OpenAI's gpt-3.5-turbo-1106 عبر OrcaRouter: سياق 16K، 46.2 MMLU-Pro، $1/$2 لكل مليون رمز، تسعير بدون هامش ربحي.
gpt-3.5-turbo-1106 هي لقطة محددة من نموذج GPT-3.5 Turbo من OpenAI، تم إصدارها في نوفمبر 2023. وهو نموذج نصي فقط، مما يعني أنه يقبل ويُنتج مدخلات ومخرجات نصية فقط، وليس صورًا أو صوتًا. لديه نافذة سياق…
يتميز هذا النموذج في مهام توليد النصوص العامة: الإجابة عن الأسئلة، المشاركة في الحوار، تلخيص المستندات، ترجمة النصوص، كتابة المحتوى الإبداعي، وتقديم الشروحات. وهو يدعم استدعاء الدوال، مما يسمح له بإخراج بيانات منظمة والتفاعل مع الأدوات الخارجية أو واجهات برمجة التطبيقات بناءً على مخططات الدوال المقدمة. كما يمكنه التعامل مع المحادثات متعددة الأدوار بسعة سياق تصل إلى 16 ألف رمز. وفي المهام التي تتطلب دقة عالية في الاستعلامات الواقعية، أو توليد الأكواد، أو التفكير المنظم، يؤدي النموذج أداءً جيدًا ولكنه قد ينتج أحيانًا مخرجات أقل دقة من النماذج الأكبر حجمًا.
استدعاء الدوال في gpt-3.5-turbo-1106 يسمح للنموذج بتوليد مخرجات JSON منظمة بناءً على تعريفات الدوال التي تقدمها في الطلب. عندما تقوم بتضمين قائمة من الدوال بأسماء وأوصاف ومخططات معلمات، يمكن للنموذج أن يقرر استدعاء دالة أو أكثر عن طريق إرجاع كائن function_call. هذا مفيد لبناء وكلاء يحتاجون إلى الاستعلام عن قواعد البيانات، أو استدعاء واجهات برمجة التطبيقات، أو تنفيذ إجراءات. تم تحسين هذه الميزة في النسخة 1106 مقارنة بالإصدارات السابقة، مما جعلها أكثر موثوقية وقلل من استخدام الأدوات المتكرر. يدعم OrcaRouter جميع معلمات استدعاء الدوال المتوافقة مع OpenAI.
إذا تضمنت حالة الاستخدام الخاصة بك مهامًا بسيطة جدًا بحجم كبير جدًا، فقد تفكر في نموذج أرخص مثل gpt-3.5-turbo-0125 (نفس السعر ولكنه أحدث) أو نماذج مفتوحة المصدر أصغر حجمًا متاحة عبر OrcaRouter. من ناحية أخرى، إذا كنت بحاجة إلى تحسين كبير في الاستدلال، والواقعية، والإدخال متعدد الوسائط (صور، صوت)، أو نافذة سياق أكبر (128K tokens)، ففكر في الترقية إلى gpt-4o أو gpt-4-turbo. يعتبر gpt-3.5-turbo-1106 خيارًا متوازنًا لمعظم التطبيقات النصية فقط حيث تكون cost-per-token مصدر قلق أساسي.
MMLU-Pro هو نسخة محسّنة من معيار فهم اللغة متعدد المهام الضخم الذي يتضمن 57 موضوعًا مع مجموعة أكثر تحديًا من الأسئلة. تشير النتيجة 46.2 إلى أن النموذج أجاب بشكل صحيح على 46.2% من أسئلة الاختبار. هذه نتيجة متوسطة، تعكس المعرفة العامة للنموذج عبر مجالات متنوعة. للمقارنة، النماذج الأكبر مثل GPT-4 تحصل عادةً على نتائج أعلى من 80 في معايير مماثلة. تساعد هذه النتيجة في تحديد التوقعات: gpt-3.5-turbo-1106 قادر لكنه ليس الأحدث من حيث التفكير العميق أو المعرفة المتخصصة.
