النموذج الرائد لشركة OpenAI، GPT-4، هو نموذج لغوي متعدد الوسائط واسع النطاق قادر على حل المشكلات الصعبة بدقة أكبر من النماذج السابقة بفضل معرفته العامة الواسعة وقدراته المتقدمة على التفكير...
OpenAI GPT-4 هو نموذج لغوي كبير مصمم للمهام النصية. يقبل فقط مدخلات نصية ويولد مخرجات نصية. يحتوي النموذج على نافذة سياقية تبلغ 8,191 رمزًا وحد أقصى لطول المخرجات يبلغ 8,192 رمزًا. يمكنك الوصول إلى…
يظهر GPT-4 أداءً قويًا في التفكير والكتابة الإبداعية والتلخيص والترجمة وتوليد الأكواد البرمجية. يمكنه التعامل مع التعليمات المعقدة وإنتاج ردود متماسكة ومفصلة عبر العديد من المجالات. في معيار AA Coding، يحصل GPT-4 على 13.1 نقطة، مما يشير إلى فعالية حل المشكلات في المهام البرمجية. يُعرف النموذج أيضًا بقدرته على اتباع المطالبات الدقيقة والحفاظ على الاتساق عبر المحادثات الطويلة. وهذا يجعله مناسبًا للتطبيقات مثل روبوتات المحادثة، وإنشاء المحتوى، وتطوير البرمجيات المُساعد. ومع ذلك، فهو غير محسَّن للتدفق في الوقت الفعلي أو لمتطلبات زمن الاستجابة المنخفض للغاية.
تتفوق GPT-4 في المهام التي تتطلب فهمًا عميقًا وتوليدًا للغة الطبيعية. تشمل حالات الاستخدام الشائعة كتابة المقالات أو التقارير، وصياغة رسائل البريد الإلكتروني، وتوليد وتصحيح الأخطاء البرمجية بلغات متعددة، وإنشاء ملخصات للمستندات الطويلة، والإجابة على الأسئلة بناءً على السياق المقدم، ومحاكاة وكلاء المحادثة. كما يمكنها التعامل مع مهام التصنيف والاستخراج والتفكير. بالنسبة للمهام التي تتضمن نصًا فقط وتناسب نافذة السياق المكونة من 8,191 رمزًا، توفر GPT-4 مخرجات عالية الجودة. وهي أقل ملاءمة للتطبيقات في الوقت الفعلي ذات قيود زمنية صارمة أو للتعامل مع سياقات كبيرة جدًا تتجاوز حد الرموز الخاص بها.
إذا كان تطبيقك يتطلب مخرجات بسيطة وقصيرة فقط، أو إذا كنت تقوم بمعالجة مجمعة حيث التكلفة هي الاهتمام الأساسي، فقد تختار نموذجًا أكثر اقتصادية متاحًا على OrcaRouter، مثل GPT-3.5-Turbo. تسعير GPT-4 البالغ 30 دولارًا لكل مليون رمز إدخال أعلى بكثير من العديد من البدائل. للمهام مثل التصنيف الأساسي، استخراج الكلمات المفتاحية، أو الأسئلة والأجوبة البسيطة، يمكن لنموذج أصغر تقديم نتائج مماثلة بتكلفة أقل. أيضًا، إذا كانت حالة الاستخدام الخاصة بك لا تتطلب عمق التفكير في GPT-4، فقد يكون نموذج أخف كافيًا. يتيح لك OrcaRouter اختبار نماذج متعددة ومقارنة المفاضلات بين التكلفة والجودة.
نعم. GPT-4 قادر على توليد أكواد في لغات برمجة مختلفة، بما في ذلك Python وJavaScript وC++ وغيرها. يمكنه أيضًا المساعدة في تصحيح الأخطاء من خلال تحليل رسائل الأخطاء أو مقاطع الكود. تعكس نتيجة AA Coding البالغة 13.1 قدرته على حل تحديات البرمجة. على سبيل المثال، يمكنك تقديم وصف المشكلة والحصول على حل عملي، أو أن تطلب من GPT-4 مراجعة الكود الموجود بحثًا عن أخطاء أو عدم كفاءة. ومع ذلك، يجب دائمًا التحقق من صحة وأمان الكود المُولَّد، حيث يمكن للنماذج إنتاج كود يبدو صحيحًا لكنه معيب.
معيار AA Coding يقيس أداء النموذج في مهام البرمجة، والتي تتضمن عادةً كتابة كود لحل مشكلات خوارزمية. يحقق GPT-4 درجة 13.1 في هذا المعيار. يشير هذا الرقم إلى متوسط الأداء عبر مجموعة من تحديات البرمجة، حيث تمثل الدرجات الأعلى دقة واكتمالًا أفضل. للسياق، غالبًا ما يكون أداء الخبراء البشريين في مثل هذه المعايير أعلى، لكن درجة GPT-4 تضعه بين النماذج الرائدة في توليد الكود. هذا المعيار هو أحد مؤشرات قدرة النموذج على الاستدلال وحل المشكلات في المجال التقني.
