El último modelo GPT-4 Turbo con capacidades de visión. Las solicitudes de visión ahora pueden usar el modo JSON y la llamada a funciones. Datos de entrenamiento: hasta diciembre de 2023.
GPT-4 Turbo es un modelo de lenguaje de gran escala lanzado por OpenAI que procesa entradas tanto de texto como de imagen. Se basa en la arquitectura de GPT-4, pero amplía la ventana de contexto a…
GPT-4 Turbo demuestra capacidades de razonamiento sólidas, particularmente en matemáticas (puntuación de 73.7 en MATH-500), generación de código y resolución de problemas de múltiples pasos. Puede seguir instrucciones complejas en conversaciones largas, mantener coherencia a lo largo de miles de tokens y generar explicaciones técnicas coherentes. El modelo también es capaz de analizar imágenes — como capturas de pantalla, diagramas y texto impreso — cuando la entrada incluye datos de imagen. Sin embargo, no está especializado en todos los dominios; para tareas simples de clasificación o extracción, un modelo más pequeño como GPT-3.5 Turbo puede ser suficiente y más económico.
Una ventana de contexto de 128,000 tokens permite ingresar documentos grandes — libros completos, extensos contratos legales, repositorios de código completos o conversaciones largas — sin necesidad de dividir el contenido en fragmentos. Por ejemplo, puedes pegar un artículo de investigación completo y hacer preguntas sobre cualquier sección sin perder las partes anteriores. Esto es particularmente valioso para tareas como resumen de documentos, análisis legislativo o depuración de una base de código grande donde el modelo necesita ver la estructura completa. En OrcaRouter, este contexto se factura como tokens de entrada, por lo que alimentar un documento de 100K tokens costaría aproximadamente $1.00 por consulta (100K * $10/1M).
GPT-4 Turbo acepta imágenes como parte de la entrada, lo que le permite comprender contenido visual como fotografías, diagramas, ilustraciones y capturas de pantalla. El modelo puede describir lo que hay en una imagen, responder preguntas sobre su contenido e incluso realizar razonamiento basado en diagramas (por ejemplo, interpretar un diagrama de flujo o un gráfico). Las imágenes se proporcionan típicamente como URLs o datos codificados en base64 dentro del formato de finalización de chat de OpenAI. El costo del procesamiento de imágenes está incluido en el recuento de tokens de entrada, que se calcula según la resolución de la imagen y el nivel de detalle conforme a la fórmula de precios de OpenAI.
Si su caso de uso implica tareas de alto volumen y baja complejidad — como clasificación de texto simple, preguntas y respuestas básicas en contextos cortos, o extracción repetitiva — un modelo más pequeño como GPT-3.5 Turbo o un modelo ajustado dedicado puede ofrecer resultados aceptables a una fracción del costo. El precio de GPT-4 Turbo es aproximadamente 20 veces más alto que el de GPT-3.5 Turbo por token de entrada y 30 veces más alto por token de salida. Para aplicaciones donde la latencia importa, GPT-3.5 Turbo también responde más rápido. Evalúe el equilibrio entre precisión y costo; para muchos pipelines de producción, un enfoque híbrido que use un modelo económico para filtrar y GPT-4 Turbo para casos complejos puede optimizar el gasto.
GPT-4 Turbo obtuvo una puntuación de 73.7 en el benchmark MATH-500, que evalúa la capacidad de un modelo para resolver problemas de matemáticas de nivel escolar primario a secundario, abarcando temas como álgebra, geometría y cálculo. Esta puntuación indica un razonamiento matemático sólido, pero no es de vanguardia; algunos modelos especializados o conjuntos más grandes pueden superar el 80. El benchmark es útil para comparar modelos en la resolución sistemática de problemas, más que en la generación de lenguaje puro. En OrcaRouter, puedes probar esto tú mismo enviando un conjunto de problemas matemáticos a través de la API y comparando los resultados.
Fortalezas incluyen razonamiento profundo, manejo de contextos largos y competencia en generar y explicar código. También muestra buen rendimiento en tareas que combinan texto y visión, como interpretar diagramas. Las limitaciones incluyen un límite de salida relativamente modesto de 4,096 tokens, lo que significa que la generación de texto extenso (por ejemplo, escribir un capítulo completo) requiere múltiples llamadas. El modelo a veces puede generar respuestas incorrectas en casos marginales — no es infalible. Además, puede no ser la mejor opción para aplicaciones en tiempo real debido a una mayor latencia en comparación con modelos más pequeños. No se proporcionan mediciones de velocidad, pero informes anecdóticos sugieren que es ligeramente más lento que GPT-3.5 Turbo.
