GPT-4o („o“ für „omni“) ist OpenAIs neuestes KI-Modell, das sowohl Text- als auch Bildeingaben mit Textausgaben unterstützt. Es behält das Intelligenzniveau von [GPT-4 Turbo](/models/openai/gpt-4-turbo) bei und ist dabei doppelt so...
GPT-4o ist ein multimodales Large Language Model von OpenAI. Es akzeptiert Text-, Bild- und Dateieingaben und gibt Text aus. Das Modell ist für Benutzer konzipiert, die umfangreiche Inhalte…
GPT-4o zeichnet sich durch multimodales Denken, Verarbeitung langer Kontexte und mathematische Problemlösung aus. Sein 128k-Token-Kontext ermöglicht es, große Mengen an Informationen zu behalten und zu referenzieren, was es nützlich macht für Aufgaben wie Dokumentenanalyse, Codegenerierung über gesamte Projekte hinweg und komplexe mehrschrittige Konversationen. Das Modell erzielte 75,9 Punkte im MATH-500-Benchmark, was auf eine starke Fähigkeit zur Lösung mathematischer Probleme hinweist. Darüber hinaus bedeutet seine Fähigkeit, Bild- und Dateieingaben zu akzeptieren, dass es visuelle Inhalte – wie Diagramme, Grafiken oder Fotografien – in Kombination mit Text verarbeiten kann. Auf OrcaRouter können Sie diese Stärken nutzen, ohne einen Aufschlag auf die von OpenAI gelisteten Preise zu zahlen.
GPT-4o ist sehr effektiv für Aufgaben, die sowohl textuelles als auch visuelles Verständnis erfordern. Beispiele umfassen: Beantworten von Fragen zu einem Diagramm in einem Lehrbuch, Extrahieren von Daten aus einem gescannten Rechnung, Generieren von Code basierend auf einem Wireframe-Bild oder Zusammenfassen einer langen Forschungsarbeit mit Abbildungen. Sein großer Kontext macht es auch geeignet für die Analyse ganzer Codebasen oder langer Gesprächsprotokolle. Mathematisches Denken ist eine weitere Stärke, wie seine Punktzahl von 75.9 auf MATH-500 zeigt. Mit OrcaRouter lassen sich diese Anwendungsfälle einfach umsetzen – Sie senden eine standardmäßige OpenAI-kompatible Anfrage mit den entsprechenden Inhaltstypen, und das Modell gibt eine Textantwort zurück.
Wenn Ihre Aufgabe keine multimodalen Eingaben oder einen großen Kontext erfordert, könnte ein günstigeres Modell kosteneffizienter sein. Beispielsweise sind für einfache Textklassifikation, Zusammenfassung oder Übersetzungsaufgaben, die in einen kleineren Kontext passen, Modelle wie GPT-3.5 Turbo (preislich bei $0.50 pro 1M Eingabe und $1.50 pro 1M Ausgabe) deutlich günstiger. GPT-4o’s Eingabekosten betragen $2.50 pro 1M Tokens, was fünfmal höher ist als bei GPT-3.5 Turbo. Wenn Sie große Mengen an reinen Textdaten verarbeiten, ohne multimodales Denken zu benötigen, kann ein kleineres Modell die Kosten reduzieren. OrcaRouter bietet eine Vielzahl von Modellen, sodass Sie das beste Preis-Leistungs-Verhältnis wählen können.
GPT-4o ist dafür ausgelegt, Bilder und Dateien als Eingaben zu akzeptieren, sodass es Aufgaben wie visuelle Fragebeantwortung, Bildunterschriftenerstellung und Dokumentenverständnis ausführen kann. Obwohl in den verfügbaren Fakten keine spezifischen multimodalen Benchmark-Ergebnisse angegeben sind, unterstützt die Architektur des Modells das gemeinsame Denken über Text und Bilder hinweg. Beispielsweise kann es Objekte in einem Bild zählen oder ein Diagramm interpretieren. Das Modell gibt nur Text aus, keine Bilder. Auf OrcaRouter werden multimodale Anfragen mit denselben Parametern wie die API von OpenAI gesendet: Fügen Sie einen image_url- oder Dateiinhalts-Teil in das messages-Array ein. Das Modell verarbeitet die visuellen Daten und gibt eine Textantwort basierend auf der kombinierten Eingabe zurück.
