OpenAI GPT-4-0613: سياق 8K, 13.1 AA Coding, نموذج نصي فقط بسعر $30/$60 لكل 1M رمز
OpenAI GPT-4-0613 هو إصدار محدد من نموذج اللغة الكبير GPT-4 الذي أصدرته OpenAI في يونيو 2023. يعمل حصريًا على مدخلات النص وينتج مخرجات نصية. يدعم النموذج نافذة سياق إجمالية تبلغ 8192 رمزًا (token)،…
تتميز GPT-4-0613 في المهام التي تتطلب استدلالًا عميقًا، وتوليد لغة دقيقة، والالتزام بتعليمات معقدة. تشمل حالات الاستخدام الشائعة توليد ومراجعة الأكواد بلغات مثل Python وJavaScript وC++، بالإضافة إلى تصحيح أخطاء قواعد الأكواد الحالية. يمكنها تحليل وتلخيص نصوص كبيرة، وإنتاج تقارير منظمة، وصياغة مستندات تقنية أو قانونية مفصلة. كما أن النموذج فعال في تفكيك المشكلات متعددة الخطوات إلى خطوات متسلسلة واضحة، مما يجعله مفيدًا للتخطيط وحل المشكلات. ورغم أنه يعمل بشكل أساسي باللغة الإنجليزية، إلا أنه يمكنه التعامل مع عدة لغات أخرى بموثوقية متفاوتة. بالنسبة للمهام التي لا تتطلب هذا المستوى من التعقيد، قد توفر النماذج الأصغر أو الأقل تكلفة حلاً أكثر فعالية من حيث التكلفة.
GPT-4-0613 هو نموذج متميز بتكلفة أعلى لكل توكن (token). إنه غير مثالي للمهام عالية الحجم ومنخفضة التعقيد مثل التصنيف النصي البسيط، أو التفاعلات الأساسية في الدردشة، أو الترجمة المباشرة. لمثل هذه الأحمال، يمكن لنماذج مثل GPT-3.5 Turbo من OpenAI أو بدائل خفيفة الوزن أخرى أن تقدم أداءً مناسبًا بجزء بسيط من التكلفة. بالإضافة إلى ذلك، إذا كان تطبيقك لا يحتاج إلى نافذة السياق الكاملة البالغة 8192 توكنًا، أو إذا كان الحد الأقصى لطول المخرجات نادرًا ما يُستخدم، فقد يكون نموذج أرخص بنافذة سياق أصغر أكثر ملاءمة. احرص دائمًا على تقييم المفاضلة بين جودة المخرجات والتكلفة حسب حالة الاستخدام الخاصة بك لتقرير ما إذا كان استخدام GPT-4-0613 مبررًا.
تم تدريب GPT-4-0613 بشكل أساسي على اللغة الإنجليزية، لكنه أظهر قدرات في العديد من اللغات الأخرى، بما في ذلك الفرنسية والإسبانية والألمانية والصينية والعربية. أداؤه في اللغات غير الإنجليزية قوي بشكل عام في المهام المنظمة مثل الترجمة والتلخيص والإجابة عن الأسئلة، لكنه قد يُظهر دقة أقل وصياغة أقل طبيعية مقارنة بالإنجليزية. تمتد نقاط قوة النموذج في التفكير واتباع التعليمات إلى السياقات متعددة اللغات، لكن يجب على المستخدمين اختبار سيناريوهات محددة غير الإنجليزية للتحقق من الملاءمة. بالنسبة للتطبيقات التي تتطلب دقة عالية بلغة غير الإنجليزية، يُنصح باستكمال العمل بنماذج خاصة بتلك اللغة أو إضافة طبقة تحقق إضافية.
GPT-4-0613 يحترم رسائل النظام وتعليمات المستخدم، مما يجعله مناسبًا للتطبيقات التي تتطلب الالتزام الدقيق بالتنسيق أو النغمة أو البنية. يمكنه إنشاء مخرجات بتنسيق JSON أو Markdown أو أي تنسيقات أخرى محددة، ويمكنه اتباع تعليمات متعددة الأدوار مع الحفاظ على السياق. النموذج موثوق بشكل خاص في المهام التي تتطلب التفكير خطوة بخطوة أو تحفيز سلسلة الأفكار. ومع ذلك، مثل جميع النماذج الكبيرة، قد يفسر أحيانًا التعليمات الغامضة بشكل غير صحيح أو ينتج مخرجات تنحرف عن التنسيق المطلوب. يُوصى بتقديم تعليمات واضحة وصريحة، وعند الإمكان، تضمين أمثلة لتوجيه سلوك النموذج.
