GPT‑4 Turbo من OpenAI بسياق 128K، إدخال نص/صورة، يتم الوصول إليه عبر واجهة برمجة تطبيقات OrcaRouter.
openai/gpt-4-turbo-2024-04-09 هو إصدار محدد من نموذج GPT-4 Turbo من OpenAI، تم إصداره في 9 أبريل 2024. يقبل كل من النصوص والصور كمدخلات، ويوفر نافذة سياقية تتسع لـ 128,000 رمز، مما يمكنه من معالجة…
يمكن للنموذج أداء مجموعة واسعة من المهام اللغوية الطبيعية: التلخيص، الترجمة، الإجابة عن الأسئلة، توليد الأكواد، والكتابة الإبداعية. بفضل سياقه الذي يصل إلى 128 ألف رمز (token)، يمكنه تحليل كتب كاملة أو قواعد بيانات أكواد ضخمة دفعة واحدة. كما يعالج الصور، لذا يستطيع الإجابة عن أسئلة تتعلق بالصور الفوتوغرافية أو المخططات أو المستندات الممسوحة ضوئيًا. يشير الأداء القوي للنموذج في اختبار MATH-500 (73.7) إلى قدرته على حل مسائل رياضية معقدة خطوة بخطوة. للحصول على أفضل النتائج، يُرجى تقديم تعليمات واضحة واستخدام رسالة النظام (system message) لضبط السلوك. يتم الوصول إلى النموذج عبر واجهة برمجة تطبيقات OrcaRouter على الرابط https://api.orcarouter.ai/v1 باستخدام معرف النموذج "openai/gpt-4-turbo-2024-04-09".
GPT-4 Turbo قوي لكنه مكلف نسبيًا بسعر 10 دولارات لكل مليون رمز إدخال و30 دولارًا لكل مليون رمز إخراج. للمهام التي لا تتطلب تفكيرًا عميقًا أو سياقًا واسعًا، قد يكون نموذج أخف مثل GPT-3.5 Turbo (بسعر يتراوح حوالي 0.5–1.5 دولار لكل مليون رمز) كافيًا وأكثر اقتصادية بكثير. تشمل الأمثلة تصنيف النصوص البسيط، وروبوتات الدردشة الأساسية، أو إنشاء محتوى قصير. بالإضافة إلى ذلك، إذا كان تطبيقك لا يحتاج إلى إدخال متعدد الوسائط أو نافذة سياق كبيرة جدًا، يمكن لنموذج أصغر تقليل زمن الاستجابة والتكلفة. يتيح لك OrcaRouter التبديل بين النماذج عن طريق تغيير معرف النموذج في استدعاء API.
نعم، GPT-4 Turbo (2024-04-09) يقبل مدخلات الصور بالإضافة إلى النص. يمكنك تقديم الصور كبيانات مشفرة بتنسيق base64 أو كروابط داخل طلب API. يستطيع النموذج تفسير محتوى الصور الفوتوغرافية والرسوم البيانية والمخططات والنصوص داخل الصور (مثل لقطات الشاشة). هذا يجعله مناسبًا لمهام الرؤية مثل وصف الصور، الإجابة على الأسئلة المرئية، وتحليل المستندات التي تتضمن صفحات ممسوحة ضوئيًا. عند استخدام الصور، تشمل تكلفة الرموز الرموز المرئية للصورة - عادةً ما تستهلك كل صورة رموزًا بنسبة تتناسب مع دقتها. الحساب الدقيق للرموز محدد من قبل OpenAI؛ راجع وثائقهم للحصول على التفاصيل. عبر OrcaRouter، ترسل طلبًا بنفس تنسيق API الخاص بـ OpenAI.
نافذة السياق البالغة 128 ألف رمز (حوالي 96,000 كلمة) مثالية للمهام التي تتطلب فهم تسلسلات طويلة جدًا. على سبيل المثال، معالجة كتاب كامل أو مستند قانوني طويل في استدعاء API واحد، أو تحليل مستودع كود كامل، أو الحفاظ على سجل محادثة يغطي مئات الردود. كما تتيح تقنيات مثل "سلسلة الأفكار" (chain-of-thought) prompt عبر مسارات استدلال طويلة. ومع ذلك، لاحظ أن تعقيد الانتباه في النموذج قد يزيد زمن الاستجابة للمدخلات الطويلة جدًا. بالنسبة لمعظم تطبيقات الإنتاج، غالبًا ما تكون نافذة سياق من 8K إلى 32K كافية؛ استخدم النطاق الكامل 128K فقط عندما تستفيد مهمتك فعليًا من الذاكرة الممتدة.