Las cifras exactas de latencia para GPT-4 Turbo en OrcaRouter no están publicadas; el rendimiento depende de la infraestructura del proveedor y la carga de solicitudes. En la práctica, el tiempo de inferencia del modelo es mayor que el de modelos más pequeños debido a su mayor número de parámetros y procesamiento de contexto. Para entradas cortas, los tiempos de respuesta suelen ser de unos pocos segundos, mientras que contextos muy grandes (por ejemplo, 100K tokens) pueden aumentar significativamente la latencia, ya que el modelo debe procesar todos los tokens antes de generar la salida. OrcaRouter no promociona ninguna aceleración específica. Los usuarios que necesiten menor latencia para aplicaciones interactivas pueden preferir un modelo más rápido, mientras que el procesamiento por lotes de tareas complejas sigue siendo viable.
El precio es por token: $10.00 por 1 millón de tokens de entrada y $30.00 por 1 millón de tokens de salida. Esto coincide con la tarifa directa de OpenAI, sin ningún margen adicional de OrcaRouter. Los tokens de entrada incluyen el mensaje del sistema, los mensajes del usuario, los tokens de imagen y cualquier historial de conversación. Los tokens de salida son la respuesta generada por el modelo. El costo total de una solicitud se calcula como (input_tokens * $0.00001) + (output_tokens * $0.00003). No hay tarifas mínimas ni compromisos mensuales; pagas solo por los tokens que usas.
GPT-4 Turbo es significativamente más caro que modelos más pequeños como GPT-3.5 Turbo ($0.50/$1.50 per 1M tokens) pero ofrece un razonamiento y manejo de contexto superiores. Para tareas que solo necesitan capacidades básicas, usar GPT-4 Turbo puede generar costos innecesarios. Por otro lado, en comparación con el GPT-4 original ($30/$60 per 1M tokens), GPT-4 Turbo es un 33% más barato en entrada y un 50% más barato en salida, lo que lo convierte en una opción más rentable para requisitos de alto rendimiento. El precio sin margen de OrcaRouter garantiza que pagues la misma tarifa que al usar OpenAI directamente.
OrcaRouter no ofrece ningún descuento específico, precios por volumen ni almacenamiento en caché de respuestas para GPT-4 Turbo más allá de las tarifas por token indicadas. El precio es directo: pagas exactamente lo que OpenAI cobra, sin comisiones adicionales. No hay descuento por compromiso, prepago de tokens ni precios escalonados. No se anuncia almacenamiento en caché de indicaciones o respuestas, por lo que cada solicitud se factura a la tarifa estándar. Si prevés volúmenes muy altos, puedes ponerte en contacto con OrcaRouter o considerar el uso de un endpoint de API dedicado con tu propia capa de caché para reducir costos repetidos en entradas idénticas.
Los tokens de salida cuestan tres veces más que los tokens de entrada ($30 vs. $10 por 1M). Por lo tanto, las generaciones largas pueden aumentar rápidamente la factura. Por ejemplo, generar una respuesta de 2,000 tokens costaría $0.06, mientras que una de 4,000 tokens cuesta $0.12. Para controlar costos, considere establecer un parámetro max_tokens más bajo, usar instrucciones más cortas o emplear refinamiento iterativo donde el modelo produce salidas más cortas y luego las expande en una llamada separada solo cuando sea necesario. Para tareas como resúmenes, un modelo con un costo de token de salida más pequeño podría ser preferible si el contexto no es crítico.
Puedes llamar a GPT-4 Turbo a través de la API compatible con OpenAI de OrcaRouter. Primero, obtén una clave de API de OrcaRouter. Luego, establece la URL base como https://api.orcarouter.ai/v1 y usa el ID de modelo "openai/gpt-4-turbo" en tus solicitudes de finalización de chat. Por ejemplo, con el SDK de OpenAI para Python, crearías un cliente con base_url apuntando a OrcaRouter y model="openai/gpt-4-turbo". Los formatos de solicitud y respuesta son idénticos a los de la API nativa de OpenAI, por lo que se requieren cambios mínimos en el código para cambiar del uso directo de OpenAI.
