Le modèle phare d'OpenAI, GPT-4, est un modèle de langage multimodal à grande échelle capable de résoudre des problèmes difficiles avec une plus grande précision que les modèles précédents grâce à ses connaissances générales plus larges et à son raisonnement avancé...
OpenAI GPT-4 est un grand modèle de langage conçu pour les tâches textuelles. Il accepte uniquement des entrées textuelles et génère des sorties textuelles. Le modèle dispose d'une fenêtre…
GPT-4 démontre de solides performances en raisonnement, écriture créative, résumé, traduction et génération de code. Il peut gérer des instructions complexes et produire des réponses cohérentes et détaillées dans de nombreux domaines. Sur le benchmark AA Coding, GPT-4 obtient un score de 13,1, ce qui indique une résolution efficace de problèmes dans les tâches de programmation. Le modèle est également connu pour sa capacité à suivre des instructions nuancées et à maintenir une cohérence lors de longues conversations. Cela le rend adapté à des applications comme les chatbots, la création de contenu et le développement logiciel assisté. Cependant, il n'est pas optimisé pour le streaming en temps réel ou des exigences de très faible latence.
GPT-4 excelle dans les tâches nécessitant une compréhension profonde et la génération de langage naturel. Les cas d'usage courants incluent la rédaction d'essais ou de rapports, la rédaction d'e-mails, la génération et le débogage de code dans plusieurs langues, la création de résumés de longs documents, la réponse à des questions basées sur un contexte fourni, et la simulation d'agents conversationnels. Il peut également gérer des tâches de classification, d'extraction et de raisonnement. Pour les tâches qui impliquent uniquement du texte et qui tiennent dans la fenêtre de contexte de 8 191 tokens, GPT-4 fournit une sortie de haute qualité. Il est moins adapté aux applications en temps réel avec des contraintes de latence strictes ou pour gérer de très grands contextes au-delà de sa limite de tokens.
Si votre application nécessite uniquement des sorties simples et courtes, ou si vous effectuez un traitement en masse où le coût est une préoccupation principale, vous pourriez opter pour un modèle plus économique disponible sur OrcaRouter, tel que GPT-3.5-Turbo. Le prix de GPT-4 de 30 $ pour 1M de tokens d'entrée est nettement plus élevé que de nombreuses alternatives. Pour des tâches comme la classification de base, l'extraction de mots-clés ou des questions-réponses simples, un modèle plus petit peut fournir des résultats comparables à moindre coût. De plus, si votre cas d'utilisation n'exige pas la profondeur de raisonnement de GPT-4, un modèle plus léger peut être suffisant. OrcaRouter vous permet de tester plusieurs modèles et de comparer les compromis coût/qualité.
Oui. GPT-4 est capable de générer du code dans divers langages de programmation, notamment Python, JavaScript, C++ et d'autres. Il peut également aider au débogage en analysant des messages d'erreur ou des extraits de code. Le score AA Coding de 13,1 du modèle reflète sa capacité à résoudre des défis de codage. Par exemple, vous pouvez fournir une description de problème et recevoir une solution fonctionnelle, ou demander à GPT-4 de réviser du code existant pour détecter des bogues ou des inefficacités. Cependant, vérifiez toujours l'exactitude et la sécurité du code généré, car les modèles peuvent produire du code qui semble plausible mais qui est défectueux.
Le benchmark AA Coding évalue les performances d'un modèle sur des tâches de programmation, impliquant généralement l'écriture de code pour résoudre des problèmes algorithmiques. GPT-4 obtient un score de 13,1 sur ce benchmark. Ce nombre indique la performance moyenne sur un ensemble de défis de codage, les scores plus élevés représentant une meilleure précision et exhaustivité. Pour contexte, les performances d'experts humains sur de tels benchmarks sont souvent plus élevées, mais le score de GPT-4 le place parmi les modèles de premier plan pour la génération de code. Ce benchmark est un indicateur de la capacité de raisonnement et de résolution de problèmes du modèle dans un domaine technique.
Bien que les chiffres précis au-delà de AA Coding ne soient pas fournis ici, GPT-4 est connu pour obtenir de solides résultats sur divers benchmarks de traitement du langage naturel, notamment les tâches de compréhension linguistique, de traduction et de résumé. Il surpasse généralement les modèles antérieurs comme GPT-3.5 dans la plupart des évaluations. Cependant, les performances peuvent varier selon la tâche exacte et l’ensemble de données. La fenêtre de contexte de 8 191 jetons du modèle lui permet de traiter des entrées relativement longues, ce qui peut être bénéfique pour les tâches nécessitant un raisonnement au niveau du document. Sur OrcaRouter, vous pouvez tester GPT-4 sur vos propres données pour évaluer son adéquation.
La latence de GPT-4 dépend de la longueur des jetons d'entrée et de sortie, ainsi que de la charge globale de l'API. Généralement, GPT-4 est plus lent que les modèles plus petits comme GPT-3.5 en raison de sa taille plus importante et de calculs plus complexes. Pour des invites courtes, les temps de réponse peuvent être de quelques secondes ; pour des sorties plus longues, cela peut prendre des dizaines de secondes. OrcaRouter fournit un point de terminaison API standard qui diffuse les réponses si vous définissez stream=True. Pour les applications en temps réel où une faible latence est critique, envisagez d'utiliser un modèle plus rapide. Les chiffres exacts de latence ne sont pas publiés, mais peuvent être estimés par des tests.
