أحدث نموذج GPT-4 Turbo مع قدرات الرؤية. يمكن لطلبات الرؤية الآن استخدام وضع JSON و استدعاء الدوال. بيانات التدريب: حتى ديسمبر 2023.
GPT-4 Turbo هو نموذج لغة كبير أصدرته OpenAI يعالج كلًا من النصوص والصور. يبني على بنية GPT-4 لكنه يزيد نافذة السياق إلى 128,000 رمز — أي حوالي 300 صفحة من النص — مع الحفاظ على الحد الأقصى للإخراج عند…
يُظهر GPT-4 Turbo قدرات استدلال قوية، خاصة في الرياضيات (درجة MATH-500 البالغة 73.7)، وتوليد الكود، وحل المشكلات متعددة الخطوات. يمكنه اتباع تعليمات معقدة عبر محادثات طويلة، والحفاظ على الاتساق عبر آلاف الرموز، وتوليد تفسيرات تقنية متماسكة. النموذج قادر أيضًا على تحليل الصور — مثل لقطات الشاشة والرسوم البيانية والنصوص المطبوعة — عندما يتضمن الإدخال بيانات صور. ومع ذلك، فهو ليس متخصصًا لكل مجال؛ فبالنسبة لمهام التصنيف أو الاستخراج البسيطة، قد يكون نموذج أصغر مثل GPT-3.5 Turbo كافيًا وأكثر اقتصادًا.
تتيح لك نافذة السياق التي تتسع لـ128,000 رمزًا (token) إدخال مستندات كبيرة — كتب كاملة، عقود قانونية طويلة، مستودعات أكواد برمجية متكاملة، أو محادثات طويلة — دون الحاجة إلى تقسيم المحتوى إلى أجزاء. على سبيل المثال، يمكنك لصق ورقة بحثية كاملة وطرح أسئلة حول أي قسم دون فقدان الأجزاء السابقة. هذا مفيد بشكل خاص في مهام مثل تلخيص المستندات، التحليل التشريعي، أو تصحيح أخطاء قاعدة أكواد كبيرة حيث يحتاج النموذج إلى رؤية الهيكل بأكمله. على OrcaRouter، يتم احتساب هذا السياق كرموز إدخال (input tokens)، لذا فإن إدخال مستند بحجم 100 ألف رمز سيكلف حوالي 1.00 دولار لكل استعلام (100K * $10/1M).
GPT-4 Turbo يقبل الصور كجزء من الإدخال، مما يسمح له بفهم المحتوى البصري مثل الصور الفوتوغرافية والرسوم البيانية والرسوم التوضيحية ولقطات الشاشة. يمكن للنموذج وصف ما في الصورة، والإجابة عن أسئلة حول محتوياتها، وحتى القيام باستدلالات على الرسوم البيانية (مثل تفسير مخطط انسيابي أو رسم بياني). عادة ما يتم توفير الصور كعناوين URL أو بيانات مشفرة بصيغة base64 ضمن تنسيق إكمال المحادثة الخاص بـ OpenAI. يتم تضمين تكلفة معالجة الصور في عدد الرموز المميزة للإدخال، والذي يتم حسابه بناءً على دقة الصورة ومستوى التفاصيل وفقًا لصيغة التسعير الخاصة بـ OpenAI.
إذا كانت حالة استخدامك تتضمن مهامًا عالية الحجم ومنخفضة التعقيد — مثل تصنيف النصوص البسيطة، والإجابة على الأسئلة الأساسية في سياقات قصيرة، أو الاستخراج المتكرر — فقد يحقق نموذج أصغر مثل GPT-3.5 Turbo أو نموذج معدل مخصص نتائج مقبولة بتكلفة أقل بكثير. تسعير GPT-4 Turbo أعلى بحوالي 20 مرة من GPT-3.5 Turbo لكل رمز إدخال و30 مرة أعلى لكل رمز إخراج. بالنسبة للتطبيقات التي تكون فيها زمن الاستجابة مهمًا، فإن GPT-3.5 Turbo يستجيب أيضًا بشكل أسرع. قم بتقييم المفاضلة بين الدقة والتكلفة؛ بالنسبة للعديد من خطوط الإنتاج، يمكن للنهج المختلط الذي يستخدم نموذجًا رخيصًا للتصفية وGPT-4 Turbo للحالات المعقدة أن يحسن الإنفاق.
