El GPT‑4 Turbo de OpenAI con contexto de 128K, entrada de texto/imagen, accedido a través de la API de OrcaRouter.
openai/gpt-4-turbo-2024-04-09 es una versión específica del modelo GPT-4 Turbo de OpenAI, lanzado el 9 de abril de 2024. Acepta entradas de texto e imágenes y ofrece una ventana de contexto de…
El modelo puede realizar una amplia gama de tareas de lenguaje natural: resumen, traducción, respuesta a preguntas, generación de código y escritura creativa. Con su contexto de 128K tokens, puede analizar libros enteros o grandes bases de código en una sola pasada. También procesa imágenes, por lo que puede responder preguntas sobre fotografías, diagramas o documentos escaneados. El sólido rendimiento del modelo en MATH-500 (73.7) indica que puede resolver problemas matemáticos complejos paso a paso. Para obtener los mejores resultados, proporcione instrucciones claras y use el mensaje del sistema para establecer el comportamiento. Se accede al modelo a través de la API de OrcaRouter en https://api.orcarouter.ai/v1 con el ID de modelo "openai/gpt-4-turbo-2024-04-09".
GPT-4 Turbo es potente pero relativamente caro, costando $10 por millón de tokens de entrada y $30 por millón de tokens de salida. Para tareas que no requieren razonamiento profundo o un contexto extenso, un modelo más ligero como GPT-3.5 Turbo (con un precio de alrededor de $0.5–$1.5 por millón de tokens) puede ser suficiente y mucho más económico. Algunos ejemplos incluyen clasificación simple de texto, chatbots básicos o generación de contenido de formato corto. Además, si su aplicación no necesita entrada multimodal o una ventana de contexto muy grande, un modelo más pequeño puede reducir la latencia y el costo. OrcaRouter le permite cambiar entre modelos modificando el ID del modelo en la llamada a la API.
Sí, GPT-4 Turbo (2024-04-09) acepta entradas de imágenes además de texto. Puede proporcionar imágenes como datos codificados en base64 o URL en la solicitud de API. El modelo puede interpretar el contenido de fotografías, diagramas, gráficos y texto en imágenes (por ejemplo, capturas de pantalla). Esto lo hace adecuado para tareas de visión como descripción de imágenes, respuesta visual a preguntas y análisis de documentos que incluyen páginas escaneadas. Al usar imágenes, el costo de tokens incluye los tokens visuales de la imagen; típicamente cada imagen consume tokens proporcionales a su resolución. El cálculo exacto de tokens está definido por OpenAI; consulte su documentación para obtener detalles. A través de OrcaRouter, envía el mismo formato de solicitud que la API de OpenAI.
La ventana de contexto de 128K tokens (aproximadamente 96 000 palabras) es ideal para tareas que requieren comprender secuencias muy largas. Por ejemplo, procesar un libro completo o un documento legal extenso en una sola llamada a la API, analizar un repositorio de código completo o mantener un historial de conversación que abarque cientos de intercambios. También permite técnicas como el prompting de "cadena de pensamiento" sobre trazas de razonamiento largas. Sin embargo, tenga en cuenta que la complejidad de atención del modelo puede aumentar la latencia para entradas muy largas. Para la mayoría de las aplicaciones de producción, una ventana de contexto de 8K–32K suele ser suficiente; aproveche los 128K completos solo cuando su tarea se beneficie genuinamente de la memoria extendida.
El benchmark MATH-500 consta de 500 problemas matemáticos desafiantes que abarcan álgebra, geometría, teoría de números y más. Una puntuación de 73.7 indica que GPT-4 Turbo resolvió correctamente aproximadamente el 73.7% de estos problemas. Este es un rendimiento sólido, que lo sitúa entre los mejores modelos para razonamiento matemático. En contexto, los modelos anteriores de GPT-4 obtuvieron puntuaciones más bajas en benchmarks matemáticos similares. La puntuación sugiere que el modelo puede manejar de manera confiable el razonamiento paso a paso, lo que es útil para sistemas de tutoría, verificación matemática automatizada y análisis de datos complejos. Tenga en cuenta que el rendimiento puede variar según el dominio del problema; el modelo aún puede cometer errores en preguntas altamente especializadas o ambiguas.