GPT-4o erreicht eine Punktzahl von 75,9 beim MATH-500-Benchmark. MATH-500 ist eine Teilmenge des MATH-Datensatzes, der aus 500 anspruchsvollen Mathematikproblemen verschiedener Themen wie Algebra, Geometrie und Analysis besteht. Eine Punktzahl von 75,9 bedeutet, dass das Modell etwa 76 % dieser Probleme korrekt löst. Dies weist auf eine starke mathematische Denkfähigkeit hin, wenn auch nicht perfekt. Zum Vergleich: Viele kleinere Modelle erzielen bei ähnlichen Benchmarks Werte unter 50. Diese Punktzahl spiegelt die Fähigkeit des Modells wider, mehrschrittige Überlegungen durchzuführen und mathematische Notationen zu handhaben. Auf OrcaRouter können Sie GPT-4o für mathematische Aufgaben wie Nachhilfe, Prüfungsvorbereitung oder die Überprüfung von Berechnungen einsetzen.
Wie alle großen Sprachmodelle hat auch GPT-4o Einschränkungen. Es kann falsche oder halluzinierte Antworten produzieren, insbesondere bei Themen mit begrenzten Trainingsdaten oder solchen, die sehr aktuelles Wissen erfordern (das Trainings-Cutoff-Datum ist in den Fakten nicht angegeben, aber als OpenAI-Modell hat es einen Wissens-Cutoff). Es kann empfindlich auf die Formulierung von Eingabeaufforderungen reagieren und Schwierigkeiten mit mehrdeutigen Anweisungen haben. Trotz seiner starken MATH-500-Punktzahl ist es bei komplexen mathematischen Beweisen nicht unfehlbar. Das Modell verarbeitet Bilder, generiert jedoch keine. Darüber hinaus kann das große Kontextfenster (128k Tokens) zu einem erhöhten Token-Verbrauch führen, was die Kosten in die Höhe treibt, wenn es nicht sorgfältig verwaltet wird. Auf OrcaRouter können Sie einige Probleme abmildern, indem Sie Parameter wie temperature und top_p anpassen.
Genaue Latenzwerte für GPT-4o werden in den Fakten nicht angegeben. Im Allgemeinen ist GPT-4o ein großes Modell und wird eine höhere Latenz aufweisen als kleinere Modelle wie GPT-3.5 Turbo oder Llama 3.1 8B. Es ist jedoch wahrscheinlich für schnellere Inferenz optimiert als das ursprüngliche GPT-4. Mit OrcaRouter können Sie Antwortzeiten erwarten, die denen von OpenAI direkt entsprechen, da die Plattform Anfragen ohne zusätzliche Verarbeitung weiterleitet. Für Echtzeitanwendungen, bei denen Geschwindigkeit entscheidend ist, sollten Sie ein schnelleres, günstigeres Modell für einfachere Aufgaben verwenden und GPT-4o für komplexe Abfragen reservieren, die von seinen Fähigkeiten profitieren.
Auf OrcaRouter wird GPT-4o genau zu den von OpenAI angegebenen Preisen angeboten: 2,50 $ pro 1 Million Eingabe-Token und 10,00 $ pro 1 Million Ausgabe-Token. Es wird kein Aufschlag von OrcaRouter erhoben. Die Abrechnung erfolgt auf Basis der Token-Anzahl, die auf den nächsten ganzen Token gerundet wird. Eingabe-Token umfassen den Text, die Bilder und die Dateien, die Sie senden, wobei Bilder vom Modell in der Regel zu einem festen Satz tokenisiert werden (z. B. verbraucht jedes Bild eine bestimmte Anzahl von Token). Ausgabe-Token sind der vom Modell generierte Text. Ihnen werden nur die tatsächlich genutzten Ressourcen in Rechnung gestellt; es fallen keine monatlichen Gebühren oder Mindestverpflichtungen an. Diese transparente Preisgestaltung ermöglicht es Ihnen, Ihr Budget für KI-Workloads genau zu planen.