La API admite los parámetros estándar de finalización de chat de OpenAI: messages (array con role y content), temperature (0-2), top_p, n, stream, stop, max_tokens (limitado a 4096), presence_penalty, frequency_penalty, logit_bias, user, y function calling/tools. Para entradas de imagen, puede incluir una parte de contenido con type "image_url" y url. El modelo no admite parámetros adicionales más allá de la especificación de OpenAI. Todos los parámetros funcionan exactamente como se documenta para OpenAI GPT-4 Turbo. Tenga en cuenta que el parámetro max_tokens no puede exceder 4096, que es el límite de salida del modelo.
La migración es sencilla: reemplaza tu URL base de OpenAI por el endpoint de OrcaRouter https://api.orcarouter.ai/v1 y cambia el nombre del modelo a "openai/gpt-4-turbo". Usa tu clave de API de OrcaRouter en lugar de tu clave de API de OpenAI. El resto de tu código — formato de mensajes, streaming, manejo de errores — permanece sin cambios porque la API es completamente compatible. Si estabas usando la librería de Python de OpenAI, simplemente puedes configurar openai.api_base (o su equivalente en versiones más recientes) a la URL de OrcaRouter. Esto te permite probar GPT-4 Turbo a través de OrcaRouter sin reescribir ninguna lógica.
GPT-4 Turbo es una evolución de GPT-4 con una ventana de contexto más grande (128K frente a hasta 32K en variantes anteriores de GPT-4) y un precio por token más económico: $10/$30 por 1M de tokens frente a $30/$60 por 1M de tokens para GPT-4. Ambos modelos admiten visión, pero GPT-4 Turbo también mejora la eficiencia y la calidad de razonamiento menor. En evaluaciones como MATH-500, GPT-4 Turbo obtiene 73.7, mientras que el GPT-4 original (con contexto de 8K) obtuvo alrededor de 52.9 en un conjunto de prueba MATH más pequeño; los números no son directamente comparables debido a diferentes versiones de prueba, pero la mejora es indicativa. En OrcaRouter, los modelos GPT-4 más antiguos también están disponibles con sus respectivos precios.
GPT-3.5 Turbo es mucho más barato ($0.50/$1.50 por 1M de tokens) y más rápido, lo que lo hace adecuado para aplicaciones de gran volumen y baja latencia. Sin embargo, tiene una ventana de contexto más pequeña (16K o 4K según la variante) y capacidades de razonamiento, generación de código y visión significativamente más débiles. Para tareas que requieren razonamiento de varios pasos o contexto amplio, GPT-4 Turbo claramente supera. En una comparación directa sobre razonamiento matemático, GPT-3.5 Turbo típicamente obtiene una puntuación inferior a 30 en MATH-500, mientras que GPT-4 Turbo alcanza 73.7. Elija GPT-3.5 Turbo para tareas simples y ahorro de costos, pero confíe en GPT-4 Turbo cuando la precisión o la longitud del contexto sean críticas.
No se proporciona una comparación directa cara a cara, pero el conocimiento público general muestra que Anthropic Claude 3 y Google Gemini 1.5 ofrecen capacidades similares. Claude 3 Opus tiene una ventana de contexto de 200K y un razonamiento comparable, mientras que Gemini 1.5 Pro puede manejar hasta 1M de tokens. Sin embargo, cada modelo tiene diferentes perfiles de precio y rendimiento. En OrcaRouter, también puedes acceder a modelos de otros proveedores para comparar. GPT-4 Turbo sigue siendo competitivo por su equilibrio entre precio, calidad de razonamiento y ecosistema para desarrolladores (OpenAI SDK). Para tareas de visión, tanto Claude como Gemini también admiten entrada de imágenes.
Compatible con OpenAI: conserva tu SDK actual
https://api.orcarouter.ai/v1from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.orcarouter.ai/v1",
api_key="$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| Entrada / 1M tokens | $10.00 |
| Salida / 1M tokens | $30.00 |
| Moneda | USD |
Estimación según precio de lista
Solo una estimación: el número real de tokens depende del tokenizador del proveedor.
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author = {OpenAI},
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}OpenAI. (2024). GPT-4 Turbo API. OrcaRouter. https://www.orcarouter.ai/models/openai/gpt-4-turbo