Las cifras exactas de latencia no son publicadas por OpenAI para este modelo. En general, GPT-4 Turbo es más rápido que el GPT-4 original, pero más lento que modelos pequeños como GPT-3.5 Turbo o GPT-4o Mini. El tiempo de respuesta real depende de la longitud de entrada, la longitud de salida, el volumen de solicitudes y la carga del servidor. OrcaRouter optimiza el enrutamiento hacia los endpoints de OpenAI, pero no añade latencia adicional más allá del salto de red. Para aplicaciones sensibles a la latencia, considera usar un modelo más rápido con un consumo total de tokens menor. Si necesitas respuestas inmediatas, puedes probar el modelo a través de la API de OrcaRouter y medir el rendimiento para tu carga de trabajo específica.
Como todos los modelos de lenguaje grandes, GPT-4 Turbo puede generar información incorrecta o sin sentido (alucinación). También puede ser verboso, produciendo respuestas más largas de lo necesario. Aunque es fuerte en matemáticas, puede tener dificultades con la precisión factual sobre eventos recientes (fecha de corte de los datos de entrenamiento no especificada; asuma conocimiento hasta principios de 2024). El modelo no admite la llamada a funciones de la misma manera que las versiones más nuevas, aunque acepta patrones de uso de herramientas en el formato de solicitud. Tampoco garantiza un formato consistente entre llamadas. Para tareas críticas de seguridad, siempre valide las salidas. OrcaRouter proporciona el modelo tal cual, sin filtrado adicional.
OrcaRouter aplica los precios de OpenAI sin margen adicional. El costo es de $10.00 por cada 1 millón de tokens de entrada y $30.00 por cada 1 millón de tokens de salida. Los tokens de entrada incluyen tokens de texto y de imagen (la cantidad de tokens de imagen la determina el algoritmo de OpenAI). Los tokens de salida son los generados por el modelo. Como no hay margen, el precio que ves es exactamente el cobro de OpenAI. La facturación se basa en el uso de tokens registrado por OrcaRouter. No hay tarifas adicionales ni mínimos. Puedes monitorear tu uso en el panel de OrcaRouter y establecer límites de gasto.
OrcaRouter no ofrece almacenamiento en caché de tokens para este modelo; cada solicitud a la API se factura según el recuento real de tokens. No hay descuentos por volumen ni descuentos por uso comprometido en este momento. El precio es estrictamente por token, como se describe. Para reducir costos, puedes optimizar tus prompts para usar menos tokens (por ejemplo, mensajes de sistema más cortos, truncando contexto innecesario). Alternativamente, para tareas que no requieren toda la potencia de GPT-4 Turbo, considera usar un modelo más barato disponible en OrcaRouter, como GPT-3.5 Turbo o GPT-4o Mini.
Los tokens de salida son tres veces más caros que los tokens de entrada ($30 frente a $10 por millón). Por lo tanto, generar respuestas largas aumenta significativamente el costo total. Para aplicaciones sensibles al costo, considere limitar el parámetro max_tokens a la longitud mínima necesaria. Además, tenga en cuenta que las instrucciones con muchas imágenes pueden consumir una gran cantidad de tokens de entrada (cada imagen puede consumir cientos de tokens). Estime siempre el uso de tokens antes de escalar. Una sola entrada de 128K tokens costaría $1.28 solo por la entrada, más $3.84 por 128K de salida (si se genera). En la práctica, las solicitudes típicas usan muchos menos tokens.
Puede usar el tokenizador de OpenAI o el conteo de tokens integrado de OrcaRouter. Para texto, 1 token ≈ 0.75 palabras en inglés. Para imágenes, el consumo de tokens depende del tamaño y nivel de detalle de la imagen; la documentación de OpenAI proporciona fórmulas. También puede enviar una solicitud de muestra pequeña e inspeccionar el campo usage en la respuesta de la API (que incluye prompt_tokens, completion_tokens y total_tokens). Multiplique por los precios por token para obtener el costo. OrcaRouter también muestra los costos por solicitud en los registros. Tenga en cuenta que la salida máxima es de 4.096 tokens, por lo que el costo de salida por solicitud está limitado a $0.12288 (4.096 * $30/1.000.000).