حققت GPT-4 Turbo نتيجة 73.7 على معيار MATH-500، الذي يقيم قدرة النموذج على حل مسائل الرياضيات من مستوى المدرسة الابتدائية إلى الثانوية، تغطي موضوعات مثل الجبر والهندسة والتفاضل والتكامل. تشير هذه النتيجة إلى استدلال رياضي قوي ولكنها ليست الأحدث؛ بعض النماذج المتخصصة أو المجموعات الأكبر يمكن أن تتجاوز 80. المعيار مفيد لمقارنة النماذج في حل المشكلات المنهجي بدلاً من توليد اللغة الخام. على OrcaRouter، يمكنك اختبار هذا بنفسك عن طريق تقديم مجموعة من مسائل الرياضيات عبر API ومقارنة النتائج.
تشمل نقاط القوة التفكير العميق، والتعامل مع السياقات الطويلة، والكفاءة في توليد وشرح الشيفرات البرمجية. كما يُظهر أداءً جيدًا في المهام التي تجمع بين النص والصورة، مثل تفسير الرسوم البيانية. أما القيود فتشمل سقف إخراج متواضع نسبيًا يبلغ 4,096 رمزًا، مما يعني أن التوليد طويل المدى (مثل كتابة فصل كامل) يتطلب استدعاءات متعددة. يمكن للنموذج أحيانًا إنتاج إجابات غير صحيحة في الحالات الهامشية - فهو ليس معصومًا من الخطأ. بالإضافة إلى ذلك، قد لا يكون الخيار الأمثل للتطبيقات في الوقت الفعلي بسبب زمن الاستجابة الأعلى مقارنةً بالنماذج الأصغر. لا توجد قياسات للسرعة مقدمة، ولكن التقارير غير الرسمية تشير إلى أنه أبطأ قليلاً من GPT-3.5 Turbo.
أرقام زمن الاستجابة الدقيقة لنموذج GPT-4 Turbo على OrcaRouter غير منشورة؛ يعتمد الأداء على بنية المزود وحجم الطلبات. عمليًا، زمن استدلال النموذج أطول من النماذج الأصغر بسبب عدد المعاملات الأكبر ومعالجة السياق. بالنسبة للمدخلات القصيرة، تكون أوقات الاستجابة عادةً بضع ثوانٍ، بينما السياقات الكبيرة جدًا (مثل 100K رمز) يمكن أن تزيد زمن الاستجابة بشكل كبير لأن النموذج يجب أن يعالج جميع الرموز قبل توليد المخرجات. لا يعلن OrcaRouter عن أي تسريع محدد. المستخدمون الذين يحتاجون زمن استجابة أقل للتطبيقات التفاعلية قد يفضلون نموذجًا أسرع، بينما تبقى المعالجة المجمعة للمهام المعقدة قابلة للتطبيق.
التسعير لكل رمز (توكن): 10.00 دولار لكل مليون رمز إدخال و30.00 دولار لكل مليون رمز إخراج. وهذا يتطابق مع سعر OpenAI المباشر، دون أي رسوم إضافية من OrcaRouter. تشمل رموز الإدخال رسالة النظام ورسائل المستخدم ورموز الصور وأي سجل محادثة سابق. أما رموز الإخراج فهي الاستجابة التي يولدها النموذج. يتم حساب التكلفة الإجمالية للطلب كالتالي: (input_tokens * $0.00001) + (output_tokens * $0.00003). لا توجد رسوم دنيا أو التزامات شهرية؛ أنت تدفع فقط مقابل الرموز التي تستخدمها.
جGPT-4 Turbo أغلى بكثير من النماذج الأصغر مثل GPT-3.5 Turbo ($0.50/$1.50 لكل مليون رمز) لكنه يوفر استدلالًا ومعالجة سياق فائقة. بالنسبة للمهام التي تحتاج فقط إلى قدرات أساسية، قد يؤدي استخدام GPT-4 Turbo إلى تكاليف غير ضرورية. من ناحية أخرى، مقارنة مع GPT-4 الأصلي ($30/$60 لكل مليون رمز)، فإن GPT-4 Turbo أرخص بنسبة 33% في الإدخال و50% في الإخراج، مما يجعله خيارًا أكثر فعالية من حيث التكلفة للمتطلبات عالية الأداء. تضمن تسعيرة OrcaRouter بدون هامش ربح أن تدفع نفس السعر الذي تدفعه عند استخدام OpenAI مباشرة.