تشير درجة معيار AA Coding البالغة 13.1 لـ GPT-4-0613 إلى أدائها في تقييم خاص بالبرمجة. وعلى الرغم من أن المنهجية الدقيقة لهذا المعيار غير مفصلة في الحقائق المقدمة، فإن الدرجة الأعلى تعكس عمومًا دقة وموثوقية أفضل في إنشاء الكود، وحل مشكلات البرمجة، وفهم هياكل الكود. تضع هذه الدرجة GPT-4-0613 كخيار قوي للمهام البرمجية مثل إصلاح الأخطاء، وتنفيذ الخوارزميات، وشرح الكود. من المهم ملاحظة أن درجات المعيار هي مؤشرات وقد لا تعكس بشكل كامل الأداء في العالم الحقيقي للمهام البرمجية المحددة. يجب على المستخدمين تقييم النموذج على مجموعات البيانات الخاصة بهم للحصول على أفضل النتائج.
لم يتم تحديد زمن الاستجابة (Latency) للنموذج GPT-4-0613 في الحقائق المقدمة، ولكن باعتباره نموذجًا عالي السعة، فإنه يتمتع عمومًا بأوقات استجابة أعلى مقارنة بالنماذج الأصغر مثل GPT-3.5 Turbo أو GPT-4o mini. تعتمد سرعة الاستدلال على عوامل مثل طول المدخلات والمخرجات، ومدى تعقيد الطلب، والبنية التحتية الأساسية. من خلال OrcaRouter، قد يتأثر زمن الاستجابة أيضًا بظروف الشبكة وسعة الخدمة لدى المزوّد. بالنسبة للتطبيقات في الوقت الفعلي التي يكون فيها انخفاض زمن الاستجابة أمرًا بالغ الأهمية، يُنصح باختبار النموذج تحت الحمل المتوقع، وربما استخدام نموذج أسرع وأقل تكلفة للأجزاء الأقل تطلبًا من سير عملك.
تكمن نقاط القوة الرئيسية لـ GPT-4-0613 في استدلاله المنطقي وقدرته على اتباع التعليمات المعقدة متعددة الخطوات، ودقته العالية في مهام مثل إنشاء الأكواد وتحليل البيانات. يُنتج مخرجات منظمة ومتماسكة حتى مع المطوّلات الطويلة، مما يجعله مناسبًا لصياغة المستندات أو التقارير الشاملة. يُظهر النموذج تناسقًا قويًا عبر جولات متعددة، وهو أمر مفيد لوكلاء المحادثة الذين يحتاجون إلى الحفاظ على السياق. وتسجل نتيجته البالغة 13.1 في AA Coding موثوقيته في المهام المرتبطة بالبرمجة. هذه الصفات تجعله الخيار المفضل للتطبيقات التي تتطلب الدقة والعمق، حتى بتكلفة أعلى.
لدى GPT-4-0613 عدة قيود. فهو يعمل بالنص فقط ولا يمكنه معالجة الصور أو الصوت أو الفيديو. نافذة السياق الخاصة به محدودة بـ 8192 رمزًا، مما قد لا يكون كافيًا للمستندات الطويلة جدًا أو المحادثات متعددة الأدوار ذات السجلات الواسعة. قد ينتج النموذج أحيانًا معلومات تبدو معقولة ولكنها غير صحيحة (هلوسات)، خاصة في الموضوعات التي تقع خارج بيانات تدريبه. تسعيره مرتفع نسبيًا مقارنة بالبدائل، مما يجعله أقل اقتصادية للتطبيقات ذات الحجم الكبير. بالإضافة إلى ذلك، كونه لقطة من يونيو 2023، قد لا يكون على دراية بالأحداث أو المعرفة التي تتجاوز ذلك التاريخ. يجب على المستخدمين التحقق من المخرجات المهمة والتفكير في استخدام التوليد المعزز بالاسترجاع (RAG) لتثبيت الردود على معلومات حديثة.