لا توجد نتائج اختبارات معيارية أخرى متاحة لهذا النموذج، لكن المعلومات المتاحة للعموم تُظهر أن gpt-3.5-turbo-1106 يؤدي بشكل قوي في مهام MMLU وHumanEval (توليد الأكواد) ومهام التلخيص بالنسبة لحجمه. يُعتبر عمومًا من أفضل النماذج مفتوحة الوزن أداءً ضمن فئة تكلفته. يجب أن يتوقع المستخدمون أداءً جيدًا في مهام معالجة اللغة الطبيعية (NLP) الشائعة، مع الإقرار بأنه قد يتخلف عن GPT-4 في الاستدلال المعقد والرياضيات والتعليمات متعددة الخطوات. فيما يتعلق بالدقة الواقعية، قد ينتج النموذج إجابات معقولة لكنها غير صحيحة، لذا يُوصى بالتحقق من المعلومات للتطبيقات الحرجة.
لا توجد أرقام محددة لزمن الاستجابة. ومع ذلك، باعتبارك نموذجًا نصيًا فقط بعدد معلمات صغير نسبيًا (مقارنة بـ GPT-4)، فإن gpt-3.5-turbo-1106 يوفر عمومًا زمن استجابة منخفض، وغالبًا ما يكمل الردود القصيرة في أقل من ثانية تحت الحمل المعتدل. ويمكن أن يكون الإنتاجية عالية، مما يجعله مناسبًا للتطبيقات في الوقت الفعلي عند دمجه مع البث. تضمن البنية التحتية لـ OrcaRouter اتصالاً موثوقًا بنقاط نهاية OpenAI. للحصول على توقعات دقيقة لزمن الاستجابة، يجب على المستخدمين قياس أداء حالات الاستخدام الخاصة بهم باستخدام واجهة برمجة تطبيقات OrcaRouter API.
القيود الرئيسية تشمل: حد أقصى للإخراج يبلغ 4,096 رمزًا، مما يقيد طول التوليد؛ لا قدرات متعددة الوسائط (لا يمكنه معالجة الصور أو الصوت); ميل للهلوسة في الحقائق الغامضة; وعمق استدلال محدود للمشكلات المعقدة. نافذة السياق الخاصة بالنموذج البالغة 16 ألف رمز، رغم سعتها، أصغر من بعض البدائل (مثل 128 ألف). كما أن حد معرفته الزمني أقل من الإصدارات اللاحقة (يناير 2023). في المطالبات العدائية أو الغامضة، قد ينتج مخرجات متحيزة أو غير آمنة. يجب على المطورين تطبيق حواجز حماية مناسبة وإشراف بشري للاستخدام الإنتاجي.
تسعير openai/gpt-3.5-turbo-1106 عبر OrcaRouter يتم احتسابه بسعر المزود دون أي هامش ربح. على وجه التحديد، تبلغ تكلفة رموز الإدخال $1.00 لكل مليون رمز، وتبلغ تكلفة رموز الإخراج $2.00 لكل مليون رمز. ينطبق هذا على جميع الطلبات، بما في ذلك البث المباشر. لا توجد رسوم إضافية على المنصة. تُحسب الرسوم بناءً على عدد الرموز في المطالبة (الإدخال) والرد المُنشأ (الإخراج). يتم احتساب الطلبات المخزنة مؤقتًا وغير المخزنة مؤقتًا بنفس السعر. يمكنك تتبع الاستخدام عبر لوحة بيانات OrcaRouter.
بالنسبة للتطبيقات التي تتطلب العديد من التفاعلات القصيرة (على سبيل المثال، محادثات الشات بوت)، تكون التكلفة لكل رسالة منخفضة لأن كل طلب يستهلك عددًا قليلاً من الرموز. أما بالنسبة للمهام التي تتضمن مطالبات طويلة أو توليد ردود طويلة، فإن التكلفة تتزايد خطيًا مع عدد الرموز. مقارنةً بـ GPT-4 (الذي قد يكون أغلى بنسبة 10 إلى 30 مرة)، فإن gpt-3.5-turbo-1106 اقتصادي للاستخدام الكثيف. ومع ذلك، إذا أمكن حل مهمة ما باستخدام عدد أقل من الرموز عبر نموذج أرخص، فقد يكون ذلك أكثر فعالية من حيث التكلفة. تضمن تسعيرة OrcaRouter بدون هامش ربح أنك تدفع فقط ما تفرضه OpenAI.