بينما لا تُقدَّم هنا أرقام محددة تتجاوز معايير AA Coding، يُعرف GPT-4 بتحقيقه نتائج قوية عبر مجموعة متنوعة من معايير معالجة اللغة الطبيعية، بما في ذلك مهام فهم اللغة والترجمة والتلخيص. فهو يتفوق عمومًا على النماذج السابقة مثل GPT-3.5 في معظم التقييمات. ومع ذلك، قد يختلف الأداء اعتمادًا على المهمة ومجموعة البيانات المحددة. تسمح نافذة السياق البالغة 8,191 رمزًا للنموذج بمعالجة مدخلات طويلة نسبيًا، مما قد يكون مفيدًا للمهام التي تتطلب تفكيرًا على مستوى المستند. على OrcaRouter، يمكنك اختبار GPT-4 على بياناتك الخاصة لتقييم ملاءمته.
تعتمد زمن الاستجابة لـ GPT-4 على طول رموز الإدخال والإخراج، بالإضافة إلى حمل API العام. عادةً ما يكون GPT-4 أبطأ من النماذج الأصغر مثل GPT-3.5 بسبب حجمه الأكبر وحساباته الأكثر تعقيدًا. بالنسبة للاستفسارات القصيرة، قد تكون أوقات الاستجابة بضع ثوانٍ؛ أما بالنسبة للمخرجات الأطول، فقد تستغرق عشرات الثواني. يوفر OrcaRouter نقطة نهاية API قياسية تقوم ببث الردود إذا قمت بتعيين stream=True. بالنسبة للتطبيقات في الوقت الفعلي حيث يكون زمن الاستجابة المنخفض أمرًا بالغ الأهمية، فكر في استخدام نموذج أسرع. لم يتم نشر أرقام زمن الاستجابة الدقيقة ولكن يمكن تقديرها من خلال الاختبار.
يواجه GPT-4 عدة قيود. فهو يعالج النصوص فقط، لذا لا يمكنه التعامل مع الصور أو الصوت مباشرة. كما أن نافذة السياق الخاصة به والتي تبلغ 8,191 رمزًا تعني أنه لا يمكنه معالجة المستندات الطويلة جدًا دفعة واحدة. قد يُنتج النموذج معلومات تبدو صحيحة ولكنها غير دقيقة (هلوسة)، ويمكن أن يكون حساسًا لصياغة الاستفسار. أيضًا، لا يمتلك ذاكرة متأصلة تتجاوز سياق المحادثة الحالي. التسعير مرتفع نسبيًا مقارنة بالنماذج الأصغر. وأخيرًا، مثل جميع نماذج اللغات الكبيرة، يمكنه توليد محتوى متحيز أو غير آمن إذا لم يُوجَّه بشكل صحيح. استخدم آليات مناسبة للإشراف والتحقق في أنظمة الإنتاج.
OrcaRouter تفرض السعر الدقيق للمزود لـ GPT-4 بدون أي رسوم إضافية. تبلغ تكلفة الرموز المدخلة $30.00 لكل مليون رمز، والرموز المخرجة $60.00 لكل مليون رمز. يتم فوترة كل من الرموز المدخلة والمخرجة بشكل منفصل. هذا يعني أن التكلفة الإجمالية للطلب هي (input_tokens * $30/1M) + (output_tokens * $60/1M). على سبيل المثال، طلب يحتوي على 1000 رمز مدخل و500 رمز مخرج سيكلف 0.001 * $30 + 0.0005 * $60 = $0.03 + $0.03 = $0.06. لا توجد رسوم إضافية من OrcaRouter بخلاف الفوترة القائمة على الاستخدام.
قد يوفر OrcaRouter خيارات للتخزين المؤقت للطلبات المتكررة أو الإكمالات، مما قد يقلل التكاليف إذا أرسلت طلبات متطابقة عدة مرات. اطّلع على وثائق OrcaRouter للحصول على تفاصيل حول التخزين المؤقت وكيفية تمكينه. بالنسبة لـ GPT-4، نظرًا لأن التسعير يعتمد على كل رمز (token) وهو مرتفع نسبيًا، يمكن أن يكون التخزين المؤقت مفيدًا للاستعلامات الثابتة. بالإضافة إلى ذلك، يمكنك التحكم في التكاليف من خلال إدارة استخدام الرموز: اجعل المطالبات موجزة، واستخدم مخرجات أقصر، واضبط max_tokens بشكل مناسب. لا توجد خصومات على الحجم في OrcaRouter لـ GPT-4؛ التسعير موحد لكل مليون رمز.