يتم تسعير GPT-4-0613 بسعر المزوّد المباشر بدون أي هوامش ربح عبر OrcaRouter. التكلفة هي $30.00 لكل مليون رمز إدخال و$60.00 لكل مليون رمز إخراج. رموز الإدخال تشير إلى كل النص المقدم في طلب المستخدم، بما في ذلك رسائل النظام، تاريخ المحادثة، واستعلام المستخدم الحالي. رموز الإخراج هي النص الذي يولده النموذج كرد. كلا النوعين من الرموز يُحتسبان ضمن الاستخدام الإجمالي ويتم الفوترة وفقًا لذلك. لا توجد رسوم إضافية للمنصة تتجاوز سعر الرمز الواحد. يتم فوترة المستخدمين بناءً على العدد الفعلي للرموز التي تمت معالجتها لكل استدعاء API.
نظرًا لأن رموز الإخراج تُسعَّر بضعف سعر رموز الإدخال (60 دولارًا مقابل 30 دولارًا لكل مليون رمز)، فإن التطبيقات التي تُنتج ردودًا طويلة قد تصبح أكثر تكلفةً بكثير من تلك التي تُنتج مخرجات قصيرة. على سبيل المثال، طلب يحتوي على 10,000 رمز إدخال و2,000 رمز إخراج سيكلف 0.30 دولار للإدخال و0.12 دولار للإخراج، ليصبح المجموع 0.42 دولار. إذا كان الإخراج 8,000 رمز، سترتفع التكلفة إلى 0.30 + 0.48 = 0.78 دولار. لإدارة التكاليف، فكر في تقليل معامل max_tokens إلى الحد الأدنى اللازم لحالة الاستخدام الخاصة بك. كما أن محفزات النظام الأقصر وسجلات المحادثة المقتضبة تقلل من عدد رموز الإدخال.
لا تتوفر معلومات حول التخزين المؤقت للرموز أو الخصومات على الحجم في الحقائق المتاحة لنموذج GPT-4-0613 عبر OrcaRouter.这意味着 أن كل استدعاء يتم تحصيل رسومه بناءً على الرموز الفعلية التي تمت معالجتها دون أي آلية تخزين مؤقت محدد مسبقًا من شأنها تقليل التكاليف للمطالبات المتكررة. يجب على المستخدمين الاتصال بـ OrcaRouter مباشرة للاستفسار عن ميزات التخزين المؤقت المحتملة أو اتفاقيات التسعير للمؤسسات. من الممكن أيضًا أن توفر OrcaRouter خيارات تحسين للتكلفة غير موثقة هنا. في الوقت الحالي، اعمل على افتراض أن جميع الرموز يتم تحصيل رسومها وفقًا لمعدلات كل رمز مدرجة بدون أي خصومات خاصة.
عند استخدام GPT-4-0613، يكون المفاضلة الرئيسية بين جودة المخرجات والتكلفة. بالنسبة للمهام التي تتطلب دقة عالية واستدلالًا منطقيًا، غالبًا ما يكون السعر المتميز مبررًا. ومع ذلك، بالنسبة للمعالجة البسيطة أو الكمية، يمكن للبدائل الأرخص مثل GPT-3.5 Turbo أو GPT-4o mini أن تقلل التكاليف بنسبة تصل إلى 90%. ضع في اعتبارك أيضًا نسبة المدخلات إلى المخرجات: إذا كان سير عملك يتطلب مدخلات طويلة جدًا (مثل المستندات الكاملة) ولكن مخرجات قصيرة، فستكون تكلفة المدخلات هي المسيطرة. وعلى العكس، المخرجات الطويلة ستؤدي إلى زيادة سريعة في تكلفة المخرجات. قم بتقييم ما إذا كانت نقاط القوة المحددة للنموذج (مثل دقة البرمجة) ضرورية لمهمتك، واختبر نموذجًا على مجموعة فرعية من بياناتك قبل الالتزام بالاستخدام على نطاق واسع.