يتكون معيار MATH-500 من 500 مسألة رياضية صعبة تشمل الجبر، والهندسة، ونظرية الأعداد، وغيرها. تشير درجة 73.7 إلى أن GPT-4 Turbo حلّ بشكل صحيح حوالي 73.7% من هذه المسائل. هذا أداء قوي يضعه بين أفضل النماذج في الاستدلال الرياضي. للسياق، حققت نماذج GPT-4 السابقة درجات أقل في معايير رياضية مماثلة. تشير الدرجة إلى أن النموذج يمكنه التعامل بشكل موثوق مع الاستدلال خطوة بخطوة، وهو أمر مفيد لأنظمة التدريس، والتحقق الآلي من الرياضيات، وتحليل البيانات المعقدة. ضع في اعتبارك أن الأداء قد يختلف حسب مجال المسألة؛ فقد لا يزال النموذج يرتكب أخطاءً في الأسئلة المتخصصة للغاية أو الغامضة.
لا تنشر OpenAI أرقامًا دقيقة لزمن الاستجابة لهذا النموذج. عمومًا، يكون GPT-4 Turbo أسرع من GPT-4 الأصلي ولكنه أبطأ من النماذج الصغيرة مثل GPT-3.5 Turbo أو GPT-4o Mini. يعتمد وقت الاستجابة الفعلي على طول الإدخال وطول الإخراج وحجم الطلبات وحمل الخادم. يعمل OrcaRouter على تحسين التوجيه إلى نقاط نهاية OpenAI، لكنه لا يُضيف زمن استجابة إضافيًا يتجاوز قفزة الشبكة. بالنسبة للتطبيقات الحساسة لزمن الاستجابة، فكّر في استخدام نموذج أسرع مع استهلاك أقل لإجمالي الرموز المميزة. إذا كنت بحاجة إلى ردود فورية، يمكنك اختبار النموذج عبر واجهة برمجة التطبيقات (API) الخاصة بـ OrcaRouter وقياس الأداء لحملك المحدد.
مثل جميع نماذج اللغة الكبيرة، يمكن لـ GPT-4 Turbo أحيانًا توليد معلومات غير صحيحة أو غير منطقية (هلوسة). قد يكون أيضًا مطولًا، منتجًا إجابات أطول من اللازم. بينما هو قوي في الرياضيات، قد يواجه صعوبة في الدقة الواقعية بشأن الأحداث الأخيرة (لم يُحدد تاريخ قطع بيانات التدريب؛ افترض معرفة حتى أوائل 2024). لا يدعم النموذج استدعاء الدوال بنفس طريقة الإصدارات الأحدث، رغم أنه يقبل أنماط استخدام الأدوات في تنسيق الطلب. كما أنه لا يضمن تنسيقًا متسقًا عبر الاستدعاءات. بالنسبة للمهام الحرجة من حيث السلامة، تحقق دائمًا من المخرجات. يوفر OrcaRouter النموذج كما هو دون أي تصفية إضافية.
OrcaRouter يمرر تسعير OpenAI دون أي هامش ربح. التكلفة هي $10.00 لكل مليون رمز إدخال و$30.00 لكل مليون رمز إخراج. تشمل رموز الإدخال رموز النص والصورة (يتم تحديد عدد رموز الصورة بواسطة خوارزمية OpenAI). رموز الإخراج هي تلك التي يولدها النموذج. نظرًا لعدم وجود هامش ربح، فإن السعر الذي تراه هو بالضبط الرسوم التي تتقاضاها OpenAI. يتم الفوترة بناءً على استخدام الرموز الذي يسجله OrcaRouter. لا توجد رسوم إضافية أو حد أدنى. يمكنك مراقبة استخدامك في لوحة تحكم OrcaRouter وتحديد حدود الإنفاق.