Der primäre Kompromiss besteht zwischen Kosten und Leistungsfähigkeit. GPT-4o kostet $2.50 für die Eingabe und $10 für die Ausgabe pro 1M Tokens. Günstigere Modelle wie GPT-3.5 Turbo ($0.50 Eingabe, $1.50 Ausgabe) oder Llama 3.1 8B sind wirtschaftlicher für einfache oder umfangreiche Aufgaben. Allerdings bietet GPT-4o multimodale Eingabe und ein größeres Kontextfenster. Wenn Ihre Anwendung das Verständnis von Bildern oder die Verarbeitung sehr langer Dokumente erfordert, kann GPT-4o trotz der höheren Kosten notwendig sein. Für reine Textaufgaben mit kurzen Eingaben kann ein günstigeres Modell Geld sparen. Auf OrcaRouter können Sie zwischen Modellen durch eine einfache Änderung der Modell-ID wechseln, sodass Sie die Kosten für jede Anfrage optimieren können.
Nein. OrcaRouter berechnet GPT-4o zum genauen Anbieterpreis ohne Aufschlag. Die Preise betragen $2.50 pro 1M Eingabe-Token und $10.00 pro 1M Ausgabe-Token. Es gibt keine versteckten Gebühren, Upsells oder zusätzliche Kosten. OrcaRouter gibt die Kosten direkt von OpenAI weiter. Diese Richtlinie gilt für alle auf der Plattform gelisteten Modelle. Die Basis-URL ist https://api.orcarouter.ai/v1 und die Modell-ID lautet "openai/gpt-4o". Sie können die Preise jederzeit über Ihr Nutzungs-Dashboard überprüfen. Es gibt keine gestaffelten Preise oder erforderliche Verpflichtungen – Sie zahlen nur für die verbrauchten Token.
Um GPT-4o über OrcaRouter zu verwenden, senden Sie HTTP-POST-Anfragen an die Basis-URL https://api.orcarouter.ai/v1/chat/completions. Setzen Sie den Modellparameter auf "openai/gpt-4o". Ihre Anfrage muss einen API-Schlüssel enthalten (geben Sie Ihren OrcaRouter-API-Schlüssel im Authorization-Header an). Der Anfragekörper folgt dem Standardformat der OpenAI-Chat-Completions: ein Nachrichtenarray mit Rolle/Inhalt-Paaren, optionale Parameter wie temperature, max_tokens, top_p usw. Für multimodale Eingaben fügen Sie Inhaltsteile hinzu, die einen Typ von "text" oder "image_url" (oder file) haben. Die Antwort ist ein JSON-Objekt, das die Vervollständigung des Modells enthält. Beispiel-Curl-Befehl: curl https://api.orcarouter.ai/v1/chat/completions -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" -H "Content-Type: application/json" -d '{"model":"openai/gpt-4o","messages":[{"role":"user","content":[{"type":"text","text":"What is in this image?"},{"type":"image_url","image_url":{"url":"https://example.com/image.jpg"}}]}]}'
Wenn Sie GPT-4o über OrcaRouter aufrufen, können Sie dieselben Parameter wie die OpenAI-API verwenden. Häufig verwendete Parameter sind: - temperature (float, 0-2): Steuert die Zufälligkeit. Niedrigere Werte wie 0,2 machen die Ausgabe deterministischer. - max_tokens (integer, default 16384): Maximale Anzahl von Tokens in der Antwort. - top_p (float, 0-1): Nukleus-Sampling-Parameter. - frequency_penalty und presence_penalty: Reduzieren Wiederholungen. - stop (string oder array): Stopp-Sequenzen. - stream (boolean): Aktivieren von Streaming-Antworten (true/false). - seed (integer): Für deterministisches Sampling. Sie können auch das optionale Feld "user" zur Verfolgung einzelner Benutzer verwenden. Das Modell unterstützt Funktionsaufrufe und Tool-Nutzung, auch wenn dies nicht explizit in den Fakten aufgeführt ist. Auf OrcaRouter werden alle Standardparameter akzeptiert.
