OpenAI's GPT‑4 Turbo mit 128K Kontext, Text-/Bildeingabe, zugänglich über OrcaRouters API.
openai/gpt-4-turbo-2024-04-09 ist eine spezifische Version des GPT-4 Turbo Modells von OpenAI, veröffentlicht am 9. April 2024. Es akzeptiert sowohl Text- als auch Bildeingaben und bietet einen…
Das Modell kann eine breite Palette von Aufgaben zur natürlichen Sprachverarbeitung ausführen: Zusammenfassung, Übersetzung, Beantwortung von Fragen, Codegenerierung und kreatives Schreiben. Mit seinem 128K-Token-Kontext kann es ganze Bücher oder große Codebasen auf einmal analysieren. Es verarbeitet auch Bilder, sodass es Fragen zu Fotos, Diagrammen oder eingescannten Dokumenten beantworten kann. Die starke Leistung des Modells bei MATH-500 (73.7) zeigt, dass es komplexe mathematische Probleme Schritt für Schritt lösen kann. Für beste Ergebnisse geben Sie klare Anweisungen und verwenden Sie die Systemnachricht, um das Verhalten festzulegen. Auf das Modell wird über die API von OrcaRouter unter https://api.orcarouter.ai/v1 mit der Modell-ID "openai/gpt-4-turbo-2024-04-09" zugegriffen.
GPT-4 Turbo ist leistungsstark, aber relativ teuer mit $10 pro Million Eingabe-Token und $30 pro Million Ausgabe-Token. Für Aufgaben, die keine tiefgehende Argumentation oder umfangreichen Kontext erfordern, kann ein leichteres Modell wie GPT-3.5 Turbo (preislich etwa $0,5–$1,5 pro Million Token) ausreichend und weitaus wirtschaftlicher sein. Beispiele sind einfache Textklassifikation, grundlegende Chatbots oder die Generierung kurzer Inhalte. Wenn Ihre Anwendung zudem keine multimodalen Eingaben oder ein sehr großes Kontextfenster benötigt, kann ein kleineres Modell die Latenz und die Kosten senken. OrcaRouter ermöglicht es Ihnen, zwischen Modellen zu wechseln, indem Sie die Modell-ID im API-Aufruf ändern.
Ja, GPT-4 Turbo (2024-04-09) akzeptiert Bild-Eingaben zusätzlich zu Text. Sie können Bilder als base64-kodierte Daten oder URLs in der API-Anfrage bereitstellen. Das Modell kann den Inhalt von Fotos, Diagrammen, Schaubildern und Text in Bildern (z.B. Screenshots) interpretieren. Dies macht es geeignet für Vision-Aufgaben wie Bildunterschriften, visuelle Fragenbeantwortung und Dokumentenanalyse, die eingescannte Seiten umfasst. Bei der Verwendung von Bildern umfassen die Token-Kosten die visuellen Token des Bildes – typischerweise verbraucht jedes Bild Tokens proportional zu seiner Auflösung. Die genaue Token-Berechnung wird von OpenAI definiert; lesen Sie deren Dokumentation für Details. Über OrcaRouter senden Sie das gleiche Anfrageformat wie die OpenAI-API.
Das 128K-Token-Kontextfenster (ungefähr 96.000 Wörter) ist ideal für Aufgaben, die das Verständnis sehr langer Sequenzen erfordern. Zum Beispiel die Verarbeitung eines gesamten Buches oder eines umfangreichen Rechtsdokuments in einem API-Aufruf, die Analyse eines vollständigen Code-Repositorys oder die Aufrechterhaltung eines Gesprächsverlaufs über Hunderte von Runden. Es ermöglicht auch Techniken wie "Chain-of-Thought"-Prompting über lange Argumentationsketten hinweg. Beachten Sie jedoch, dass die Aufmerksamkeitskomplexität des Modells die Latenz bei sehr langen Eingaben erhöhen kann. Für die meisten Produktionsanwendungen ist ein Kontextfenster von 8K–32K oft ausreichend; nutzen Sie die vollen 128K nur dann, wenn Ihre Aufgabe tatsächlich von dem erweiterten Speicher profitiert.
