Das neueste GPT-4 Turbo-Modell mit Bilderkennungsfunktionen. Visuelle Anfragen können jetzt den JSON-Modus und Funktionsaufrufe nutzen. Trainingsdaten: bis Dezember 2023.
GPT-4 Turbo ist ein großes Sprachmodell, das von OpenAI veröffentlicht wurde und sowohl Text- als auch Bildeingaben verarbeitet. Es baut auf der Architektur von GPT-4 auf, erweitert das…
GPT-4 Turbo zeigt starke logische Fähigkeiten, insbesondere in Mathematik (MATH-500-Punktzahl von 73,7), Code-Generierung und mehrstufiger Problemlösung. Es kann komplexe Anweisungen über lange Konversationen hinweg befolgen, Konsistenz über Tausende von Token hinweg bewahren und kohärente technische Erklärungen generieren. Das Modell ist auch in der Lage, Bilder zu analysieren – wie Screenshots, Diagramme und gedruckten Text – wenn die Eingabe Bilddaten enthält. Es ist jedoch nicht auf jeden Bereich spezialisiert; für einfache Klassifikations- oder Extraktionsaufgaben kann ein kleineres Modell wie GPT-3.5 Turbo ausreichend und wirtschaftlicher sein.
Ein 128,000-Token-Kontextfenster ermöglicht es Ihnen, große Dokumente einzugeben – ganze Bücher, umfangreiche rechtliche Verträge, vollständige Coderepositorien oder lange Konversationen – ohne den Inhalt in Abschnitte aufteilen zu müssen. Beispielsweise können Sie ein vollständiges Forschungspapier einfügen und Fragen zu jedem Abschnitt stellen, ohne die früheren Teile zu verlieren. Dies ist besonders wertvoll für Aufgaben wie Dokumentzusammenfassung, Gesetzesanalyse oder das Debuggen einer großen Codebasis, bei denen das Modell die gesamte Struktur sehen muss. Auf OrcaRouter wird dieser Kontext als Eingabe-Token abgerechnet, sodass die Eingabe eines 100K-Token-Dokuments ungefähr $1.00 pro Abfrage kosten würde (100K * $10/1M).
GPT-4 Turbo akzeptiert Bilder als Teil der Eingabe, was es ihm ermöglicht, visuelle Inhalte wie Fotografien, Diagramme, Illustrationen und Screenshots zu verstehen. Das Modell kann beschreiben, was in einem Bild enthalten ist, Fragen zu dessen Inhalt beantworten und sogar Diagramm-Deduktion durchführen (z. B. Interpretation eines Flussdiagramms oder eines Graphen). Bilder werden in der Regel als URLs oder base64-kodierte Daten im OpenAI-Chat-Vervollständigungsformat bereitgestellt. Die Kosten für die Bildverarbeitung sind in der Anzahl der Eingabe-Token enthalten, die basierend auf der Bildauflösung und dem Detailgrad gemäß der Preisformel von OpenAI berechnet wird.
Wenn Ihr Anwendungsfall Aufgaben mit hohem Volumen und geringer Komplexität umfasst – wie einfache Textklassifikation, grundlegende Fragen und Antworten zu kurzen Kontexten oder wiederholte Extraktion – kann ein kleineres Modell wie GPT-3.5 Turbo oder ein dediziertes feinabgestimmtes Modell bei einem Bruchteil der Kosten akzeptable Ergebnisse liefern. Die Preise von GPT-4 Turbo sind pro Eingabe-Token etwa 20-mal höher als bei GPT-3.5 Turbo und pro Ausgabe-Token 30-mal höher. Für Anwendungen, bei denen die Latenz wichtig ist, antwortet GPT-3.5 Turbo auch schneller. Bewerten Sie den Kompromiss zwischen Genauigkeit und Kosten; für viele Produktionspipelines kann ein hybrider Ansatz mit einem günstigen Modell zur Filterung und GPT-4 Turbo für komplexe Fälle die Ausgaben optimieren.