Die Migration ist unkompliziert, da OrcaRouter einen OpenAI-kompatiblen Endpunkt anbietet. Schritte: 1. Holen Sie sich einen API-Schlüssel von OrcaRouter (registrieren Sie sich auf deren Website). 2. Ändern Sie die Basis-URL von https://api.openai.com/v1 zu https://api.orcarouter.ai/v1. 3. Ändern Sie die Modell-ID von "gpt-4o" zu "openai/gpt-4o". 4. Verwenden Sie das gleiche Anfragekörperformat. Es sind keine Codeänderungen außer dem Endpunkt und dem Modellnamen erforderlich. 5. Aktualisieren Sie den Authorization-Header, um Ihren OrcaRouter-API-Schlüssel zu verwenden. Es wird empfohlen, mit einer einzelnen Anfrage zu testen. OrcaRouter verwendet dieselben Streaming- und Nicht-Streaming-Modi. Es gibt keinen Unterschied im Verhalten des Modells, da es sich um dasselbe zugrunde liegende OpenAI-Modell handelt. Ihre vorhandenen Prompts und Parameter funktionieren identisch.
Die Basis-URL für die OrcaRouter-API lautet https://api.orcarouter.ai/v1. Die spezifische Modell-ID für GPT-4o ist "openai/gpt-4o". Dieser exakte String muss im Parameter "model" der Anfrage übergeben werden. Beispielsweise setzen Sie bei einem Chat-Completions-Endpoint-Aufruf "model": "openai/gpt-4o". OrcaRouter unterstützt dieses Modell sowohl für Streaming- als auch für Nicht-Streaming-Completions. Wenn Sie ein OpenAI SDK oder eine Bibliothek verwenden, die für eine benutzerdefinierte Basis-URL konfiguriert ist, setzen Sie einfach die Basis-URL auf https://api.orcarouter.ai/v1 und geben Ihren OrcaRouter-API-Schlüssel an. Das Präfix "openai/" in der Modell-ID unterscheidet dieses Modell von Modellen anderer Anbieter auf OrcaRouter.
GPT-4o ist der multimodale Nachfolger von GPT-4 Turbo. Beide Modelle haben ein 128k-Kontextfenster. Allerdings fügt GPT-4o native Bild- und Dateieingabeunterstützung hinzu, während GPT-4 Turbo hauptsächlich reiner Text war (mit Vision nur in separaten Versionen verfügbar). GPT-4o hat auch eine höhere maximale Ausgabe von 16,384 Token im Vergleich zu GPT-4 Turbos typischen 4,096 oder 8,192. Die Preise unterscheiden sich: GPT-4 Turbo kostet $10.00 pro 1M Eingabe und $30.00 pro 1M Ausgabe, was GPT-4o deutlich günstiger macht ($2.50/$10.00). Der MATH-500 Score von 75.9 für GPT-4o liegt im Allgemeinen höher als die berichteten Benchmarks von GPT-4 Turbo, obwohl die genauen Turbo-Werte nicht in den Fakten enthalten sind. Auf OrcaRouter sind beide Modelle ohne Aufschlag erhältlich.