Der MATH-500-Benchmark besteht aus 500 anspruchsvollen Mathematikproblemen aus den Bereichen Algebra, Geometrie, Zahlentheorie und mehr. Ein Wert von 73,7 gibt an, dass GPT-4 Turbo etwa 73,7 % dieser Probleme korrekt gelöst hat. Dies ist eine starke Leistung, die es zu den besten Modellen für mathematisches Denken zählt. Zum Kontext: Frühere GPT-4-Modelle erzielten bei ähnlichen Mathematik-Benchmarks niedrigere Ergebnisse. Die Punktzahl deutet darauf hin, dass das Modell zuverlässig Schritt-für-Schritt-Überlegungen durchführen kann, was für Nachhilfesysteme, automatisierte Mathe-Prüfungen und komplexe Datenanalysen nützlich ist. Beachten Sie, dass die Leistung je nach Problembereich variieren kann; das Modell kann bei hochspezialisierten oder mehrdeutigen Fragen dennoch Fehler machen.
Genaue Latenzwerte werden von OpenAI für dieses Modell nicht veröffentlicht. Im Allgemeinen ist GPT-4 Turbo schneller als das ursprüngliche GPT-4, aber langsamer als kleine Modelle wie GPT-3.5 Turbo oder GPT-4o Mini. Die tatsächliche Antwortzeit hängt von der Eingabelänge, der Ausgabelänge, dem Anfragevolumen und der Serverlast ab. OrcaRouter optimiert das Routing zu den Endpunkten von OpenAI, fügt jedoch keine zusätzliche Latenz über den Netzwerksprung hinaus hinzu. Für latenzempfindliche Anwendungen sollten Sie ein schnelleres Modell mit geringerem Gesamttokenverbrauch in Betracht ziehen. Wenn Sie sofortige Antworten benötigen, können Sie das Modell über die API von OrcaRouter testen und die Leistung für Ihren spezifischen Arbeitsablauf messen.
Wie alle großen Sprachmodelle kann GPT-4 Turbo manchmal falsche oder sinnlose Informationen generieren (Halluzination). Es kann auch ausschweifend sein und längere Antworten als nötig produzieren. Obwohl es in Mathematik stark ist, kann es bei der faktischen Genauigkeit zu aktuellen Ereignissen Schwierigkeiten haben (Trainingsdaten-Cutoff nicht angegeben; Annahme: Wissen bis Anfang 2024). Das Modell unterstützt Funktionsaufrufe nicht auf die gleiche Weise wie neuere Versionen, akzeptiert jedoch Tool-Nutzungsmuster im Anfrageformat. Es garantiert auch keine konsistente Formatierung über Aufrufe hinweg. Bei sicherheitskritischen Aufgaben sollten die Ausgaben stets validiert werden. OrcaRouter stellt das Modell wie besehen ohne zusätzliche Filterung bereit.
OrcaRouter gibt die Preise von OpenAI ohne Aufschlag weiter. Die Kosten betragen 10,00 $ pro 1 Million Input-Tokens und 30,00 $ pro 1 Million Output-Tokens. Input-Tokens umfassen sowohl Text- als auch Bild-Tokens (die Anzahl der Bild-Tokens wird durch den Algorithmus von OpenAI bestimmt). Output-Tokens sind die vom Modell generierten Tokens. Da es keinen Aufschlag gibt, ist der angezeigte Preis exakt der OpenAI-Betrag. Die Abrechnung basiert auf der von OrcaRouter erfassten Token-Nutzung. Es gibt keine zusätzlichen Gebühren oder Mindestbeträge. Sie können Ihre Nutzung im OrcaRouter-Dashboard überwachen und Ausgabenlimits festlegen.