لاستدعاء GPT-4-0613 عبر OrcaRouter، استخدم نقطة نهاية API المتوافقة مع OpenAI على base_url https://api.orcarouter.ai/v1. عيّن parameter model إلى "openai/gpt-4-0613" في طلبك. ستحتاج إلى مفتاح API من OrcaRouter للمصادقة. يتبع تنسيق الطلب توثيق chat completions الخاص بـ OpenAI، ويدعم معاملات مثل messages (مصفوفة من رسائل النظام والمستخدم)، temperature (من 0 إلى 2)، top_p، max_tokens (حتى 8192)، n (عدد الإكمالات)، stop (تسلسلات لإيقاف التوليد)، وstream (قيمة منطقية للتدفق). مثال باستخدام مكتبة openai الخاصة بـ Python: import openai; openai.api_base = "https://api.orcarouter.ai/v1"; openai.api_key = "your_orcarouter_key"; response = openai.ChatCompletion.create(model="openai/gpt-4-0613", messages=[{"role":"user","content":"Hello"}]).
يدعم GPT-4-0613 معايير إكمال الدردشة القياسية من OpenAI. تشمل المعايير الرئيسية: temperature (القيمة الافتراضية 1) الذي يتحكم في العشوائية — القيم المنخفضة تجعل المخرجات أكثر حتمية؛ top_p (القيمة الافتراضية 1) لأخذ العينات النووية؛ max_tokens (القيمة الافتراضية يحددها نقطة النهاية، الحد الأقصى 8192) لتحديد طول المخرجات؛ n (عدد عمليات الإكمال التي يتم إنشاؤها لكل طلب)؛ وstop (سلاسل توقف التوليد). يمكنك أيضًا استخدام presence_penalty وfrequency_penalty لتشجيع أو تثبيط تكرار الموضوع. يتم دعم البث عن طريق تعيين stream=True، مما ينتج الرموز بشكل تدريجي. تتصرف جميع المعايير بشكل مماثل لواجهة برمجة التطبيقات الخاصة بـ OpenAI، مما يتيح الانتقال السلس. للحصول على أفضل النتائج، اضبط max_tokens على ما لا يزيد عن اللازم للتحكم في التكاليف، واستخدم temperature بين 0 و 0.5 للمهام الواقعية.
الانتقال من واجهة OpenAI المباشرة إلى OrcaRouter يتطلب تغييرين فقط في الكود الخاص بك: تحديث base_url إلى https://api.orcarouter.ai/v1 وتغيير معرف النموذج إلى "openai/gpt-4-0613". يجب تحديث منطق المصادقة الحالي لاستخدام مفتاح API من OrcaRouter بدلاً من مفتاح OpenAI. تبقى جميع المعاملات المألوفة (messages, temperature, max_tokens, إلخ) دون تغيير. على سبيل المثال، باستخدام مكتبة openai Python، قم بتعيين openai.api_base = "https://api.orcarouter.ai/v1" و openai.api_key = "your_orcarouter_key". ثم قم باستدعاء openai.ChatCompletion.create(model="openai/gpt-4-0613", ...). تم تصميم واجهة OrcaRouter API لتكون بديلاً مباشرًا، لذا لا حاجة لمزيد من التعديلات على الكود. اختبر بطلب صغير لتأكيد الاتصال والفواتير.
حدود الأسعار لـ GPT-4-0613 عبر OrcaRouter غير محددة في المعلومات المتاحة. تتطلب المصادقة مفتاح API يُقدم من قبل OrcaRouter. يجب تضمين هذا المفتاح في رأس الطلب (مثل: Authorization: Bearer <key>). قد تعتمد حدود الأسعار الدقيقة على خطتك أو مستوى حسابك في OrcaRouter. للاستخدام الإنتاجي، اتصل بـ OrcaRouter للحصول على تفاصيل حول الحد الأقصى لعدد الطلبات في الدقيقة (RPM) والرموز في الدقيقة (TPM). في حال عدم وجود حدود محددة، يُنصح بتطبيق الإبطاء الأسي (exponential backoff) في حالة حدوث أخطاء الحدود. لاحظ أيضًا أنه يجب الاحتفاظ بمفتاح API الخاص بك بشكل آمن وعدم كشفه في كود جانب العميل.