GPT-4 هي واحدة من النماذج الأكثر تكلفة المتاحة على OrcaRouter. للمقارنة، GPT-3.5-Turbo أرخص بكثير (غالبًا أقل من دولار واحد لكل مليون رمز إدخال). النماذج الأصغر من مقدمي خدمات آخرين هي أيضًا أكثر اقتصادية. إذا كانت مهمتك لا تتطلب مستوى التفكير الذي يوفره GPT-4، فإن التحول إلى نموذج أرخص يمكن أن يؤدي إلى توفير كبير. يتيح لك OrcaRouter اختبار نماذج متعددة بنفس واجهة API، لذا يمكنك تقييم الجودة مقابل التكلفة. سياسة عدم هامش الربح تعني أنك تدفع فقط سعر المزود؛ لا توجد رسوم إضافية لاستخدام OrcaRouter.
نعم. يعمل OrcaRouter على أساس الدفع حسب الاستخدام. يتم الفوترة فقط على الرموز (التوكنات) التي تستخدمها. لا توجد التزامات مسبقة أو حد أدنى للاستخدام. يجب أن يكون لديك رصيد كافٍ أو حساب ممول لإجراء استدعاءات API. التسعير لكل 1 مليون توكن كما هو موصوف. لتخطيط الميزانية، يمكنك تقدير التكاليف بناءً على حجم التوكنات المتوقعة. يوفر OrcaRouter تحليلات الاستخدام في لوحة التحكم. لاحظ أن الطلبات قد تفشل إذا كان رصيد حسابك غير كافٍ.
لاستدعاء GPT-4، استخدم نقطة نهاية واجهة برمجة التطبيقات المتوافقة مع OpenAI التي توفرها OrcaRouter: عنوان URL الأساسي https://api.orcarouter.ai/v1. قم بتعيين معلمة النموذج إلى "openai/gpt-4". يمكنك استخدام أي مكتبة عميل OpenAI عن طريق تغيير base_url. مثال باستخدام حزمة openai في بايثون: ```python import openai client = openai.OpenAI(api_key="YOUR_ORCAROUTER_KEY", base_url="https://api.orcarouter.ai/v1") response = client.chat.completions.create( model="openai/gpt-4", messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}] ) print(response.choices[0].message.content) ``` تذكر استبدال YOUR_ORCAROUTER_KEY بمفتاح API الفعلي الخاص بك.
يمكنك استخدام معاملات الدردشة القياسية من OpenAI: `messages`، `max_tokens`، `temperature`، `top_p`، `frequency_penalty`، `presence_penalty`، `stop`، `stream`، إلخ. يجب أن يكون `model` هو `"openai/gpt-4"`. يجب ألا يتجاوز معامل `max_tokens` 8192 ناقص عدد رموز الإدخال. يتحكم `temperature` في العشوائية (من 0 إلى 2). يؤدي تعيين `stream` على `true` إلى تمكين التدفق رمزًا برمز. يتم تمرير جميع المعاملات في نص JSON. يدعم OrcaRouter نفس المخطط كـ OpenAI. راجع وثائق API الخاصة بـ OpenAI للحصول على أوصاف مفصلة للمعاملات.
نعم. إذا كنت تستخدم بالفعل مكتبة Python الخاصة بـ OpenAI أو أي SDK متوافق مع API الخاص بـ OpenAI، فكل ما عليك فعله هو تغيير `base_url` إلى `https://api.orcarouter.ai/v1` وتحديث مفتاح API الخاص بك. يتغير معرف النموذج من "gpt-4" إلى "openai/gpt-4". لا حاجة لأي تغييرات أخرى في الكود. تم تصميم API الخاص بـ OrcaRouter ليكون بديلاً مباشرًا لـ OpenAI API. وهذا يجعل عملية الترحيل واضحة ومباشرة. يمكنك الاختبار بعدد صغير من الطلبات للتحقق من السلوك قبل تحويل حركة المرور الإنتاجية.
نعم. قم بتعيين الوسيط `stream` إلى `true` في طلب API الخاص بك. سيكون الرد مكررًا (iterator) لأجزاء إكمال الدردشة، وفقًا لتنسيق البث من OpenAI. يتيح لك هذا عرض الرموز المميزة (tokens) أثناء إنشائها. يمكن للبث أن يحسن زمن الانتظار الملحوظ للمستخدمين النهائيين. يتعامل OrcaRouter مع البث بشكل أصلي. فقط تأكد من أن كود العميل الخاص بك يتعامل مع البث بشكل صحيح. مثال باستخدام مكتبة OpenAI Python مع `stream=True` يُنتج كائن `Stream`.