لا تذكر أوركاروتر أي برامج خاصة للتخزين المؤقت أو الخصم لهذا الطراز. يتم فوترة جميع الطلبات بسعر المزود القياسي. تقدم بعض المنصات التخزين المؤقت للاستعلامات لتقليل التكاليف بالنسبة للإدخالات المتكررة، لكن وثائق أوركاروتر لا تشير إلى وجود هذه الميزة لهذا الطراز. ينبغي على المستخدمين التخطيط لاستخدام الرموز الرقمية وفقًا لذلك. بالنسبة لكميات الاستخدام الكبيرة جدًا، قد يكون من الجيد الاتصال مباشرة بأوركاروتر للاستفسار عن خصومات الكميات، على الرغم من عدم الإعلان عن أي منها. يوفر التسعير بدون هامش ربح بالفعل أساسًا شفافًا للتكلفة.
لإجراء طلب، أرسل طلب POST إلى https://api.orcarouter.ai/v1/chat/completions مع نص JSON يحتوي على الحقل `model` مضبوط على `'openai/gpt-3.5-turbo-1106'`، ومصفوفة `messages` (تحتوي على `role` و `content`). قم بتضمين مفتاح API الخاص بـ OrcaRouter في رأس Authorization (Bearer <key>). المعاملات الاختيارية تشمل `temperature` و `max_tokens` و `top_p` و `frequency_penalty` و `presence_penalty` و `stop` و `stream` و `functions`. يستجيب النظام وفقًا لتنسيق الإكمال الخاص بـ OpenAI. مثال باستخدام مكتبة Python openai: `client = OpenAI(base_url='https://api.orcarouter.ai/v1', api_key='your_key')`.
يدعم هذا النموذج نفس المعاملات مثل نموذج gpt-3.5-turbo-1106 من OpenAI. تتضمن المعاملات الرئيسية: messages (مصفوفة مطلوبة من الكائنات تحتوي على role وcontent واختيارياً name)، max_tokens (الافتراضي لا نهائي ولكن مقيد بـ 4096)، temperature (من 0 إلى 2، الافتراضي 1)، top_p (من 0 إلى 1، الافتراضي 1)، n (عدد الخيارات، الافتراضي 1)، stream (قيمة منطقية)، stop (سلسلة نصية أو مصفوفة تصل إلى 4 سلاسل نصية)، presence_penalty (من -2 إلى 2)، frequency_penalty (من -2 إلى 2)، logit_bias (خريطة من معرفات التوكن إلى التحيز)، user (سلسلة نصية لتحديد المستخدم النهائي)، functions (مصفوفة من كائنات الدوال)، function_call (auto/none أو دالة محددة). جميعها مدعومة عبر OrcaRouter.
يتطلب الترحيل تغييرين فقط في الكود الحالي المبني على OpenAI. أولاً، قم بتغيير عنوان الأساس (base URL) من https://api.openai.com/v1 إلى https://api.orcarouter.ai/v1. ثانيًا، استبدل مفتاح API الخاص بـ OpenAI بمفتاح API خاص بـ OrcaRouter. تنسيقات الطلب والاستجابة متطابقة، لذا لا حاجة لتغيير هيكل الحمولة. بعد تحديث هذين الإعدادين، ستستمر جميع المنطقيات الحالية لإكمال الدردشة، واستدعاء الدوال، والبث في العمل. يمكنك أيضًا استخدام نفس مكتبات عميل OpenAI (مثل Python openai و Node.js openai) عن طريق تمرير base_url و api_key الجديدين.
يعيد OrcaRouter رموز حالة HTTP قياسية ورسائل خطأ متوافقة مع واجهة برمجة التطبيقات الخاصة بـ OpenAI. الأخطاء الشائعة: 401 (غير مصرح)، 429 (تجاوز حد المعدل)، 500 (خطأ في الخادم). يتم فرض حدود المعدل بواسطة OrcaRouter بناءً على خطتك؛ للتفاصيل، راجع وثائق OrcaRouter. نظرًا لأن النموذج الأساسي مستضاف بواسطة OpenAI، يتم تمرير الأخطاء من المزود بشفافية (مثل 400 للمعلمات غير الصالحة، 503 للتحميل الزائد). يُوصى بتنفيذ الإرجاع الأسي (exponential backoff) لأخطاء 429 و5xx. يتم الإشارة إلى أخطاء البث من خلال تيار مبتور؛ استمع إلى finish_reason في الجزء الأخير.