OrcaRouter bietet kein Token-Caching für dieses Modell; jede API-Anfrage wird basierend auf der tatsächlichen Token-Anzahl abgerechnet. Es gibt derzeit keine Mengenrabatte oder Rabatte für festgelegte Nutzung. Die Preisgestaltung erfolgt streng pro Token wie beschrieben. Um Kosten zu senken, können Sie Ihre Prompts optimieren, um weniger Token zu verwenden (z. B. kürzere Systemnachrichten, Abschneiden unnötigen Kontexts). Alternativ können Sie für Aufgaben, die nicht die volle Leistung von GPT-4 Turbo erfordern, ein günstigeres Modell auf OrcaRouter verwenden, wie z. B. GPT-3.5 Turbo oder GPT-4o Mini.
Ausgabetokens sind dreimal teurer als Eingabetokens ($30 vs. $10 pro Million). Daher erhöht das Generieren langer Antworten die Gesamtkosten erheblich. Für kostenempfindliche Anwendungen sollte der Parameter max_tokens auf die minimal erforderliche Länge begrenzt werden. Beachten Sie auch, dass Aufforderungen mit vielen Bildern eine große Anzahl von Eingabetokens verbrauchen können (jedes Bild kann hunderte von Tokens verbrauchen). Schätzen Sie die Token-Nutzung immer vor der Skalierung. Ein einzelner 128K-Token-Eingang würde allein für die Eingabe $1.28 kosten, plus $3.84 für 128K Ausgabe (falls generiert). In der Praxis verwenden typische Anfragen weit weniger Tokens.
Sie können OpenAIs Tokenizer oder OrcaRouters integrierte Tokenzählung verwenden. Für Text entspricht 1 Token ≈ 0,75 Wörtern im Englischen. Bei Bildern hängt der Tokenverbrauch von Bildgröße und Detailgrad ab; die OpenAI-Dokumentation enthält Formeln. Sie können auch eine kleine Beispielanfrage senden und das usage-Feld in der API-Antwort überprüfen (welches prompt_tokens, completion_tokens und total_tokens enthält). Multiplizieren Sie mit den Token-Preisen, um die Kosten zu erhalten. OrcaRouter zeigt auch die Kosten pro Anfrage in den Logs an. Beachten Sie, dass die maximale Ausgabe 4.096 Token beträgt, sodass die Ausgabekosten pro Anfrage auf $0.12288 begrenzt sind (4.096 * $30 / 1.000.000).
Verwenden Sie den OpenAI-kompatiblen API-Endpunkt von OrcaRouter: https://api.orcarouter.ai/v1. Setzen Sie den Modellparameter auf "openai/gpt-4-turbo-2024-04-09". Fügen Sie Ihren OrcaRouter-API-Schlüssel in den Authorization-Header ein (Bearer your_key). Das Anfrageformat ist identisch mit OpenAIs Chat Completions API. Beispiel mit Python und der openai-Bibliothek: setzen Sie openai.base_url = "https://api.orcarouter.ai/v1" und openai.api_key = "orcarouter_key". Rufen Sie dann openai.chat.completions.create(model="openai/gpt-4-turbo-2024-04-09", messages=[...]) auf. Sie können Standardparameter wie temperature, top_p, max_tokens (max 4096) übergeben.
Alle standardmäßigen OpenAI Chat Completions-Parameter werden unterstützt, einschließlich: temperature (0-2, Standard 1), top_p (0-1, Standard 1), max_tokens (bis zu 4096), n (Anzahl der Vervollständigungen), stop-Sequenzen, frequency_penalty, presence_penalty und logit_bias. Fügen Sie für multimodale Anfragen ein content-Array mit den Typen "text" und "image_url" ein. OrcaRouter übergibt diese Parameter direkt an die OpenAI-API. Beachten Sie, dass einige erweiterte Funktionen wie function calling funktionieren können, aber für diese Modellversion nicht offiziell dokumentiert sind; testen Sie dies zur Bestätigung. Sie können Antworten auch streamen, indem Sie stream=True setzen, was Server-sent-Events zurückgibt.