GPT-4 Turbo erreichte eine Punktzahl von 73,7 auf dem MATH-500-Benchmark, der die Fähigkeit eines Modells bewertet, Mathematikprobleme von Grundschul- bis Oberschulniveau zu lösen, die Themen wie Algebra, Geometrie und Analysis abdecken. Diese Punktzahl deutet auf starkes mathematisches Denken hin, ist aber nicht der neueste Stand der Technik; einige spezialisierte Modelle oder größere Ensembles können 80 überschreiten. Der Benchmark ist nützlich, um Modelle hinsichtlich systematischer Problemlösung und nicht roher Sprachgenerierung zu vergleichen. Auf OrcaRouter können Sie dies selbst testen, indem Sie eine Reihe von Mathematikaufgaben über die API einreichen und die Ergebnisse vergleichen.
Zu den Stärken gehören tiefgehende Überlegungen, die Verarbeitung langer Kontexte sowie Kompetenz beim Generieren und Erklären von Code. Es zeigt auch gute Leistungen bei Aufgaben, die Text und Bilder kombinieren, etwa beim Interpretieren von Diagrammen. Zu den Einschränkungen gehört eine relativ bescheidene Ausgabegrenze von 4.096 Tokens, was bedeutet, dass die Generierung langer Texte (z. B. das Schreiben eines ganzen Kapitels) mehrere Aufrufe erfordert. Das Modell kann in Randfällen manchmal falsche Antworten liefern – es ist nicht unfehlbar. Zudem ist es aufgrund der höheren Latenz im Vergleich zu kleineren Modellen möglicherweise nicht die beste Wahl für Echtzeitanwendungen. Es werden keine Geschwindigkeitsmessungen angegeben, aber anekdotische Berichte deuten darauf hin, dass es etwas langsamer ist als GPT-3.5 Turbo.
Genaue Latenzwerte für GPT-4 Turbo auf OrcaRouter sind nicht veröffentlicht; die Leistung hängt von der Infrastruktur des Anbieters und der Anfragelast ab. In der Praxis ist die Inferenzzeit des Modells aufgrund seiner größeren Parameteranzahl und Kontextverarbeitung länger als bei kleineren Modellen. Bei kurzen Eingaben betragen die Antwortzeiten typischerweise einige Sekunden, während sehr große Kontexte (z. B. 100K Tokens) die Latenz erheblich erhöhen können, da das Modell alle Tokens verarbeiten muss, bevor es eine Ausgabe generiert. OrcaRouter wirbt nicht mit einer spezifischen Beschleunigung. Benutzer, die eine niedrigere Latenz für interaktive Anwendungen benötigen, bevorzugen möglicherweise ein schnelleres Modell, während die Stapelverarbeitung komplexer Aufgaben weiterhin praktikabel ist.
Die Preisgestaltung erfolgt pro Token: $10.00 pro 1 Million Input-Token und $30.00 pro 1 Million Output-Token. Dies entspricht dem direkten Satz von OpenAI, ohne zusätzlichen Aufschlag von OrcaRouter. Input-Token umfassen die Systemnachricht, Benutzernachrichten, Bild-Token und den gesamten Gesprächsverlauf. Output-Token sind die vom Modell generierte Antwort. Die Gesamtkosten einer Anfrage werden wie folgt berechnet: (input_tokens * $0.00001) + (output_tokens * $0.00003). Es gibt keine Mindestgebühren oder monatlichen Verpflichtungen; Sie zahlen nur für die Token, die Sie nutzen.
GPT-4 Turbo ist deutlich teurer als kleinere Modelle wie GPT-3.5 Turbo ($0.50/$1.50 pro 1M Tokens), bietet aber überlegene Argumentations- und Kontextverarbeitung. Für Aufgaben, die nur grundlegende Fähigkeiten erfordern, kann die Verwendung von GPT-4 Turbo zu unnötigen Kosten führen. Andererseits ist GPT-4 Turbo im Vergleich zum ursprünglichen GPT-4 ($30/$60 pro 1M Tokens) um 33% günstiger bei der Eingabe und 50% günstiger bei der Ausgabe, was es zu einer kosteneffizienteren Option für hohe Leistungsanforderungen macht. Die Null-Aufschlag-Preisgestaltung von OrcaRouter stellt sicher, dass Sie denselben Satz zahlen wie bei direkter Nutzung von OpenAI.