Utiliza el punto de conexión de la API compatible con OpenAI de OrcaRouter: https://api.orcarouter.ai/v1. Establece el parámetro model como "openai/gpt-4-turbo-2024-04-09". Incluye tu clave de API de OrcaRouter en el encabezado Authorization (Bearer tu_clave). El formato de solicitud es idéntico al de la API de Chat Completions de OpenAI. Ejemplo usando Python con la biblioteca openai: establece openai.base_url = "https://api.orcarouter.ai/v1" y openai.api_key = "orcarouter_key". Luego llama a openai.chat.completions.create(model="openai/gpt-4-turbo-2024-04-09", messages=[...]). Puedes pasar parámetros estándar como temperature, top_p, max_tokens (máx. 4096).
Todos los parámetros estándar de OpenAI Chat Completions son compatibles, incluyendo: temperature (0-2, por defecto 1), top_p (0-1, por defecto 1), max_tokens (hasta 4096), n (número de completions), secuencias de parada, frequency_penalty, presence_penalty y logit_bias. Para solicitudes multimodales, incluya un array de contenido con tipo "text" e "image_url". OrcaRouter pasa estos parámetros directamente a la API de OpenAI. Tenga en cuenta que algunas funciones avanzadas como function calling pueden funcionar pero no están documentadas oficialmente para esta versión del modelo; pruebe para confirmar. También puede transmitir respuestas estableciendo stream=True, lo que devuelve eventos enviados por el servidor.
Migrar es sencillo: cambia la URL base de https://api.openai.com/v1 a https://api.orcarouter.ai/v1 y reemplaza tu clave de API por tu clave de OrcaRouter. Actualiza el nombre del modelo a "openai/gpt-4-turbo-2024-04-09". Todo el formato de los mensajes, los system prompts, las definiciones de herramientas, etc., permanecen igual. OrcaRouter actúa como una puerta de enlace transparente, por lo que las respuestas son idénticas a las que devolvería OpenAI (siempre que el modelo y los parámetros sean los mismos). Puedes probar la migración enviando algunas solicitudes y comparando las salidas. No es necesario realizar cambios en tu ingeniería de prompts.
En comparación con el GPT-4 original (lanzado en marzo de 2023), GPT-4 Turbo ofrece varias mejoras: una ventana de contexto más grande (128K frente a 8K/32K), precios más bajos ($10/$30 frente a ~$30/$60 por millón de tokens) y tiempos de respuesta más rápidos. La puntuación MATH-500 de 73.7 es significativamente más alta que las puntuaciones anteriores de GPT-4 en puntos de referencia similares. Sin embargo, algunos usuarios informan que GPT-4 Turbo puede ser ligeramente menos consistente al seguir instrucciones de formato en comparación con GPT-4. Para la mayoría de las tareas, GPT-4 Turbo es la opción recomendada a menos que necesites específicamente el comportamiento de GPT-4. A través de OrcaRouter, puedes acceder a ambos modelos y comparar resultados directamente.
GPT-4o (el modelo multimodal posterior de OpenAI) ofrece capacidades multimodales nativas, velocidades más rápidas y una mejor comprensión visual. También tiene una ventana de contexto de 128K. GPT-4o es generalmente más barato que GPT-4 Turbo ($5/$15 por millón de tokens). En MATH-500, GPT-4o suele obtener puntuaciones más altas. GPT-4 Turbo sigue siendo una opción sólida si necesitas el comportamiento específico del GPT-4 Turbo original, o si ya has optimizado tus prompts para él. En OrcaRouter, puedes cambiar entre estos modelos modificando el ID del modelo. Recomendamos probar ambos en tu caso de uso para determinar cuál ofrece un mejor equilibrio precisión/costo.
Elige openai/gpt-4-turbo-2024-04-09 si necesitas un modelo confiable y de alto rendimiento con una ventana de contexto muy grande y estás dispuesto a pagar un precio superior por un razonamiento superior. Es especialmente fuerte en tareas de matemáticas (MATH-500 73.7). Si tu aplicación requiere entrada multimodal, tanto GPT-4 Turbo como GPT-4o lo admiten, pero GPT-4o puede ser más rápido y económico. Para tareas de texto simples, considera GPT-3.5 Turbo o GPT-4o Mini. OrcaRouter proporciona un amplio catálogo; evalúa el costo, la latencia y la calidad en tus datos específicos antes de comprometerte.
Compatible con OpenAI: conserva tu SDK actual
https://api.orcarouter.ai/v1from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.orcarouter.ai/v1",
api_key="$ORCAROUTER_API_KEY",
)
response = client.chat.completions.create(
model="openai/gpt-4-turbo-2024-04-09",
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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