Die Migration ist einfach: Ändern Sie die Basis-URL von https://api.openai.com/v1 zu https://api.orcarouter.ai/v1 und ersetzen Sie Ihren API-Schlüssel durch Ihren OrcaRouter-Schlüssel. Aktualisieren Sie den Modellnamen auf "openai/gpt-4-turbo-2024-04-09". Die gesamte Nachrichtenformatierung, Systemprompts, Werkzeugdefinitionen usw. bleiben gleich. OrcaRouter fungiert als transparentes Gateway, sodass die Antworten identisch mit denen sind, die OpenAI zurückgeben würde (solange das Modell und die Parameter gleich sind). Sie können die Migration testen, indem Sie ein paar Anfragen senden und die Ausgaben vergleichen. Es sind keine Änderungen an Ihrem Prompt-Engineering erforderlich.
Im Vergleich zum ursprünglichen GPT-4 (veröffentlicht im März 2023) bietet GPT-4 Turbo mehrere Verbesserungen: ein größeres Kontextfenster (128K vs. 8K/32K), niedrigere Preise ($10/$30 vs. ~$30/$60 pro Million Tokens) und schnellere Antwortzeiten. Der MATH-500-Score von 73,7 ist deutlich höher als frühere GPT-4-Werte bei ähnlichen Benchmarks. Allerdings berichten einige Nutzer, dass GPT-4 Turbo bei der Befolgung von Formatierungsanweisungen im Vergleich zu GPT-4 etwas inkonsistenter sein kann. Für die meisten Aufgaben ist GPT-4 Turbo die empfohlene Wahl, es sei denn, Sie benötigen speziell das Verhalten von GPT-4. Über OrcaRouter können Sie auf beide Modelle zugreifen und die Ergebnisse direkt vergleichen.
GPT-4o (OpenAIs späteres multimodales Modell) bietet native multimodale Fähigkeiten, schnellere Geschwindigkeiten und verbessertes Bildverständnis. Es hat auch einen 128K Kontextfenster. GPT-4o ist in der Regel günstiger als GPT-4 Turbo ($5/$15 pro Million Tokens). Bei MATH-500 erzielt GPT-4o typischerweise höhere Punktzahlen. GPT-4 Turbo bleibt eine gute Wahl, wenn Sie das spezifische Verhalten des ursprünglichen GPT-4 Turbo benötigen oder wenn Sie Ihre Prompts bereits dafür optimiert haben. Auf OrcaRouter können Sie zwischen diesen Modellen wechseln, indem Sie die Modell-ID ändern. Wir empfehlen, beide für Ihren Anwendungsfall zu testen, um eine bessere Balance zwischen Genauigkeit und Kosten zu ermitteln.
Wählen Sie openai/gpt-4-turbo-2024-04-09, wenn Sie ein zuverlässiges, leistungsstarkes Modell mit einem sehr großen Kontextfenster benötigen und bereit sind, einen Aufpreis für überragende Argumentationsfähigkeiten zu zahlen. Es ist besonders stark bei Mathematikaufgaben (MATH-500 73.7). Wenn Ihre Anwendung multimodale Eingaben erfordert, unterstützen sowohl GPT-4 Turbo als auch GPT-4o diese, aber GPT-4o ist möglicherweise schneller und günstiger. Für einfache Textaufgaben sollten Sie GPT-3.5 Turbo oder GPT-4o Mini in Betracht ziehen. OrcaRouter bietet einen umfangreichen Katalog; bewerten Sie Kosten, Latenz und Qualität anhand Ihrer spezifischen Daten, bevor Sie sich festlegen.
OpenAI-kompatibel — behalte dein bisheriges SDK
https://api.orcarouter.ai/v1from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.orcarouter.ai/v1",
api_key="$ORCAROUTER_API_KEY",
)
response = client.chat.completions.create(
model="openai/gpt-4-turbo-2024-04-09",
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.
GET /api/public/models/openai/gpt-4-turbo-2024-04-09Öffnen @misc{orcarouter_gpt_4_turbo_2024_04_09,
title = {openai/gpt-4-turbo-2024-04-09 API},
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