Die Version vom 2024-08-06 von GPT-4o bietet eine verbesserte Leistung bei strukturierten Ausgaben, mit der Möglichkeit, ein JSON-Schema im respone_format bereitzustellen. Erfahren Sie mehr [hier](https://openai.com/index/introducing-structured-outputs-in-the-api/). GPT-4o („o“ für „omni“) ist...
GPT-4o (2024-08-06) ist eine Version von OpenAIs GPT-4o-Modell, die im August 2024 veröffentlicht wurde. Es handelt sich um ein multimodales großes Sprachmodell, das Text-, Bild- und Dateieingaben…
Die Kernstärken des Modells liegen im mathematischen Denken und im multimodalen Verständnis. Sein MATH-500-Ergebnis von 79.5 zeigt eine starke Fähigkeit, komplexe Mathematikprobleme Schritt für Schritt zu lösen. Es kann Bilder, Diagramme und Grafiken interpretieren und genaue Beschreibungen oder Analysen liefern. Das 128K-Kontextfenster ermöglicht die Verarbeitung großer Informationsmengen, wie eines ganzen Buches oder einer Reihe von Bildern mit zugehörigem Text. Es unterstützt auch Dateiuploads, was es nützlich macht für Aufgaben wie das Extrahieren von Daten aus Tabellenkalkulationen oder das Lesen von Codedateien. Diese Fähigkeiten werden durch die kontinuierliche Optimierung von OpenAI unterstützt, und das Modell wird in Produktionsumgebungen weit verbreitet eingesetzt.
GPT-4o (2024-08-06) zeichnet sich bei Aufgaben aus, die die Kombination von visuellen und textuellen Informationen erfordern. Beispiele hierfür sind das Lösen von Matheaufgaben mit Diagrammen, das Analysieren von Screenshots von Benutzeroberflächen für Fehlerberichte, das Extrahieren von Daten aus gescannten Dokumenten und das Liefern detaillierter Erklärungen komplexer Abbildungen. Es ist auch effektiv für die Codegenerierung und Fehlerbehebung, wenn der Kontext Screenshots von Fehlern oder Dateistrukturen umfasst. Bildungsanwendungen profitieren von seiner schrittweisen Argumentation. Für rein textbasierte und einfache Aufgaben wie grundlegende Q&A oder Zusammenfassung kurzer Texte kann ein günstigeres Modell wie GPT-4o mini ausreichen. Dieses Modell sollte am besten für hochwertige, multimodale oder argumentationsintensive Arbeitsabläufe reserviert werden.
Für Aufgaben, die keine Bildverarbeitung, Dateiverarbeitung oder erweitertes Reasoning nutzen, ist ein kleineres und günstigeres Modell kosteneffizienter. Beispielsweise können einfache Chat-Anwendungen, die Generierung kurzer Inhalte oder Klassifizierungsaufgaben von Modellen wie GPT-4o mini oder GPT-3.5 Turbo übernommen werden. Wenn Ihre Anwendung nur Text verarbeitet und keinen 128K-Kontextfenster benötigt, kann ein kleineres Kontextmodell Latenz und Kosten reduzieren. Wenn Ihre Daten zudem keine Bilder oder Dateien umfassen, ist ein reines Textmodell ausreichend. Bewerten Sie, ob die Komplexität der Aufgabe den höheren Preis pro Token von GPT-4o rechtfertigt. OrcaRouter bietet eine Reihe von Modellen mit unterschiedlichen Preisstufen, die zu verschiedenen Anwendungsfällen passen.
Ja, das Modell akzeptiert Dateieingaben. Sie können Dateien wie PDFs, Word-Dokumente, Tabellenkalkulationen, Bilder und Codedateien hochladen. Das Modell extrahiert und versteht den Inhalt dieser Dateien und behandelt sie als Teil des Kontexts. Beispielsweise kann es Text aus einer PDF-Datei lesen, Zahlen in einer CSV-Datei interpretieren oder Quellcode in einer .py-Datei analysieren. In Kombination mit Bildeingaben kann es gemischte Medien wie ein Dokument mit eingebetteten Diagrammen verarbeiten. Dies ist besonders nützlich für die Automatisierung von Datenextraktion, Dokumentenprüfung und Codeanalyse. Beachten Sie, dass die Dateiverarbeitung auf das 128.000-Token-Kontextfenster angerechnet wird, sodass große Dateien erheblichen Speicherplatz verbrauchen können.