لا تقدم OrcaRouter أي خصومات محددة، أو تسعير حجمي، أو تخزين مؤقت للاستجابات (Response Caching) لـ GPT-4 Turbo بما يتجاوز الأسعار المعلنة لكل رمز (per-token). الأسعار واضحة: أنت تدفع بالضبط ما تفرضه OpenAI، دون رسوم إضافية. لا يوجد خصم التزام، أو شراء مسبق للرموز، أو تسعير متدرج. لا يتم الإعلان عن التخزين المؤقت للاستفسارات أو الاستجابات، لذلك يتم فوترة كل طلب بالسعر القياسي. إذا كنت تتوقع أحجامًا عالية جدًا، فقد ترغب في الاتصال بـ OrcaRouter أو التفكير في استخدام نقطة نهاية API مخصصة مع طبقة تخزين مؤقت خاصة بك لتقليل التكاليف المتكررة للمدخلات المتطابقة.
تكلفة رموز الإخراج ثلاثة أضعاف تكلفة رموز الإدخال (30 دولارًا مقابل 10 دولارات لكل مليون). لذلك، يمكن أن تؤدي التوليدات الطويلة إلى زياد الفاتورة بسرعة. على سبيل المثال، إنشاء رد مكون من 2000 رمز سيكلف 0.06 دولار، بينما تكلفة رد مكون من 4000 رمز تبلغ 0.12 دولار. للتحكم في التكاليف، فكّر في تعيين معلمة max_tokens أقل، أو استخدام أوامر إدخال أقصر، أو تطبيق التحسين التكراري حيث يُنتج النموذج مخرجات أقصر ثم يُوسعها في استدعاء منفصل فقط عند الحاجة. في المهام مثل التلخيص، قد يكون النموذج ذو تكلفة رموز إخراج أقل مفضلًا إذا لم يكن السياق بالغ الأهمية.
يمكنك استدعاء GPT-4 Turbo عبر واجهة برمجة التطبيقات المتوافقة مع OpenAI من OrcaRouter. أولاً، احصل على مفتاح API من OrcaRouter. ثم قم بتعيين عنوان URL الأساسي إلى https://api.orcarouter.ai/v1 واستخدم معرف النموذج "openai/gpt-4-turbo" في طلباتك لإكمال المحادثة. على سبيل المثال، باستخدام Python SDK من OpenAI، ستُنشئ عميلًا بـ base_url يشير إلى OrcaRouter و model="openai/gpt-4-turbo". تنسيقات الطلب والاستجابة متطابقة تمامًا مع واجهة برمجة التطبيقات الأصلية لـ OpenAI، لذا لا حاجة سوى لتغييرات بسيطة في الكود للانتقال من الاستخدام المباشر لـ OpenAI.
تدعم واجهة البرمجة (API) معايير إكمال المحادثة القياسية من OpenAI: الرسائل (مصفوفة تحتوي على الدور والمحتوى)، درجة الحرارة (0-2)، top_p، n، stream، stop، max_tokens (محدد بـ 4096)، presence_penalty، frequency_penalty، logit_bias، المستخدم، واستدعاء الوظائف/الأدوات. بالنسبة لإدخالات الصور، يمكنك تضمين جزء محتوى من النوع "image_url" وعنوان url. لا يدعم النموذج معايير إضافية تتجاوز مواصفات OpenAI. تعمل جميع المعايير تمامًا كما هو موثق في OpenAI's GPT-4 Turbo. لاحظ أن معيار max_tokens لا يمكن أن يتجاوز 4096، وهو حد إخراج النموذج.