OrcaRouter bietet über die angegebenen Preise pro Token hinaus keine spezifischen Rabatte, Mengenrabatte oder Antwort-Caching für GPT-4 Turbo an. Die Preisgestaltung ist unkompliziert: Sie zahlen genau das, was OpenAI verlangt, ohne zusätzliche Gebühren. Es gibt keinen Treuerabatt, keinen Vorabkauf von Token und keine abgestuften Preise. Das Caching von Prompts oder Antworten wird nicht beworben, daher wird jede Anfrage zum Standardsatz abgerechnet. Wenn Sie mit sehr hohen Volumina rechnen, möchten Sie sich möglicherweise an OrcaRouter wenden oder die Verwendung eines dedizierten API-Endpunkts mit Ihrer eigenen Caching-Schicht in Betracht ziehen, um wiederholte Kosten für identische Eingaben zu reduzieren.
Die Kosten für Ausgabe-Token sind dreimal so hoch wie für Eingabe-Token (30 $ vs. 10 $ pro 1 Mio.). Daher können lange Generierungen die Rechnung schnell in die Höhe treiben. Zum Beispiel würde die Erstellung einer Antwort mit 2.000 Token 0,06 $ kosten, während eine Antwort mit 4.000 Token 0,12 $ kostet. Um die Kosten zu kontrollieren, sollten Sie einen niedrigeren max_tokens-Parameter verwenden, kürzere Prompts einsetzen oder iterative Verfeinerung anwenden, bei der das Modell zuerst kürzere Ausgaben erstellt und diese dann bei Bedarf in einem separaten Aufruf erweitert. Für Aufgaben wie Zusammenfassungen könnte ein Modell mit niedrigeren Ausgabe-Token-Kosten vorzuziehen sein, wenn der Kontext nicht entscheidend ist.
Sie können GPT-4 Turbo über die OpenAI-kompatible API von OrcaRouter aufrufen. Holen Sie sich zunächst einen API-Schlüssel von OrcaRouter. Setzen Sie dann die Basis-URL auf https://api.orcarouter.ai/v1 und verwenden Sie die Modell-ID "openai/gpt-4-turbo" in Ihren Chat-Completion-Anfragen. Beispielsweise würden Sie mit dem OpenAI Python SDK einen Client mit base_url, die auf OrcaRouter verweist, und model="openai/gpt-4-turbo" erstellen. Die Anforderungs- und Antwortformate sind identisch mit denen der nativen OpenAI-API, sodass nur minimale Codeänderungen erforderlich sind, um von der direkten Nutzung von OpenAI zu wechseln.
Die API unterstützt die standardmäßigen OpenAI Chat Completion Parameter: messages (Array mit role und content), temperature (0-2), top_p, n, stream, stop, max_tokens (begrenzt auf 4096), presence_penalty, frequency_penalty, logit_bias, user und function calling/tools. Für Bildeingaben können Sie einen content-Teil mit dem Typ "image_url" und einer URL einfügen. Das Modell unterstützt keine weiteren Parameter über die OpenAI-Spezifikation hinaus. Alle Parameter funktionieren genau wie für OpenAI's GPT-4 Turbo dokumentiert. Beachten Sie, dass der Parameter max_tokens 4096 nicht überschreiten darf, was dem Ausgabelimit des Modells entspricht.
