OpenAI GPT-4-0613: 8K Kontext, 13.1 AA Coding, Nur-Text-Modell für $30/$60 pro 1M Tokens
OpenAI GPT-4-0613 ist ein spezifischer Checkpoint des großen Sprachmodells GPT-4, das von OpenAI im Juni 2023 veröffentlicht wurde. Es arbeitet ausschließlich mit Texteingaben und erzeugt…
GPT-4-0613 zeichnet sich durch Aufgaben aus, die tiefgehendes Denken, präzise Sprachgenerierung und die Befolgung komplexer Anweisungen erfordern. Typische Anwendungsfälle umfassen das Erstellen und Überprüfen von Code in Sprachen wie Python, JavaScript und C++ sowie das Debuggen bestehender Codebasen. Es kann große Textmengen analysieren und zusammenfassen, strukturierte Berichte erstellen und detaillierte technische oder rechtliche Dokumente verfassen. Das Modell ist zudem effektiv darin, mehrstufige Probleme in klare, aufeinanderfolgende Schritte zu zerlegen, was es für Planung und Problemlösung nützlich macht. Obwohl es hauptsächlich auf Englisch arbeitet, kann es mehrere andere Sprachen mit unterschiedlicher Zuverlässigkeit verarbeiten. Für Aufgaben, die dieses Maß an Raffinesse nicht erfordern, können kleinere oder günstigere Modelle eine kosteneffizientere Lösung bieten.
GPT-4-0613 ist ein Premium-Modell mit höheren Kosten pro Token. Es ist nicht ideal für umfangreiche, wenig komplexe Aufgaben wie einfache Textklassifizierung, grundlegende Chat-Interaktionen oder einfache Übersetzungen. Für solche Arbeitslasten können Modelle wie OpenAIs GPT-3.5 Turbo oder andere leichte Alternativen ausreichende Leistung zu einem Bruchteil der Kosten bieten. Wenn Ihre Anwendung außerdem nicht das vollständige 8192-Token-Kontextfenster benötigt oder die maximale Ausgabelänge selten erforderlich ist, könnte ein günstigeres Modell mit kleinerem Kontext angemessener sein. Bewerten Sie stets den Kompromiss zwischen Ausgabequalität und Kosten für Ihren spezifischen Anwendungsfall, um zu entscheiden, ob GPT-4-0613 gerechtfertigt ist.
GPT-4-0613 wird hauptsächlich mit englischen Daten trainiert, hat aber seine Fähigkeiten auch in vielen anderen Sprachen unter Beweis gestellt, darunter Französisch, Spanisch, Deutsch, Chinesisch und Arabisch. Seine Leistung in nicht-englischen Sprachen ist bei strukturierten Aufgaben wie Übersetzung, Zusammenfassung und Beantwortung von Fragen in der Regel stark, kann jedoch eine geringere Genauigkeit und weniger natürliche Formulierungen im Vergleich zu Englisch aufweisen. Die Stärken des Modells im logischen Denken und in der Befolgung von Anweisungen erstrecken sich auf mehrsprachige Kontexte, aber Benutzer sollten spezifische nicht-englische Szenarien testen, um die Eignung zu bestätigen. Für Anwendungen, die hohe Präzision in einer anderen Sprache als Englisch erfordern, sollte die Ergänzung mit sprachspezifischen Modellen oder zusätzlichen Validierungen in Betracht gezogen werden.
GPT-4-0613 respektiert Systemnachrichten und Benutzeranweisungen, was es besonders geeignet für Anwendungen macht, die strenge Einhaltung von Formatierung, Ton oder Struktur erfordern. Es kann Ausgaben im JSON-, Markdown- oder anderen angegebenen Formaten generieren und mehrteilige Anweisungen unter Beibehaltung des Kontexts befolgen. Das Modell ist besonders zuverlässig für Aufgaben, die schrittweises Denken oder Chain-of-Thought-Prompting erfordern. Wie alle großen Modelle kann es jedoch gelegentlich mehrdeutige Anweisungen falsch interpretieren oder Ausgaben erzeugen, die vom gewünschten Format abweichen. Es wird empfohlen, klare, explizite Anweisungen zu geben und, wenn möglich, Beispiele beizufügen, um das Verhalten des Modells zu lenken.