الترحيل بسيط: استبدل عنوان OpenAI الأساسي بنقطة نهاية OrcaRouter https://api.orcarouter.ai/v1 وغيّر اسم النموذج إلى "openai/gpt-4-turbo". استخدم مفتاح API الخاص بـ OrcaRouter بدلاً من مفتاح OpenAI API. باقي الكود — تنسيق الرسائل، البث المباشر، معالجة الأخطاء — يظل دون تغيير لأن واجهة API متوافقة بالكامل. إذا كنت تستخدم مكتبة OpenAI Python، فيمكنك ببساطة ضبط openai.api_base (أو ما يعادله في الإصدارات الأحدث) إلى عنوان URL الخاص بـ OrcaRouter. يتيح لك ذلك اختبار GPT-4 Turbo عبر OrcaRouter دون إعادة كتابة أي منطق.
GPT-4 Turbo هو تطوير لـ GPT-4 مع نافذة سياق أكبر (128 ألف مقابل حتى 32 ألف في الإصدارات السابقة من GPT-4) وتسعير أرخص لكل رمز: 10 دولار/30 دولار لكل مليون رمز مقابل 30 دولار/60 دولار لكل مليون رمز لـ GPT-4. كلا النموذجين يدعمان الرؤية، لكن GPT-4 Turbo يحسّن أيضًا الكفاءة وجودة التفكير البسيط. في المعايير مثل MATH-500، سجل GPT-4 Turbo 73.7، بينما سجل GPT-4 الأصلي (مع سياق 8K) حوالي 52.9 على مجموعة اختبار MATH أصغر — الأرقام غير قابلة للمقارنة مباشرة بسبب إصدارات الاختبار المختلفة، لكن التحسن يدل على ذلك. على OrcaRouter، تتوفر أيضًا نماذج GPT-4 الأقدم بأسعارها الخاصة.
GPT-3.5 Turbo أرخص بكثير (0.50$/1.50$ لكل مليون رمز) وأسرع، مما يجعله مناسبًا للتطبيقات ذات الحجم الكبير وزمن الوصول المنخفض. ومع ذلك، فإنه يحتوي على نافذة سياق أصغر (16K أو 4K حسب الإصدار) وقدرات أضعف بشكل كبير في التفكير وتوليد الكود والرؤية. بالنسبة للمهام التي تتطلب تفكيرًا متعدد الخطوات أو سياقًا كبيرًا، فإن GPT-4 Turbo يتفوق بوضوح. في مقارنة مباشرة في التفكير الرياضي، يسجل GPT-3.5 Turbo عادة أقل من 30 على MATH-500، بينما يحقق GPT-4 Turbo 73.7. اختر GPT-3.5 Turbo للمهام البسيطة وتوفير التكاليف، لكن اعتمد على GPT-4 Turbo عندما تكون الدقة أو طول السياق أمرًا بالغ الأهمية.
لا تُقدَّم مقارنة مباشرة وجهاً لوجه، ولكن المعرفة العامة تشير إلى أن Anthropic Claude 3 و Google Gemini 1.5 يقدمان قدرات متشابهة. يتمتع Claude 3 Opus بنافذة سياقية تبلغ 200 ألف رمز وقدرات استدلال مماثلة، بينما يمكن لـ Gemini 1.5 Pro معالجة ما يصل إلى مليون رمز. ومع ذلك، لكل نموذج أسعار وأداء مختلفين. على OrcaRouter، يمكنك أيضاً الوصول إلى نماذج مزودين آخرين للمقارنة. لا يزال GPT-4 Turbo منافساً من حيث توازن السعر وجودة الاستدلال والنظام البيئي للمطورين (OpenAI SDK). بالنسبة لمهام الرؤية، يدعم كل من Claude و Gemini أيضاً إدخال الصور.
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-turbo",
messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}],
)
print(response.choices[0].message.content)frequency_penaltylogit_biaslogprobsmax_tokenspresence_penaltyresponse_formatseedstopstreamtemperaturetool_choicetoolstop_logprobstop_p| الإدخال / 1M توكن | $10.00 |
| الإخراج / 1M توكن | $30.00 |
| 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-turboفتح @misc{orcarouter_gpt_4_turbo,
title = {GPT-4 Turbo API},
author = {OpenAI},
year = {2024},
howpublished = {OrcaRouter},
url = {https://www.orcarouter.ai/models/openai/gpt-4-turbo}
}OpenAI. (2024). GPT-4 Turbo API. OrcaRouter. https://www.orcarouter.ai/models/openai/gpt-4-turbo