GPT-4 a plusieurs limitations. Il ne traite que le texte, donc il ne peut pas gérer directement les images ou l'audio. Sa fenêtre de contexte de 8 191 tokens signifie qu'il ne peut pas traiter des documents très longs en une seule fois. Le modèle peut produire des informations plausibles mais incorrectes (hallucination) et peut être sensible à la formulation des invites. Il n'a également aucune mémoire inhérente au-delà du contexte de la conversation actuelle. Le prix est relativement élevé par rapport aux modèles plus petits. Enfin, comme tous les LLM, il peut générer du contenu biaisé ou dangereux s'il n'est pas correctement guidé. Utilisez une modération et une validation appropriées dans les systèmes de production.
OrcaRouter facture le tarif exact du fournisseur pour GPT-4 sans aucune marge. Les jetons d'entrée coûtent 30,00 $ pour 1 million de jetons, et les jetons de sortie coûtent 60,00 $ pour 1 million de jetons. Les jetons d'entrée et de sortie sont facturés séparément. Cela signifie que le coût total d'une requête est (input_tokens * $30/1M) + (output_tokens * $60/1M). Par exemple, une requête avec 1000 jetons d'entrée et 500 jetons de sortie coûterait 0,001 * $30 + 0,0005 * $60 = $0,03 + $0,03 = $0,06. Il n'y a aucuns frais supplémentaires de la part d'OrcaRouter au-delà de la facturation à l'usage.
OrcaRouter peut offrir des options de mise en cache pour les prompts ou les complétions répétés, ce qui peut réduire les coûts si vous envoyez des requêtes identiques plusieurs fois. Consultez la documentation d'OrcaRouter pour les détails sur la mise en cache et comment l'activer. Pour GPT-4, comme la tarification est par token et relativement élevée, la mise en cache peut être bénéfique pour les requêtes statiques. De plus, vous pouvez contrôler les coûts en gérant l'utilisation des tokens : gardez les prompts concis, utilisez des sorties plus courtes et définissez max_tokens de manière appropriée. Il n'y a pas de remises sur volume sur OrcaRouter pour GPT-4 ; la tarification est uniforme par million de tokens.
GPT-4 fait partie des modèles les plus coûteux disponibles sur OrcaRouter. En comparaison, GPT-3.5-Turbo est nettement moins cher (souvent moins de 1 $ pour 1M tokens d'entrée). Les modèles plus petits d'autres fournisseurs sont également plus économiques. Si votre tâche ne nécessite pas le niveau de raisonnement de GPT-4, passer à un modèle moins cher peut générer des économies substantielles. OrcaRouter vous permet de tester plusieurs modèles avec la même interface API, afin d'évaluer la qualité par rapport au coût. La politique de marge zéro signifie que vous ne payez que le tarif du fournisseur ; il n'y a aucun supplément pour l'utilisation d'OrcaRouter.
Oui. OrcaRouter fonctionne sur la base du paiement à l'utilisation. Vous êtes facturé uniquement pour les tokens que vous utilisez. Il n'y a aucun engagement initial ni exigence d'utilisation minimale. Vous devez disposer de crédits suffisants ou d'un compte approvisionné pour effectuer des appels API. Les tarifs sont par million de tokens comme indiqué. Pour la planification budgétaire, vous pouvez estimer les coûts en fonction du volume de tokens attendu. OrcaRouter fournit des analyses d'utilisation dans le tableau de bord. Notez que les requêtes peuvent échouer si le solde de votre compte est insuffisant.
Pour appeler GPT-4, utilisez le point de terminaison d'API compatible OpenAI fourni par OrcaRouter : URL de base https://api.orcarouter.ai/v1. Définissez le paramètre model sur "openai/gpt-4". Vous pouvez utiliser n'importe quelle bibliothèque cliente OpenAI en modifiant base_url. Exemple utilisant le package Python openai : ```python import openai client = openai.OpenAI(api_key="YOUR_ORCAROUTER_KEY", base_url="https://api.orcarouter.ai/v1") response = client.chat.completions.create( model="openai/gpt-4", messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}] ) print(response.choices[0].message.content) ``` N'oubliez pas de remplacer YOUR_ORCAROUTER_KEY par votre vraie clé API.
Vous pouvez utiliser les paramètres de complétion de chat standard d'OpenAI : `messages`, `max_tokens`, `temperature`, `top_p`, `frequency_penalty`, `presence_penalty`, `stop`, `stream`, etc. Le `model` doit être `"openai/gpt-4"`. Le paramètre `max_tokens` ne doit pas dépasser 8192 moins les tokens d'entrée. `temperature` contrôle le caractère aléatoire (0 à 2). `stream` défini sur `true` permet le streaming token par token. Tous les paramètres sont passés dans le corps JSON. OrcaRouter prend en charge le même schéma qu'OpenAI. Reportez-vous à la documentation de l'API OpenAI pour des descriptions détaillées des paramètres.