GPT-4 بشكل عام أكثر قدرة في التفكير والإبداع واتباع التعليمات المعقدة مقارنة بـ GPT-3.5-Turbo. في المعايير مثل AA Coding، يتفوق GPT-4 على GPT-3.5 (الذي لديه درجات أقل). ومع ذلك، GPT-4 أيضًا أغلى ثمناً (30$/60$ لكل 1M رمز مقابل أقل بكثير لـ GPT-3.5). GPT-3.5 لديه نافذة سياق أكبر (16,384 رمزًا) مقارنة بـ 8,191 لـ GPT-4. إذا كانت مهمتك بسيطة أو حساسة للميزانية، فقد يكون GPT-3.5 كافيًا. بالنسبة للبرمجة المعقدة أو الكتابة الطويلة أو التحليل الدقيق، يعطي GPT-4 نتائج أفضل. كلا النموذجين نصيان فقط ومتاحان على OrcaRouter.
نماذج Claude (مثل Claude 3 Sonnet أو Opus) توفر نوافذ سياق أكبر (تصل إلى 200K رمز) وإدخال متعدد الوسائط في بعض الإصدارات. GPT-4 يقتصر على النصوص فقط ويحدد بـ 8,191 رمزًا. نماذج Claude أيضًا مسعرة بشكل مختلف. في معايير الاستدلال، كلا العائلتين تنافسيتان، لكن درجة AA Coding الخاصة بـ GPT-4 البالغة 13.1 قد تكون أعلى أو أقل من متغيرات Claude المحددة. يعتمد الاختيار بينهما على احتياجاتك الخاصة: Claude للمستندات الطويلة أو الوسائط المتعددة، GPT-4 لتوليد النصوص عالية الأداء ضمن حد السياق الخاص به. يدعم OrcaRouter كليهما، لذا يمكنك المقارنة مباشرة.
النماذج مفتوحة المصدر مثل Llama 3 (70B) يمكنها أحيانًا مضاهاة GPT-4 في مهام معينة، ولكنها غالبًا تتطلب استضافة أكثر تعقيدًا ولديها مقايضات مختلفة. GPT-4 هو نموذج احتكاري لكنه متاح عبر واجهة برمجة تطبيقات بسيطة بتسعير قابل للتوقع. قد يوفر Llama 3 نوافذ سياق أكبر أو تكلفة أقل لكل رمز إذا تم استضافته ذاتيًا، لكن تكاليف البنية التحتية تنطبق. الجودة المتسقة لـ GPT-4 والتسعير بدون هامش ربح عبر OrcaRouter يجعله سهل الاستخدام. بالنسبة للضبط الدقيق المخصص، توفر النماذج مفتوحة المصدر مرونة أكبر. كما يوفر OrcaRouter إمكانية الوصول إلى بعض النماذج مفتوحة المصدر للمقارنة.
تعتمد قيمة GPT-4 على حالة الاستخدام الخاصة بك. إذا كنت بحاجة إلى استدلال عالي المستوى، أو توليد كود، أو إخراج إبداعي، فقد تكون التكلفة الأعلى مبررة. في السيناريوهات التي تكون فيها الأخطاء مكلفة (مثل الصياغة القانونية، أو التصحيح المعقد)، يمكن لدقة GPT-4 توفير الوقت والمال. أما بالنسبة للمهام الأبسط، فإن النماذج الأرخص مثل GPT-3.5 توفر أداءً كافيًا بجزء بسيط من السعر. يتيح لك OrcaRouter إجراء اختبار A/B للنماذج على بياناتك لقياس فرق الجودة. في النهاية، القرار هو مقايضة بين التكلفة والجودة: استخدم GPT-4 عندما تترجم جودة مخرجاته قيمة تجارية ملموسة.
متوافق مع OpenAI — أبقِ على SDK الحالي
https://api.orcarouter.ai/v1import os
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.orcarouter.ai/v1",
api_key=os.environ["ORCAROUTER_API_KEY"],
)
response = client.chat.completions.create(
model="openai/gpt-4",
messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}],
)
print(response.choices[0].message.content)frequency_penaltylogit_biaslogprobsmax_tokenspresence_penaltyresponse_formatseedstopstreamtemperaturetool_choicetoolstop_logprobstop_p| الإدخال / 1M توكن | $30.00 |
|---|---|
| الإخراج / 1M توكن | $60.00 |
| العملة | USD |
تقدير بناءً على السعر المُعلن
تقدير فقط — يعتمد العدد الفعلي للرموز على مُجزّئ الرموز الخاص بالمزوّد.
ما يتحدث عنه المطورون هذا الأسبوع
GET /api/public/models/openai/gpt-4فتح @misc{orcarouter_gpt_4,
title = {GPT-4 API},
author = {OpenAI},
year = {2023},
howpublished = {OrcaRouter},
url = {https://www.orcarouter.ai/models/openai/gpt-4}
}OpenAI. (2023). GPT-4 API. OrcaRouter. https://www.orcarouter.ai/models/openai/gpt-4