Die Migration ist unkompliziert: Ersetzen Sie Ihre OpenAI-Basis-URL durch den Endpunkt von OrcaRouter https://api.orcarouter.ai/v1 und ändern Sie den Modellnamen in "openai/gpt-4-turbo". Verwenden Sie Ihren OrcaRouter-API-Schlüssel anstelle Ihres OpenAI-API-Schlüssels. Der Rest Ihres Codes – Nachrichtenformatierung, Streaming, Fehlerbehandlung – bleibt unverändert, da die API vollständig kompatibel ist. Falls Sie die OpenAI-Python-Bibliothek verwendet haben, können Sie einfach openai.api_base (oder das Äquivalent in neueren Versionen) auf die OrcaRouter-URL setzen. So können Sie GPT-4 Turbo über OrcaRouter testen, ohne eine Logik umschreiben zu müssen.
GPT-4 Turbo ist eine Weiterentwicklung von GPT-4 mit einem größeren Kontextfenster (128K vs. bis zu 32K bei früheren GPT-4-Varianten) und günstigerem Preis pro Token: $10/$30 pro 1M Token vs. $30/$60 pro 1M Token für GPT-4. Beide Modelle unterstützen Vision, aber GPT-4 Turbo verbessert zudem die Effizienz und die Qualität des logischen Denkens geringfügig. In Benchmarks wie MATH-500 erreicht GPT-4 Turbo 73,7, während das ursprüngliche GPT-4 (mit Kontext 8K) bei einem kleineren MATH-Testsatz etwa 52,9 erreichte – die Zahlen sind aufgrund unterschiedlicher Testversionen nicht direkt vergleichbar, die Verbesserung ist jedoch ein Indikator. Auf OrcaRouter sind die älteren GPT-4-Modelle ebenfalls zu ihren jeweiligen Preisen erhältlich.
GPT-3.5 Turbo ist weitaus günstiger (0,50 $/1,50 $ pro 1 M Token) und schneller, was es für Anwendungen mit hohem Volumen und geringer Latenz geeignet macht. Es hat jedoch ein kleineres Kontextfenster (16K oder 4K je nach Variante) sowie deutlich schwächere Fähigkeiten bei logischem Denken, Codegenerierung und Bildverarbeitung. Für Aufgaben, die mehrstufiges Denken oder große Kontexte erfordern, ist GPT-4 Turbo klar überlegen. Bei einem direkten Vergleich im mathematischen Reasoning erzielt GPT-3.5 Turbo typischerweise unter 30 Punkte im MATH-500, während GPT-4 Turbo 73,7 erreicht. Wählen Sie GPT-3.5 Turbo für einfache Aufgaben und Kosteneinsparungen, verlassen Sie sich jedoch auf GPT-4 Turbo, wenn Genauigkeit oder Kontextlänge entscheidend sind.
Ein direkter Vergleich wird nicht angeführt, aber allgemeines Wissen zeigt, dass Anthropic Claude 3 und Google Gemini 1.5 ähnliche Fähigkeiten bieten. Claude 3 Opus hat ein 200K-Kontextfenster und vergleichbare Argumentationsfähigkeiten, während Gemini 1.5 Pro bis zu 1M Token verarbeiten kann. Allerdings haben die Modelle unterschiedliche Preis- und Leistungsprofile. Auf OrcaRouter können Sie auch Modelle anderer Anbieter zum Vergleich nutzen. GPT-4 Turbo bleibt wettbewerbsfähig durch seine ausgewogene Kombination aus Preis, Argumentationsqualität und Entwickler-Ökosystem (OpenAI SDK). Für Bildverarbeitungsaufgaben unterstützen sowohl Claude als auch Gemini die Eingabe von Bildern.
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-turbo",
messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}],
)
print(response.choices[0].message.content)frequency_penaltylogit_biaslogprobsmax_tokenspresence_penaltyresponse_formatseedstopstreamtemperaturetool_choicetoolstop_logprobstop_p| Eingabe / 1M Tokens | $10.00 |
| Ausgabe / 1M Tokens | $30.00 |
| Währung | USD |
Schätzung auf Basis des Listenpreises
Nur eine Schätzung — die tatsächliche Token-Anzahl hängt vom Tokenizer des Anbieters ab.
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