Der AA-Coding-Benchmark-Wert von 13.1 für GPT-4-0613 gibt seine Leistung bei einer coding-spezifischen Bewertung an. Während die genaue Methodik dieses Benchmarks in den bereitgestellten Fakten nicht detailliert beschrieben wird, spiegelt ein höherer Wert im Allgemeinen eine bessere Genauigkeit und Zuverlässigkeit bei der Generierung von Code, der Lösung von Programmierproblemen und dem Verständnis von Codestrukturen wider. Dieser Wert positioniert GPT-4-0613 als eine starke Wahl für Codierungsaufgaben wie Fehlerbehebung, Algorithmenimplementierung und Codeerklärung. Es ist wichtig zu beachten, dass Benchmark-Werte indikativ sind und möglicherweise nicht vollständig die reale Leistung bei bestimmten Codierungsaufgaben widerspiegeln. Benutzer sollten das Modell auf ihren eigenen Datensätzen bewerten, um beste Ergebnisse zu erzielen.
Die Latenz für GPT-4-0613 ist in den bereitgestellten Fakten nicht angegeben, aber als ein Modell mit hoher Kapazität weist es im Allgemeinen höhere Antwortzeiten auf als kleinere Modelle wie GPT-3.5 Turbo oder GPT-4o mini. Die Inferenzgeschwindigkeit hängt von Faktoren wie der Länge der Eingabe und Ausgabe, der Komplexität der Anfrage und der zugrundeliegenden Infrastruktur ab. Durch OrcaRouter kann die Latenz auch durch Netzwerkbedingungen und die Bereitstellungskapazität des Anbieters beeinflusst werden. Für Echtzeitanwendungen, bei denen eine niedrige Latenz entscheidend ist, sollten Sie das Modell unter Ihrer erwarteten Last testen und möglicherweise ein schnelleres, günstigeres Modell für weniger anspruchsvolle Teile Ihres Arbeitsablaufs verwenden.
GPT-4-0613s Hauptstärken liegen in seinem logischen Denken, seiner Fähigkeit, komplexe mehrstufige Anweisungen zu befolgen, und seiner hohen Genauigkeit bei Aufgaben wie Codegenerierung und Datenanalyse. Es produziert auch bei langen Eingabeaufforderungen gut strukturierte und kohärente Ausgaben, was es für das Verfassen umfassender Dokumente oder Berichte geeignet macht. Das Modell zeigt über mehrere Interaktionen hinweg eine starke Konsistenz, was für konversationelle Agenten, die den Kontext bewahren müssen, vorteilhaft ist. Sein Benchmark-Wert von 13,1 im AA Coding unterstreicht seine Zuverlässigkeit bei programmierbezogenen Aufgaben. Diese Eigenschaften machen es zu einer bevorzugten Wahl für Anwendungen, bei denen Präzision und Tiefe entscheidend sind, selbst zu höheren Kosten.
GPT-4-0613 hat mehrere Einschränkungen. Es ist textbasiert und kann keine Bilder, Audio oder Video verarbeiten. Sein Kontextfenster ist auf 8192 Tokens begrenzt, was für sehr lange Dokumente oder mehrteilige Unterhaltungen mit umfangreichen Verläufen möglicherweise nicht ausreicht. Das Modell kann manchmal plausibel klingende, aber falsche Informationen (Halluzinationen) produzieren, insbesondere zu Themen außerhalb seiner Trainingsdaten. Die Preisgestaltung ist im Vergleich zu Alternativen relativ hoch, was es für Anwendungen mit hohem Volumen weniger wirtschaftlich macht. Darüber hinaus handelt es sich um einen Snapshot vom Juni 2023, sodass es möglicherweise keine Ereignisse oder Kenntnisse nach diesem Datum berücksichtigt. Benutzer sollten kritische Ausgaben überprüfen und die Verwendung von Retrieval-Augmented Generation (RAG) in Betracht ziehen, um Antworten auf aktuelle Informationen zu stützen.
