة. سيقوم OrcaRouter بتحديث النماذج المتاحة وفقًا لذلك. إذا كان تطبيقك يعتمد على سلوك ثابت، فقد ترغب في تثبيت إصدار نموذج معين باستخدام معرف النموذج الدقيق. يُقدم OrcaRouter إشعارًا مسبقًا بالإهمال. بالنسبة للأنظمة الإنتاجية عالية المخاطر، فكّر في اختبار الإصدارات الجديدة في بيئة اختبارية قبل التبديل.
متوافق مع OpenAI — أبقِ على SDK الحالي
https://api.orcarouter.ai/v1from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.orcarouter.ai/v1",
api_key="$ORCAROUTER_API_KEY",
)
response = client.chat.completions.create(
model="openai/gpt-3.5-turbo-0125",
messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}],
)
print(response.choices[0].message.content)frequency_penaltylogit_biaslogprobsmax_tokenspresence_penaltyresponse_formatseedstopstreamtemperaturetool_choicetoolstop_logprobstop_pparallel_tool_calls| الإدخال / 1M توكن | $0.500 |
| الإخراج / 1M توكن | $1.50 |
| العملة | USD |
تقدير بناءً على السعر المُعلن
تقدير فقط — يعتمد العدد الفعلي للرموز على مُجزّئ الرموز الخاص بالمزوّد.
GET /api/public/models/openai/gpt-3.5-turbo-0125فتح @misc{orcarouter_gpt_3_5_turbo_0125,
title = {openai/gpt-3.5-turbo-0125 API},
author = {openai},
year = {n.d.},
howpublished = {OrcaRouter},
url = {https://www.orcarouter.ai/models/openai/gpt-3.5-turbo-0125}
}openai. (n.d.). openai/gpt-3.5-turbo-0125 API. OrcaRouter. https://www.orcarouter.ai/models/openai/gpt-3.5-turbo-0125