تحديث 0125 هو إصدار أحدث من GPT-3.5 Turbo، تم إطلاقه في يناير 2025. يقدم نفس الأسعار ونمط النص فقط، لكنه يتضمن حداثة في القطع المعرفي وربما تحسنًا في الاتساق والدقة الواقعية. يشترك كلا النموذجين في نفس نافذة السياق البالغة 16 ألف رمز وحد الإخراج البالغ 4 آلاف رمز. يُوصى عمومًا باستخدام gpt-3.5-turbo-0125 بدلاً من إصدار 1106 للمشاريع الجديدة نظرًا لحداثته، لكن إصدار 1106 يظل متاحًا لأغراض التوافق. لم يتم تقديم نتائج قياسية لأي من النموذجين بخلاف 46.2 MMLU-Pro لنموذج 1106؛ يمكن للمستخدمين اختبار كليهما حسب حالة الاستخدام الخاصة بهم.
gpt-4o هو نموذج OpenAI الأكثر قدرة الذي يدعم إدخالات النص والصورة والصوت، وله نافذة سياق 128K وحد أقصى لرموز الإخراج 16K. يحقق درجات أعلى بكثير في معايير التفكير وهو أكثر موثوقية للمهام المعقدة. ومع ذلك، فهو أكثر تكلفة بشكل كبير: حوالي 10-15 ضعف التكلفة لكل رمز مقارنة بـ gpt-3.5-turbo-1106. بالنسبة للتطبيقات التي لا تتطلب دقة عالية وتعدد الوسائط، يقدم gpt-3.5-turbo-1106 كفاءة أفضل من حيث التكلفة. إذا كنت بحاجة إلى القدرات المتقدمة، فإن الترقية إلى gpt-4o عبر OrcaRouter تكون مباشرة عن طريق تغيير معرف النموذج إلى 'openai/gpt-4o'.
نماذج مشابهة من مزودين آخرين تشمل Claude 3 Haiku من Anthropic (نصوص فقط، سرعة وتكلفة متشابهة) و Gemini 1.5 Flash من Google. لكل منها تنسيقات API مختلفة، ولكن يمكن الوصول إليها عبر OrcaRouter. النموذج gpt-3.5-turbo-1106 معتمد على نطاق واسع ومدمج في العديد من الأدوات. دعم استدعاء الدوال فيه ناضج. ومع ذلك، قد توفر نماذج مثل Claude 3 Haiku نوافذ سياق أكبر (200K) بأسعار مماثلة، بينما يوفر Gemini 1.5 Flash إمكانيات متعددة الوسائط. يعتمد الاختيار على توافق النظام البيئي، وأداء المعايير المحددة، ومتطلبات زمن الاستجابة. يسمح لك OrcaRouter بتجربة نماذج مختلفة تحت نفس تنسيق API.
اختر gpt-3.5-turbo-1106 عندما تحتاج إلى نموذج نصي موثوق وفعّال من حيث التكلفة، متوافق على نطاق واسع مع الأدوات الحالية ويدعم استدعاء الوظائف. إنه مثالي للتطبيقات ذات الحجم الكبير حيث يكون كل طلب قصيرًا نسبيًا ولا يتطلب استدلالًا عميقًا. تجنبه إذا كنت بحاجة إلى مدخلات متعددة الوسائط، أو نافذة سياق أكبر، أو دقة واقعية أعلى في الموضوعات المعقدة. إذا كنت بحاجة إلى أحدث حد معرفي، ففضّل gpt-3.5-turbo-0125. للحصول على أداء فائق، اختر gpt-4o. يتيح كتالوج النماذج في OrcaRouter التبديل بسهولة بين هذه الخيارات دون تغيير في الكود.
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-1106",
messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}],
)
print(response.choices[0].message.content)frequency_penaltylogit_biaslogprobsmax_tokenspresence_penaltyresponse_formatseedstopstreamtemperaturetool_choicetoolstop_logprobstop_p| الإدخال / 1M توكن | $1.00 |
| الإخراج / 1M توكن | $2.00 |
| 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-1106فتح @misc{orcarouter_gpt_3_5_turbo_1106,
title = {openai/gpt-3.5-turbo-1106 API},
author = {openai},
year = {n.d.},
howpublished = {OrcaRouter},
url = {https://www.orcarouter.ai/models/openai/gpt-3.5-turbo-1106}
}openai. (n.d.). openai/gpt-3.5-turbo-1106 API. OrcaRouter. https://www.orcarouter.ai/models/openai/gpt-3.5-turbo-1106