GPT-4-0613 wird zum direkten Tarif des Anbieters ohne Aufschlag über OrcaRouter angeboten. Die Kosten betragen $30.00 pro 1 Million Input-Tokens und $60.00 pro 1 Million Output-Tokens. Input-Tokens beziehen sich auf den gesamten Text, der in der Anfrage des Benutzers bereitgestellt wird, einschließlich Systemnachrichten, Gesprächsverlauf und der aktuellen Benutzeranfrage. Output-Tokens sind der Text, der vom Modell als Antwort generiert wird. Sowohl Input- als auch Output-Tokens werden auf die Gesamtnutzung angerechnet und entsprechend abgerechnet. Es fallen keine zusätzlichen Plattformgebühren über den Token-Tarif hinaus an. Benutzern wird basierend auf der tatsächlichen Anzahl der pro API-Aufruf verarbeiteten Tokens abgerechnet.
Da Ausgabe-Token doppelt so teuer sind wie Eingabe-Token ($60 vs. $30 pro 1 Mio. Token), können Anwendungen, die lange Antworten generieren, deutlich teurer werden als solche mit kurzen Ausgaben. Beispielsweise würde eine Anfrage mit 10.000 Eingabe-Token und 2.000 Ausgabe-Token $0,30 für die Eingabe und $0,12 für die Ausgabe kosten, insgesamt $0,42. Bei 8.000 Ausgabe-Token würden die Kosten auf $0,30 + $0,48 = $0,78 steigen. Um Kosten zu kontrollieren, sollten Sie den Parameter max_tokens auf die für Ihren Anwendungsfall minimal notwendige Länge begrenzen. Auch kürzere System-Prompts und reduzierte Konversationsverläufe senken die Anzahl der Eingabe-Token.
In den verfügbaren Fakten für GPT-4-0613 über OrcaRouter werden keine Informationen zu Token-Caching oder Mengenrabatten bereitgestellt. Das bedeutet, dass jeder Aufruf basierend auf den tatsächlich verarbeiteten Tokens abgerechnet wird, ohne einen vordefinierten Caching-Mechanismus, der die Kosten für wiederholte Anfragen senken würde. Benutzer sollten sich direkt an OrcaRouter wenden, um sich nach möglichen Caching-Funktionen oder Enterprise-Preisvereinbarungen zu erkundigen. Es ist auch möglich, dass OrcaRouter Kostenoptimierungsoptionen anbietet, die hier nicht dokumentiert sind. Gehen Sie vorerst davon aus, dass alle Tokens zu den angegebenen Preisen pro Token abgerechnet werden, ohne besondere Rabatte.
Bei Verwendung von GPT-4-0613 ist der Hauptkompromiss zwischen Ausgabequalität und Kosten. Für Aufgaben, die hohe Genauigkeit und logisches Denken erfordern, ist der Premiumpreis oft gerechtfertigt. Für einfachere oder Massenverarbeitungen können jedoch günstigere Alternativen wie GPT-3.5 Turbo oder GPT-4o mini die Kosten um bis zu 90 % senken. Berücksichtigen Sie auch das Eingabe-Ausgabe-Verhältnis: Wenn Ihr Arbeitsablauf sehr lange Eingaben (z. B. vollständige Dokumente), aber kurze Ausgaben erfordert, dominieren die Eingabekosten. Umgekehrt erhöhen lange Ausgaben schnell die Ausgabekosten. Bewerten Sie, ob die spezifischen Stärken des Modells (wie Kodierungsgenauigkeit) für Ihre Aufgabe notwendig sind, und testen Sie einen Teil Ihrer Daten, bevor Sie sich für eine groß angelegte Nutzung entscheiden.