لا يقدم OrcaRouter تخزينًا مؤقتًا للرموز (token caching) لهذا النموذج؛ حيث يتم احتساب كل طلب API بناءً على العدد الفعلي للرموز. لا توجد حاليًا خصومات على الحجم أو خصومات الاستخدام الملتزم. التسعير صارم لكل رمز كما هو موضح. لتقليل التكاليف، يمكنك تحسين مطالباتك لاستخدام عدد أقل من الرموز (مثل رسائل نظام أقصر، أو اقتطاع السياق غير الضروري). بدلاً من ذلك، بالنسبة للمهام التي لا تتطلب القوة الكاملة لـ GPT-4 Turbo، فكر في استخدام نموذج أرخص متاح على OrcaRouter، مثل GPT-3.5 Turbo أو GPT-4o Mini.
رموز الإخراج أغلى بثلاث مرات من رموز الإدخال (30 دولارًا مقابل 10 دولارات لكل مليون). لذلك، فإن توليد ردود طويلة يزيد بشكل كبير من التكلفة الإجمالية. للتطبيقات الحساسة للتكلفة، فكر في تقييد معامل max_tokens إلى الحد الأدنى الضروري للطول. أيضًا، لاحظ أن المطالبات التي تحتوي على العديد من الصور يمكن أن تستهلك عددًا كبيرًا من رموز الإدخال (كل صورة قد تستهلك مئات الرموز). احرص دائمًا على تقدير استخدام الرموز قبل التوسع. إدخال واحد بحجم 128 ألف رمز سيكلف 1.28 دولار فقط للإدخال، بالإضافة إلى 3.84 دولار لإخراج 128 ألف رمز (إذا تم توليده). من الناحية العملية، تستخدم الطلبات النموذجية عددًا أقل بكثير من الرموز.
يمكنك استخدام مُرمّز الرموز (tokenizer) الخاص بـ OpenAI أو عدّ الرموز المدمج في OrcaRouter. بالنسبة للنص، 1 رمز (token) ≈ 0.75 كلمة في اللغة الإنجليزية. بالنسبة للصور، يعتمد استهلاك الرموز على حجم الصورة ومستوى التفاصيل؛ وتوفر وثائق OpenAI الصيغ اللازمة. يمكنك أيضًا إرسال طلب عينة صغيرة وفحص حقل الاستخدام في استجابة API (الذي يتضمن prompt_tokens و completion_tokens و total_tokens). اضرب في الأسعار لكل رمز للحصول على التكلفة. كما يعرض OrcaRouter تكاليف كل طلب في السجلات. ضع في اعتبارك أن الحد الأقصى للإخراج هو 4,096 رمزًا، وبالتالي فإن تكلفة الإخراج لكل طلب محددة بـ $0.12288 (4,096 * $30/1,000,000).
استخدم نقطة نهاية API المتوافقة مع OpenAI من OrcaRouter: https://api.orcarouter.ai/v1. عيّن معامل النموذج إلى "openai/gpt-4-turbo-2024-04-09". قم بتضمين مفتاح API الخاص بـ OrcaRouter في رأس التفويض (Bearer your_key). تنسيق الطلب مطابق تمامًا لواجهة Chat Completions من OpenAI. مثال باستخدام Python مع مكتبة openai: عيّن openai.base_url = "https://api.orcarouter.ai/v1" و openai.api_key = "orcarouter_key". ثم استدعِ openai.chat.completions.create(model="openai/gpt-4-turbo-2024-04-09", messages=[...]). يمكنك تمرير معاملات قياسية مثل temperature، top_p، max_tokens (بحد أقصى 4096).
جميع معاملات OpenAI Chat Completions القياسية مدعومة، وتشمل: temperature (0-2، الافتراضي 1)، top_p (0-1، الافتراضي 1)، max_tokens (حتى 4096)، n (عدد الاكتمالات)، تسلسلات التوقف، frequency_penalty، presence_penalty، و logit_bias. بالنسبة للطلبات متعددة الوسائط، قم بتضمين مصفوفة محتوى تحتوي على نوعي "text" و "image_url". يقوم OrcaRouter بتمرير هذه المعاملات مباشرة إلى API الخاص بـ OpenAI. لاحظ أن بعض الميزات المتقدمة مثل استدعاء الدوال قد تعمل ولكنها غير موثقة رسمياً لهذا الإصدار من النموذج؛ اختبر للتأكد. يمكنك أيضًا دفق الردود عن طريق تعيين stream=True، والذي يعيد أحداثاً من الخادم.