Beim MATH-500-Benchmark erzielte GPT-4o (2024-08-06) eine Punktzahl von 79,5. MATH-500 ist eine Teilmenge des MATH-Datensatzes, bestehend aus 500 anspruchsvollen Mathematikproblemen auf Wettbewerbsniveau, die Themen wie Algebra, Geometrie, Zahlentheorie und Wahrscheinlichkeit abdecken. Eine Punktzahl von 79,5 bedeutet, dass etwa vier von fünf Aufgaben richtig beantwortet wurden. Dies platziert das Modell unter den leistungsstärksten für mathematisches Denken. Obwohl keine weiteren Benchmark-Ergebnisse angegeben sind, zeigt diese Kennzahl die Stärke des Modells bei schrittweiser logischer Ableitung und Arithmetik. Nutzer können eine zuverlässige Leistung bei mathematisch intensiven Anwendungen wie Nachhilfe, Überprüfung und Aufgabengenerierung erwarten.
Spezifische Benchmark-Ergebnisse über MATH-500 hinaus werden in den verfügbaren Fakten nicht genannt. Allerdings ist die Modellfamilie GPT-4o dafür bekannt, bei einer Reihe von Standard-Benchmarks wie MMLU (massive Multitask-Sprachverständnis), HumanEval (Code-Generierung) und verschiedenen Bild-Text-Aufgaben wettbewerbsfähig abzuschneiden. Die Version vom August 2024 könnte Aktualisierungen enthalten, die das logische Denken und die Befolgungsfähigkeit verbessern. Ohne genaue Zahlen sollten Benutzer die veröffentlichten Auswertungen von OpenAI für die aktuellsten Daten heranziehen. Für praktische Zwecke gilt das Modell unter den Open-API-Modellen in Bezug auf die kombinierten Text- und Bildfähigkeiten als modernster Stand der Technik.
Für dieses Modell werden keine spezifischen Latenz- oder Durchsatzwerte angegeben. Generell ist GPT-4o darauf ausgelegt, schneller als frühere GPT-4-Varianten zu sein, während die Qualität erhalten bleibt. Die Latenz hängt von Faktoren wie Eingabelänge, Ausgabelänge, gleichzeitigen Anfragen und der Backend-Infrastruktur ab. Bei Zugriff über OrcaRouter werden Anfragen an die Server von OpenAI weitergeleitet, und die Antwortzeiten sind ähnlich wie bei direkten API-Aufrufen. Benutzer können die Leistung optimieren, indem sie den kleinstmöglichen Kontext verwenden und angemessene max_tokens-Grenzen festlegen. Für Echtzeitanwendungen empfiehlt es sich, mit repräsentativen Arbeitslasten zu testen. OrcaRouter führt über das Netzwerk-Routing hinaus keine zusätzliche Latenz ein.
Stärken: starkes mathematisches Denken (MATH-500 79.5), multimodale Eingabe (Text, Bilder, Dateien), großer 128K-Kontextfenster und hohes Ausgabe-Token-Limit (16,384). Es ist besonders effektiv für komplexes Denken, Bildverständnis und Aufgaben, die einen großen Kontext erfordern. Einschränkungen: höhere Kosten im Vergleich zu kleineren Modellen; möglicherweise nicht optimal für einfache oder latenzarme Aufgaben; die Genauigkeit kann bei mehrdeutigen oder schlecht formatierten Eingaben variieren; die Bildverarbeitungsfähigkeiten funktionieren möglicherweise nicht gut bei verzerrten oder niedrig aufgelösten Bildern. Außerdem kann es, wie bei allen LLMs, plausibel klingende, aber falsche Antworten produzieren, insbesondere in Bereichen außerhalb seiner Trainingsdaten. Abhilfe schaffen durch Validierung der Ausgaben und Verwendung von Prompt-Engineering.