GPT-3.5 Turbo ist ein günstigeres, schnelleres Modell, das für einfache Aufgaben optimiert ist. Sein Kontextfenster beträgt 16.384 Token, viel kleiner als die 128k von GPT-4o. GPT-3.5 unterstützt keine Bilder – es ist rein textbasiert. Die Preise liegen bei 0,50 $ pro 1 Million Eingabe- und 1,50 $ pro 1 Million Ausgabe-Token, was es für Eingaben etwa 5x und für Ausgaben etwa 6,6x günstiger macht als GPT-4o. Im MATH-500-Benchmark erzielt GPT-3.5 Turbo in der Regel deutlich niedrigere Werte (genaue Zahlen nicht angegeben). GPT-4o eignet sich besser für komplexe Argumentationen, lange Dokumente und multimodale Aufgaben. Verwende GPT-3.5 Turbo für einfache Interaktionen mit hohem Volumen. Auf OrcaRouter kannst du durch Ändern der Modell-ID problemlos zwischen ihnen wechseln.
Claude 3.5 Sonnet ist ein konkurrierendes Modell von Anthropic. Es hat ebenfalls ein 200k-Kontextfenster (größer als GPT-4os 128k) und unterstützt Bildeingaben. Die Preise für Claude 3.5 Sonnet liegen typischerweise bei $3.00 pro 1M Input und $15.00 pro 1M Output, was GPT-4o günstiger beim Input, aber teurer beim Output macht? Tatsächlich hat GPT-4o $2.50 Input vs. $3.00, also günstiger; Output $10 vs. $15, also günstiger. In Benchmarks erreicht Claude 3.5 Sonnet ähnliche Leistungen in Mathematik und logischem Denken, aber die genauen Ergebnisse variieren. Beide Modelle sind stark bei multimodalen Aufgaben. Die Wahl zwischen ihnen kann von spezifischen Leistungsmerkmalen oder Ökosystempräferenzen abhängen. Auf OrcaRouter sind beide über dasselbe API-Format mit verschiedenen Modell-IDs zugänglich (z.B. "anthropic/claude-3.5-sonnet").
Llama 3.1 405B ist ein Open-Weight-Modell von Meta mit 405 Milliarden Parametern. Es unterstützt außerdem ein 128k-Kontextfenster und Texteingabe, aber seine multimodalen Fähigkeiten sind weniger klar (es unterstützt möglicherweise keine Bilder nativ). Llama 3.1 405B ist über OrcaRouter zu einem niedrigeren Preis erhältlich, typischerweise etwa $1.00 pro 1M Eingabe- und $1.00 pro 1M Ausgabe-Token (ungefähr, nicht in den Fakten angegeben). Seine Benchmark-Ergebnisse auf MATH-500 sind nicht angegeben, aber wahrscheinlich niedriger als die 75,9 von GPT-4o. GPT-4o ist proprietär und bietet eine bessere sofort einsatzbereite multimodale Argumentation und möglicherweise eine höhere Genauigkeit bei komplexen Aufgaben. Llama 3.1 405B ist eine gute Wahl für Benutzer, die ein offenes Modell wünschen oder selbst hosten müssen. Auf OrcaRouter können Sie beide Modelle nebeneinander vergleichen.
OpenAI-kompatibel — behalte dein bisheriges SDK
https://api.orcarouter.ai/v1from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.orcarouter.ai/v1",
api_key="$ORCAROUTER_API_KEY",
)
response = client.chat.completions.create(
model="openai/gpt-4o",
messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}],
)
print(response.choices[0].message.content)frequency_penaltylogit_biaslogprobsmax_completion_tokensmax_tokensnparallel_tool_callspredictionpresence_penaltyresponse_formatseedservice_tierstopstreamstructured_outputstemperaturetool_choicetoolstop_logprobstop_pweb_search_options| Eingabe / 1M Tokens | $2.50 |
| Ausgabe / 1M Tokens | $10.00 |
| Cache-Lesen / 1M | $1.25 |
| Währung | USD |
Schätzung auf Basis des Listenpreises
Nur eine Schätzung — die tatsächliche Token-Anzahl hängt vom Tokenizer des Anbieters ab.
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}OpenAI. (2024). GPT-4o API. OrcaRouter. https://www.orcarouter.ai/models/openai/gpt-4o