Um GPT-4-0613 über OrcaRouter aufzurufen, verwenden Sie den OpenAI-kompatiblen API-Endpunkt mit base_url https://api.orcarouter.ai/v1. Setzen Sie den model-Parameter in Ihrer Anfrage auf "openai/gpt-4-0613". Sie benötigen einen API-Schlüssel von OrcaRouter zur Authentifizierung. Das Anfrageformat folgt der OpenAI-Chat-Completions-Dokumentation und unterstützt Parameter wie messages (Array von System- und Benutzernachrichten), temperature (0 bis 2), top_p, max_tokens (bis zu 8192), n (Anzahl der Vervollständigungen), stop (Sequenzen zum Anhalten der Generierung) und stream (Boolescher Wert für Streaming). Beispiel mit der openai-Bibliothek von 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"}])
GPT-4-0613 unterstützt die standardmäßigen OpenAI-Chat-Vervollständigungsparameter. Zu den wichtigsten Parametern gehören temperature (Standardwert 1), das die Zufälligkeit steuert – niedrigere Werte machen die Ausgabe deterministischer; top_p (Standardwert 1) für das Nucleus-Sampling; max_tokens (Standardwert vom Endpunkt festgelegt, maximal 8192), um die Ausgabelänge zu begrenzen; n (Anzahl der zu generierenden Vervollständigungen pro Anfrage); und stop (Zeichenfolgen, die die Generierung stoppen). Sie können auch presence_penalty und frequency_penalty verwenden, um Themenwiederholungen zu fördern oder zu unterdrücken. Streaming wird durch Setzen von stream=True unterstützt, was Tokens inkrementell liefert. Alle Parameter verhalten sich identisch zur eigenen API von OpenAI, was eine nahtlose Migration ermöglicht. Für beste Ergebnisse setzen Sie max_tokens nicht höher als nötig, um Kosten zu kontrollieren, und verwenden Sie einen temperature-Wert zwischen 0 und 0,5 für faktenbasierte Aufgaben.
Die Migration von der direkten OpenAI-API zu OrcaRouter erfordert nur zwei Änderungen in Ihrem Code: Aktualisieren Sie die base_url auf https://api.orcarouter.ai/v1 und ändern Sie die Modell-ID auf "openai/gpt-4-0613". Ihre bestehende Authentifizierungslogik sollte aktualisiert werden, um einen OrcaRouter-API-Schlüssel anstelle eines OpenAI-Schlüssels zu verwenden. Alle vertrauten Parameter (messages, temperature, max_tokens, etc.) bleiben unverändert. Wenn Sie beispielsweise die OpenAI-Python-Bibliothek verwenden, setzen Sie openai.api_base = "https://api.orcarouter.ai/v1" und openai.api_key = "your_orcarouter_key". Rufen Sie dann openai.ChatCompletion.create(model="openai/gpt-4-0613", ...) auf. Die API von OrcaRouter ist als Drop-in-Ersatz konzipiert, sodass keine weiteren Code-Änderungen erforderlich sind. Testen Sie mit einer kleinen Anfrage, um die Konnektivität und Abrechnung zu bestätigen.
Ratenbegrenzungen für GPT-4-0613 über OrcaRouter sind in den verfügbaren Fakten nicht angegeben. Die Authentifizierung erfordert einen API-Schlüssel, der von OrcaRouter bereitgestellt wird. Dieser Schlüssel muss im Anfrage-Header enthalten sein (z. B. Authorization: Bearer <key>). Die genauen Ratenbegrenzungen können von Ihrem OrcaRouter-Plan oder Ihrer Kontostufe abhängen. Für den Produktionseinsatz kontaktieren Sie OrcaRouter, um Details zu maximalen Anfragen pro Minute (RPM) und Token pro Minute (TPM) zu erhalten. In Ermangelung spezifischer Grenzen ist es empfehlenswert, bei Ratenbegrenzungsfehlern exponentielles Backoff zu implementieren. Beachten Sie auch, dass Ihr API-Schlüssel sicher aufbewahrt und nicht in clientseitigem Code offengelegt werden sollte.