الترحيل بسيط: قم بتغيير عنوان URL الأساسي من https://api.openai.com/v1 إلى https://api.orcarouter.ai/v1 واستبدل مفتاح API الخاص بك بمفتاح OrcaRouter الخاص بك. قم بتحديث اسم النموذج إلى "openai/gpt-4-turbo-2024-04-09". جميع تنسيقات الرسائل، والمطالبات النظامية، وتعريفات الأدوات، وما إلى ذلك، تبقى كما هي. يعمل OrcaRouter كبوابة شفافة، لذلك تكون الردود مطابقة لما ستعيده OpenAI (طالما أن النموذج والمعاملات متطابقة). يمكنك اختبار الترحيل عن طريق إرسال بضع طلبات ومقارنة المخرجات. لا يلزم إجراء أي تغييرات على هندسة المطالبات الخاصة بك.
بالمقارنة مع الإصدار الأصلي GPT-4 (الذي صدر في مارس 2023)، يقدم GPT-4 Turbo عدة تحسينات: نافذة سياق أكبر (128 ألف مقابل 8 آلاف/32 ألف)، تسعير أقل (10 دولارات/30 دولارًا مقابل حوالي 30 دولارًا/60 دولارًا لكل مليون رمز)، وأوقات استجابة أسرع. درجة MATH-500 البالغة 73.7 أعلى بكثير من درجات GPT-4 السابقة في معايير مماثلة. ومع ذلك، أفاد بعض المستخدمين أن GPT-4 Turbo قد يكون أقل اتساقًا في اتباع تعليمات التنسيق مقارنة بـ GPT-4. بالنسبة لمعظم المهام، يُنصح باستخدام GPT-4 Turbo ما لم تكن بحاجة تحديدًا إلى سلوك GPT-4. من خلال OrcaRouter، يمكنك الوصول إلى كلا النموذجين ومقارنة المخرجات مباشرة.
تقدم GPT-4o (النموذج المتعدد الوسائط الأحدث من OpenAI) قدرات أصلية متعددة الوسائط، وسرعات أسرع، وتحسين في فهم الرؤية. كما يحتوي على نافذة سياق بسعة 128 ألف رمز. تكون GPT-4o عمومًا أرخص من GPT-4 Turbo (5 دولارات/15 دولارًا لكل مليون رمز). في اختبار MATH-500، تحصل GPT-4o عادةً على درجات أعلى. تبقى GPT-4 Turbo خيارًا قويًا إذا كنت بحاجة إلى السلوك المحدد لـ GPT-4 Turbo الأصلي، أو إذا كنت قد قمت بالفعل بتحسين prompts الخاصة بك له. على OrcaRouter، يمكنك التبديل بين هذه النماذج عن طريق تغيير معرف النموذج. نوصي باختبار كليهما على حالة الاستخدام الخاصة بك لتحديد أيهما يحقق توازنًا أفضل بين الدقة والتكلفة.
اختر openai/gpt-4-turbo-2024-04-09 إذا كنت بحاجة إلى نموذج موثوق وعالي الأداء مع نافذة سياق كبيرة جدًا، وكنت على استعداد لدفع علاوة مقابل تفوقه في الاستدلال. إنه قوي بشكل خاص في مهام الرياضيات (MATH-500 73.7). إذا كان تطبيقك يتطلب إدخالًا متعدد الوسائط، فإن كلاً من GPT-4 Turbo وGPT-4o يدعمان ذلك، لكن GPT-4o قد يكون أسرع وأرخص. بالنسبة للمهام النصية البسيطة، فكر في GPT-3.5 Turbo أو GPT-4o Mini. يوفر OrcaRouter كتالوجًا واسعًا؛ قم بتقييم التكلفة وزمن الوصول والجودة على بياناتك المحددة قبل الالتزام.
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-2024-04-09",
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-turbo-2024-04-09فتح @misc{orcarouter_gpt_4_turbo_2024_04_09,
title = {openai/gpt-4-turbo-2024-04-09 API},
author = {openai},
year = {n.d.},
howpublished = {OrcaRouter},
url = {https://www.orcarouter.ai/models/openai/gpt-4-turbo-2024-04-09}
}openai. (n.d.). openai/gpt-4-turbo-2024-04-09 API. OrcaRouter. https://www.orcarouter.ai/models/openai/gpt-4-turbo-2024-04-09