GPT-4-0613 هو إصدار أحدث من GPT-4-0314، تم إصداره في يونيو 2023 مقابل مارس 2023. وقد صرّحت OpenAI بأن تحديث يونيو يحسّن الموثوقية، ويقلل احتمالية إنتاج محتوى محظور، ويوفّر التزامًا أفضل بالتعليمات. كلا النموذجين لهما نفس نافذة السياق (8192 رمزًا) ونفس هيكل التسعير. درجة المعيار البالغة 13.1 في اختبار AA Coding خاصة بـ GPT-4-0613، بينما قد يكون أداء GPT-4-0314 مختلفًا قليلاً من حيث الأرقام. عمليًا، يذكر العديد من المستخدمين أن GPT-4-0613 أكثر اتساقًا وأقل ميلاً للمراوغة أو رفض الطلبات غير الضارة. إذا كنت تستخدم حاليًا GPT-4-0314، فإن الانتقال إلى GPT-4-0613 سهل ومفيد على الأرجح.
GPT-4o هو نموذج متعدد الوسائط من OpenAI يمكنه معالجة النصوص والصور والصوت، وهو أسرع وأرخص من GPT-4-0613. تبلغ تكلفة GPT-4o 5 دولارات لكل 1 مليون رمز إدخال و15 دولارًا لكل 1 مليون رمز إخراج، مما يجعله أكثر فعالية من حيث التكلفة بشكل ملحوظ. أما GPT-4-0613، فهو نصي فقط ولا يمكنه التعامل مع المدخلات غير النصية. ومع ذلك، قد يوفر GPT-4-0613 تفكيرًا أكثر تعمدًا قليلاً للمهام النصية المعقدة، حيث إنه نفس النموذج الأساسي لـ GPT-4 ولكن بدون دمج الوسائط المتعددة. بالنسبة للتطبيقات التي تتطلب فهم الصور أو أقل تأخير زمني، غالبًا ما يكون GPT-4o هو الخيار الأفضل. أما بالنسبة للمهام النصية البحتة حيث تكون الدقة القصوى هي الأهم والتكلفة أقل أهمية، فيظل GPT-4-0613 خيارًا قابلاً للتطبيق.
GPT-3.5 Turbo هو بديل أرخص وأسرع بشكل ملحوظ لـ GPT-4-0613، حيث يبلغ سعره حوالي 3 دولارات لكل مليون رمز إدخال و6 دولارات لكل مليون رمز إخراج. وهو محسّن للحوار والتعليمات البسيطة ولكنه يفتقر إلى عمق الاستدلال ودقة البرمجة والقدرة على اتباع التعليمات المتوفرة في GPT-4-0613. يُظهر معيار AA Coding ومهام الاستدلال المعقدة فجوة أداء واضحة لصالح GPT-4-0613. بالنسبة للتطبيقات عالية الحجم ذات المتطلبات المباشرة، فإن GPT-3.5 Turbo أكثر اقتصادًا. بالنسبة لإنشاء الأكواد الحرجة، أو التحليل متعدد الخطوات، أو المهام اللغوية الدقيقة، يوفر GPT-4-0613 تحسينات جوهرية في الجودة تبرر تكلفته الأعلى. فكر في استخدام GPT-3.5 Turbo للمهام الفرعية البسيطة أو المتكررة ضمن سير عمل أكبر لتحقيق توازن بين التكلفة والجودة.
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-4-0613",
messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}],
)
print(response.choices[0].message.content)frequency_penaltylogit_biaslogprobsmax_tokenspresence_penaltyseedstopstreamtemperaturetool_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.
GET /api/public/models/openai/gpt-4-0613فتح @misc{orcarouter_gpt_4_0613,
title = {openai/gpt-4-0613 API},
author = {openai},
year = {n.d.},
howpublished = {OrcaRouter},
url = {https://www.orcarouter.ai/models/openai/gpt-4-0613}
}openai. (n.d.). openai/gpt-4-0613 API. OrcaRouter. https://www.orcarouter.ai/models/openai/gpt-4-0613