Oui. Si vous utilisez déjà la bibliothèque Python OpenAI ou tout SDK compatible avec l'API OpenAI, il vous suffit de modifier le `base_url` en `https://api.orcarouter.ai/v1` et de mettre à jour votre clé API. L'ID du modèle passe de "gpt-4" à "openai/gpt-4". Aucune autre modification de code n'est nécessaire. L'API d'OrcaRouter est conçue comme un remplacement direct de l'API OpenAI. Cela rend la migration simple. Vous pouvez tester avec un petit nombre de requêtes pour vérifier le comportement avant de basculer le trafic de production.
Oui. Définissez le paramètre `stream` sur `true` dans votre requête API. La réponse sera un itérateur de blocs de complétion de chat, suivant le format de streaming d'OpenAI. Cela vous permet d'afficher les tokens au fur et à mesure qu'ils sont générés. Le streaming peut améliorer la latence perçue pour les utilisateurs finaux. OrcaRouter gère le streaming nativement. Assurez-vous simplement que votre code client gère correctement le stream. Exemple utilisant la bibliothèque Python d'OpenAI avec `stream=True` produit un objet `Stream`.
GPT-4 est généralement plus performant en matière de raisonnement, de créativité et de suivi d'instructions complexes par rapport à GPT-3.5-Turbo. Sur des benchmarks comme AA Coding, GPT-4 surpasse GPT-3.5 (qui obtient des scores inférieurs). Cependant, GPT-4 est aussi plus cher (30 $/60 $ par million de tokens contre un coût bien inférieur pour GPT-3.5). GPT-3.5 dispose d'une fenêtre de contexte plus grande (16 384 tokens) par rapport aux 8 191 tokens de GPT-4. Si votre tâche est simple ou sensible au budget, GPT-3.5 peut suffire. Pour du codage complexe, de l'écriture longue ou une analyse nuancée, GPT-4 donne de meilleurs résultats. Les deux sont des modèles textuels uniquement, disponibles sur OrcaRouter.
Les modèles Claude (par exemple, Claude 3 Sonnet ou Opus) offrent des fenêtres de contexte plus grandes (jusqu'à 200K tokens) et une entrée multimodale dans certaines versions. GPT-4 est uniquement textuel et limité à 8 191 tokens. Les modèles Claude sont également tarifés différemment. Sur les benchmarks de raisonnement, les deux familles sont compétitives, mais le score AA Coding de 13,1 de GPT-4 peut être supérieur ou inférieur à celui de variantes spécifiques de Claude. Le choix entre eux dépend de vos besoins spécifiques : Claude pour les longs documents ou le multimodal, GPT-4 pour la génération de texte haute performance dans sa limite de contexte. OrcaRouter prend en charge les deux, vous pouvez donc comparer directement.
Les modèles open-source comme Llama 3 (70B) peuvent parfois égaler GPT-4 sur certaines tâches, mais nécessitent souvent un hébergement plus complexe et présentent des compromis différents. GPT-4 est propriétaire mais disponible via une API simple avec une tarification prévisible. Llama 3 peut offrir des fenêtres de contexte plus grandes ou un coût par jeton inférieur s'il est auto-hébergé, mais des coûts d'infrastructure s'appliquent. La qualité constante de GPT-4 et la tarification sans marge via OrcaRouter le rendent facile à utiliser. Pour un réglage fin personnalisé, les modèles open-source offrent plus de flexibilité. OrcaRouter donne également accès à certains modèles open-source pour comparaison.
La valeur de GPT-4 dépend de votre cas d'utilisation. Si vous avez besoin d'un raisonnement de premier ordre, de génération de code ou de production créative, le coût plus élevé peut être justifié. Dans les scénarios où les erreurs sont coûteuses (par exemple, la rédaction juridique, le débogage complexe), la précision de GPT-4 peut faire gagner du temps et de l'argent. Pour les tâches plus simples, des modèles moins chers comme GPT-3.5 offrent des performances adéquates à une fraction du prix. OrcaRouter vous permet de tester A/B des modèles sur vos données pour quantifier la différence de qualité. En fin de compte, la décision est un compromis coût-qualité : utilisez GPT-4 lorsque sa qualité de production se traduit par une valeur commerciale tangible.
Compatible OpenAI — gardez votre SDK actuel
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",
messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}],
)
print(response.choices[0].message.content)frequency_penaltylogit_biaslogprobsmax_tokenspresence_penaltyresponse_formatseedstopstreamtemperaturetool_choicetoolstop_logprobstop_p| Entrée / 1M tokens | $30.00 |
| Sortie / 1M tokens | $60.00 |
| Devise | USD |
Estimation basée sur le tarif public
Estimation seulement — le nombre réel de tokens dépend du tokeniseur du fournisseur.
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author = {OpenAI},
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}OpenAI. (2023). GPT-4 API. OrcaRouter. https://www.orcarouter.ai/models/openai/gpt-4