Preise für GPT-4o (2024-08-06) basieren auf der Token-Nutzung. Eingabe-Tokens werden mit 2,50 $ pro 1 Million Token berechnet. Ausgabe-Tokens werden mit 10,00 $ pro 1 Million Token berechnet. Dies ist der Tarif des Anbieters (OpenAI) und OrcaRouter erhebt keinen Aufschlag – Sie zahlen genau den gleichen Betrag, als ob Sie direkt OpenAI aufrufen würden. Token werden basierend auf dem gesendeten und empfangenen Text gezählt. Bild- und Dateieingaben verbrauchen Token proportional zu ihrer Größe und Verarbeitungskomplexität (die Kosten für Bild-Token entsprechen der OpenAI-Richtlinie). Es fallen keine zusätzlichen Gebühren für die Nutzung des API-Endpunkts an. Die Abrechnung erfolgt in der Regel aggregiert pro Nutzungszeitraum, und Sie können den Token-Verbrauch über das Dashboard von OrcaRouter überwachen.
Keine versteckten Kosten oder Zuschläge. OrcaRouter berechnet exakt den Tarif des Anbieters ohne Aufschlag. Die aufgeführten Preise (2,50 $/1 Mio. Input, 10 $/1 Mio. Output) sind allumfassend. Es gibt keine zusätzlichen Gebühren für Authentifizierung, Verbindung oder Support. Allerdings verursachen Bild- und Dateieingaben Token-Kosten gemäß den Preispolitiken von OpenAI, die über die reinen Text-Token-Kosten hinausgehen können. Beispielsweise könnte ein 1080×1080-Bild eine bestimmte Anzahl von Token zusätzlich zu den Text-Token kosten. Überprüfen Sie die OpenAI-Dokumentation für genaue Bild-Token-Preise. OrcaRouter gibt diese Kosten ohne Aufschlag weiter. Es gibt derzeit keinen Rabatt durch Caching.
Die Wahl von GPT-4o (2024-08-06) gegenüber günstigeren Modellen wie GPT-4o mini oder GPT-3.5 Turbo erfordert einen Kompromiss zwischen Leistung und Kosten. Der Preis pro Token ist höher, sodass sich die Kosten bei umfangreichen Anwendungen schnell summieren können. Wenn die Aufgabe jedoch die multimodalen Fähigkeiten des Modells oder den 128K-Kontextfenster erfordert, reichen günstigere Modelle möglicherweise nicht aus, was zu unvollständigen oder qualitativ minderwertigen Ergebnissen führen kann. Bei reinen Textaufgaben mit einfacher Logik reduziert ein günstigeres Modell die Kosten, ohne dass die Qualität wesentlich darunter leidet. OrcaRouter ermöglicht es Ihnen, einfach zwischen Modellen zu wechseln, sodass Sie experimentieren können, um das beste Kosten-Leistungs-Verhältnis für jeden Anwendungsfall zu finden.
Die verfügbaren Fakten erwähnen keine Caching- oder Rabattmechanismen für dieses Modell. OrcaRouter berechnet den Anbieterpreis ohne Aufschlag, daher würden etwaige Rabatte vermutlich von OpenAIs eigener Preisgestaltung stammen (e.g., gestaffelte Rabatte für hohes Nutzungsvolumen, falls zutreffend). OrcaRouter bietet möglicherweise eigene Caching-Funktionen an, aber dies ist für dieses Modell nicht bestätigt. Um Kosten zu minimieren, sollten Sie die Nutzung von Eingabe-Tokens reduzieren, indem Sie den Gesprächsverlauf kürzen, kürzere Prompts verwenden und die Ausgabelänge mit dem max_tokens-Parameter begrenzen. Für wiederholte identische Abfragen könnten Sie Caching auf Anwendungsebene implementieren.