GPT-4-0613 ist ein späterer Snapshot als GPT-4-0314, veröffentlicht im Juni 2023 gegenüber März 2023. OpenAI hat erklärt, dass das Juni-Update die Zuverlässigkeit verbessert, die Wahrscheinlichkeit der Generierung verbotener Inhalte verringert und eine bessere Befolgung von Anweisungen bietet. Beide Modelle haben denselben Kontextfenster (8192 Token) und dieselbe Preisstruktur. Der Benchmark-Wert von 13,1 bei AA Coding ist spezifisch für GPT-4-0613, während GPT-4-0314 möglicherweise leicht unterschiedliche Leistungszahlen aufweist. In der Praxis berichten viele Benutzer, dass GPT-4-0613 konsistenter ist und weniger dazu neigt, harmlose Anfragen auszuweichen oder abzulehnen. Wenn Sie derzeit GPT-4-0314 verwenden, ist die Migration zu GPT-4-0613 unkompliziert und wahrscheinlich vorteilhaft.
GPT-4o ist OpenAIs multimodales Modell, das Text, Bilder und Audio verarbeiten kann und schneller und günstiger als GPT-4-0613 ist. Die Preisgestaltung von GPT-4o liegt bei $5 pro 1M Eingabetokens und $15 pro 1M Ausgabetokens, was es wesentlich kosteneffizienter macht. GPT-4-0613 kann als reines Textmodell keine nicht-textuellen Eingaben verarbeiten. Allerdings bietet GPT-4-0613 möglicherweise etwas überlegteres Denken für komplexe reine Textaufgaben, da es dasselbe zugrundeliegende Modell wie GPT-4 ist, jedoch ohne multimodale Integration. Für Anwendungen, die Bildverständnis erfordern oder die niedrigste Latenz benötigen, ist GPT-4o oft die bessere Wahl. Für reine Textaufgaben, bei denen maximale Genauigkeit oberste Priorität hat und die Kosten weniger kritisch sind, bleibt GPT-4-0613 eine brauchbare Option.
GPT-3.5 Turbo ist eine wesentlich günstigere und schnellere Alternative zu GPT-4-0613, mit einem Preis von etwa $3 pro 1 Mio. Input-Token und $6 pro 1 Mio. Output-Token. Es ist für Dialoge und einfache Anweisungen optimiert, aber es hat nicht die Tiefe des Denkens, die Genauigkeit beim Programmieren und die Fähigkeit, Anweisungen zu befolgen, die GPT-4-0613 bietet. Der AA Coding Benchmark und komplexe Denkaufgaben zeigen eine klare Leistungslücke zugunsten von GPT-4-0613. Für Anwendungen mit hohem Volumen und einfachen Anforderungen ist GPT-3.5 Turbo wirtschaftlicher. Für kritische Codegenerierung, mehrstufige Analysen oder nuancierte Sprachaufgaben bietet GPT-4-0613 erhebliche Qualitätsverbesserungen, die die höheren Kosten rechtfertigen können. Erwägen Sie die Verwendung von GPT-3.5 Turbo für einfache oder iterative Teilaufgaben innerhalb eines größeren Workflows, um Kosten und Qualität in Einklang zu bringen.
OpenAI-kompatibel — behalte dein bisheriges SDK
https://api.orcarouter.ai/v1from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.orcarouter.ai/v1",
api_key="$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| Eingabe / 1M Tokens | $30.00 |
| Ausgabe / 1M Tokens | $60.00 |
| Währung | USD |
Schätzung auf Basis des Listenpreises
Nur eine Schätzung — die tatsächliche Token-Anzahl hängt vom Tokenizer des Anbieters ab.
GET /api/public/models/openai/gpt-4-0613Öffnen @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