Um GPT-4o (2024-08-06) über OrcaRouter aufzurufen, verwenden Sie die Basis-URL https://api.orcarouter.ai/v1 und setzen Sie die Modell-ID auf „openai/gpt-4o-2024-08-06“. Die API ist vollständig kompatibel mit den Client-Bibliotheken von OpenAI. In Python mit der openai-Bibliothek würden Sie beispielsweise openai.api_base = "https://api.orcarouter.ai/v1" und openai.api_key = "your-orcarouter-api-key" konfigurieren. Rufen Sie dann openai.ChatCompletion.create(model="openai/gpt-4o-2024-08-06", messages=[...]) auf. Alle Standardparameter (temperature, max_tokens, top_p usw.) werden unterstützt. Weitere Informationen zur Authentifizierung und zu Ratenbegrenzungen finden Sie in der OrcaRouter-Dokumentation.
Da das Modell die OpenAI-kompatible API unterstützt, können Sie den vollständigen Parametersatz verwenden, der im OpenAI-Chat-Completions-Endpunkt verfügbar ist. Zu den wichtigsten Parametern gehören: model (auf die Modell-ID gesetzt), messages (Liste von Rollen-Inhalts-Objekten), temperature (0-2), top_p (0-1), n (Anzahl der Vervollständigungen), max_tokens (bis zu 16384), stop (Sequenzen), frequency_penalty, presence_penalty, logit_bias und user (zur Nutzungsverfolgung). Für multimodale Eingaben fügen Sie ein Bild oder eine file_url in den Inhalt einer Nachricht im entsprechenden Format ein (z. B. content: [{type: "text", text: "..."}, {type: "image_url", image_url: {...}}]). Beachten Sie die OpenAI-Dokumentation für die Syntax von Bild- und Dateieingaben.
Der Wechsel von der direkten OpenAI-API zu OrcaRouter erfordert zwei Änderungen: 1) Setzen Sie die Basis-URL auf https://api.orcarouter.ai/v1 und 2) ersetzen Sie Ihren OpenAI-API-Schlüssel durch einen OrcaRouter-API-Schlüssel. Für Nachrichtenformatierung oder Parameter sind keine Code-Änderungen erforderlich. Die Modell-ID ändert sich von „gpt-4o-2024-08-06“ zu „openai/gpt-4o-2024-08-06“. Die gesamte bestehende Logik zur Handhabung von Streaming, Funktionsaufrufen und Antwortparsing bleibt unverändert. Die API von OrcaRouter ist als Drop-in-Ersatz konzipiert. Nach dem Wechsel können Sie über dieselbe Schnittstelle auch auf Modelle anderer Anbieter zugreifen, was einen einfachen Vergleich und Lastausgleich ermöglicht.
Die Authentifizierung erfolgt über einen API-Schlüssel, der von OrcaRouter bereitgestellt wird. Fügen Sie ihn im Header als "Authorization: Bearer YOUR_ORCAROUTER_API_KEY" ein. Ratenbegrenzungen werden von OrcaRouter verwaltet und können von den direkten Begrenzungen von OpenAI abweichen. Überprüfen Sie Ihren OrcaRouter-Plan für Details. Wenn Sie die Ratenbegrenzungen überschreiten, erhalten Sie HTTP-429-Antworten. Implementieren Sie zur Abhilfe eine Wiederholungslogik mit exponentiellem Backoff. OrcaRouter ermöglicht es Ihnen möglicherweise auch, benutzerspezifische Ratenbegrenzungen über den Benutzerparameter festzulegen. Für Hochdurchsatzanforderungen wenden Sie sich an den OrcaRouter-Support, um individuelle Vereinbarungen zu treffen. Das Modell selbst hat keine separaten Ratenbegrenzungen; es unterliegt den allgemeinen Endpunktbegrenzungen.
GPT-4o (2024-08-06) ist das vollwertige Flaggschiff-Modell, während GPT-4o mini eine kleinere, günstigere Variante ist. Hauptunterschiede: GPT-4o hat ein 128K-Kontextfenster (GPT-4o mini ebenfalls 128K, aber das Mini hat normalerweise ein geringeres Ausgabelimit von ebenfalls 16K? Tatsächlich hat GPT-4o mini auch 128K Kontext und 16K Ausgabe, ist aber weniger leistungsfähig beim logischen Denken und bei der Bilderkennung. Das vollwertige Modell erreicht 79,5 auf MATH-500; GPT-4o mini erzielt niedrigere Werte bei Mathe-Benchmarks. Preise: GPT-4o ist teurer ($2,50/$10 gegenüber GPT-4o mini mit $0,15/$0,60 pro 1M Tokens). Für Aufgaben, die hohe Genauigkeit oder komplexes Denken erfordern, ist das vollwertige Modell gerechtfertigt. Für einfachere Aufgaben bietet das Mini eine kosteneffiziente Alternative.
Im Vergleich zu GPT-4 (z. B. GPT-4-0613 oder GPT-4 Turbo) bietet GPT-4o (2024-08-06) mehrere Verbesserungen: native multimodale Eingabe (Text, Bilder, Dateien) ohne separate Vision-Modelle, größeres Kontextfenster (128K gegenüber 32K bei älteren GPT-4-Versionen) und schnellere Inferenz. Die Preise sind niedriger als bei früheren GPT-4-Varianten, die oft teurer waren. Zum Beispiel hatte GPT-4 Turbo ein ähnliches Kontextfenster, aber höhere Preise. In Bezug auf Benchmarks übertrifft der MATH-500-Score von 79.5 ältere GPT-4-Modelle. Allerdings könnten einige Benutzer frühere Modelle aufgrund der längeren Trainingshistorie für bestimmte Aufgaben stabiler finden. Insgesamt ist GPT-4o ein modernerer und effizienterer Nachfolger.
Die Wahl hängt von spezifischen Anforderungen und Präferenzen der Anbieter ab. GPT-4o (2024-08-06) zeichnet sich in mathematischem Denken (MATH-500 79.5) und multimodalen Aufgaben mit Text, Bildern und Dateien aus. Claude-Modelle von Anthropic bieten möglicherweise stärkere Sicherheitsfunktionen oder längere Kontextfenster in einigen Versionen, haben aber in der Regel höhere Preise. Gemini-Modelle von Google bieten multimodale und große Kontexte, können aber unterschiedliche Leistungsprofile aufweisen. Mit OrcaRouter können Sie mehrere Anbieter mit einer einzigen API testen. Für Aufgaben, die hohe mathematische Genauigkeit erfordern, ist GPT-4o ein starker Kandidat. Für reine Textzusammenfassung oder kostengünstige Aufgaben können andere Modelle wirtschaftlicher sein. Bewerten Sie Benchmark-Ergebnisse und Preise für Ihren Anwendungsfall.
Bei Verwendung von GPT-4o über OrcaRouter werden Ihre Daten zur Inferenz an die Server von OpenAI gesendet. OrcaRouter speichert oder verarbeitet Ihre Prompts nicht, sondern leitet sie lediglich weiter. Die Datenverwendungsrichtlinien von OpenAI gelten – überprüfen Sie die Bedingungen von OpenAI, wenn Sie Bedenken bezüglich der Nutzung von Trainingsdaten oder der Datenaufbewahrung haben. Wenn Sie verlangen, dass Daten in einer bestimmten Rechtsordnung bleiben oder bestimmte Anbieter vermieden werden, ermöglicht Ihnen OrcaRouter, pro Anfrage zwischen mehreren Anbietern zu wählen. Sie können auch die Routing-Funktionen von OrcaRouter nutzen, um Anfragen an Anbieter zu leiten, die Ihre Compliance-Anforderungen erfüllen. Überprüfen Sie stets die Dokumentation zur Datenverarbeitung sowohl von OrcaRouter als auch des zugrundeliegenden Anbieters.
OpenAI-kompatibel — behalte dein bisheriges SDK
https://api.orcarouter.ai/v1import os
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.orcarouter.ai/v1",
api_key=os.environ["ORCAROUTER_API_KEY"],
)
response = client.chat.completions.create(
model="openai/gpt-4o-2024-08-06",
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.
Worüber Entwickler diese Woche sprechen
GET /api/public/models/openai/gpt-4o-2024-08-06Öffnen @misc{orcarouter_gpt_4o_2024_08_06,
title = {GPT-4o (2024-08-06) API},
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url = {https://www.orcarouter.ai/models/openai/gpt-4o-2024-08-06}
}OpenAI. (2024). GPT-4o (2024-08-06) API. OrcaRouter. https://www.orcarouter.ai/models/openai/gpt-4o-2024-08-06