מודל זה מציע אורך הקשר פי ארבעה מזה של gpt-3.5-turbo, ומאפשר לו לתמוך בכ-20 עמודים של טקסט בבקשה אחת בעלות גבוהה יותר. נתוני אימון: עד...
GPT-3.5 Turbo 16k היא גרסת הקשר מורחב של מודל GPT-3.5 Turbo של OpenAI, ששוחררה במקור כדי לתמוך במשימות הדורשות עיבוד כמויות טקסט גדולות יותר ללא פיצול. קיבולת חלון ההקשר של 16,385 טוקנים (כ-12,000…
GPT-3.5 Turbo 16k מצטיין במשימות מבוססות טקסט שבהן הקשר ארוך הוא יתרון. אלה כוללות סיכום מסמכים מרובי עמודים, ניהול שיחות רציפות מרובות סיבובים, מענה על שאלות על פני קטעים ארוכים, וביצוע סקירת קוד על פני בסיסי קוד גדולים יותר. חלון ההקשר של 16k מאפשר לו לקלוט פרקים שלמים או שרשורי אימייל ארוכים בבת אחת, מה שמפחית את הצורך בפיצול ידני של טקסט. המודל גם מטפל במשימות יצירה סטנדרטיות כמו ניסוח אימיילים, כתיבת תוכן יצירתי ומתן הסברים. מאחר שהוא מודל ממחלקת GPT-3.5, הוא מיומן בביצוע הוראות והפקת טקסט שוטף, אם כי ייתכן שלא יתאים ל-GPT‑4 בהיגיון מורכב או בידע תחומי עדין.
אם היישום שלך אינו דורש חלון הקשר מורחב, ייתכן שמודל GPT-3.5 Turbo 4k הסטנדרטי (או גרסאות זולות אחרות) יהיה חסכוני יותר. עבור משימות הכוללות הנחיות קצרות ופלטים מתחת ל‑4,000 טוקנים, גרסת ה‑16k אינה מציעה יתרון ועולה אותו מחיר לטוקן. כדאי גם לשקול מודל קטן או מהיר יותר כאשר צינור העיבוד שלך כבר עובד עם טקסט מפוצל ואינו נהנה מהקשר גדול. ב‑OrcaRouter תוכל לעבור בקלות בין מזהי מודל — לדוגמה, שימוש ב‑"openai/gpt-3.5-turbo" (4k) כאשר צורכי ההקשר מינימליים. הערך את כמות טוקני הקלט הממוצעת ובחר במודל המכסה >95% מהבקשות כדי להימנע מתשלום על קיבולת שאינה מנוצלת.
היתרון העיקרי של הקשר של 16k הוא היכולת לעבד תשומות ארוכות יותר בבקשה אחת, תוך שמירה על קוהרנטיות וביטול בעיות הנובעות מחלוקת טקסט בין חלונות. לדוגמה, ניתן להזין מאמר מחקר שלם בן 10,000 מילים למודל ולבקש ממנו לחלץ ממצאים מרכזיים מבלי צורך לתפור קטעים באופן ידני. ביישומי שיחה, המודל יכול לזכור את כל היסטוריית הדיאלוג מאינטראקציה ארוכה של תמיכת לקוחות, מה שמוביל לתשובות מודעות יותר להקשר. למשימות קוד, ניתן לכלול מספר קבצים או ספריית פונקציות שלמה בהנחיה, מה שמאפשר למודל להבין תלויות בין קבצים. יכולת זו מפחיתה את תקורת ההנדסה לבניית לוגיקת חלוקה לנתחים (chunking) וניהול מצב.
GPT-3.5 Turbo 16k יורש את המגבלות הכלליות של סדרת GPT-3.5. הוא יכול לייצר מידע שנשמע סביר אך אינו נכון או אינו נתמך (הזיה), במיוחד בתחומים נישה או מפורטים במיוחד. המודל הוא טקסט בלבד ואינו יכול לעבד תמונות, שמע או אמצעים אחרים. עומק ההיגיון שלו נמוך מזה של GPT‑4, ולכן הוא עלול להתקשות בלוגיקה מורכבת מרובת שלבים, בהוכחות מתמטיות או בפרשנות משפטית עדינה. ציון MMLU‑Pro של 46.2, אף שהוא מכובד, נמוך משמעותית מציון ה->80 האופייני של GPT‑4, מה שמעיד על דיוק עובדתי חלש יותר בנושאים מתקדמים. בנוסף, מגבלת ההקשר של 16,384 טוקנים, אף שהיא גדולה, אינה אינסופית; מסמכים ארוכים מאוד עדיין דורשים הנדסת הנחיות זהירה או חלוקה למקטעים.
GPT-3.5 Turbo 16k משיג ציון של 46.2 במבחן MMLU‑Pro. MMLU‑Pro היא תת‑קבוצה מותאמת של מערך הנתונים Massive Multitask Language Understanding, שנועדה להעריך את עומק הידע של מודל על פני 57 נושאים מגוונים הכוללים STEM, מדעי החברה, מדעי הרוח ומשפטים. הציון מייצג את שיעור השאלות שנענו נכונה. לשם השוואה, מודל GPT-3.5 Turbo (4k) הקטן יותר משיג בדרך כלל כ‑43 ב‑MMLU (רגיל), בעוד ש‑GPT‑4 משיג מעל 80. הנתון 46.2 מצביע על כך שלמודל זה יש הבנה מתונה של חומר עובדתי מורכב, אך הוא אינו ברמת המתקדמת ביותר באחזור ידע טהור. הוא מתאים ביותר למשימות שבהן הפקת טקסט שוטף עם דיוק עובדתי סביר חשובה יותר מהיסק ברמה הגבוהה ביותר.
בעוד שמבחני השוואת חשיבה ספציפיים אינם מסופקים, GPT-3.5 Turbo 16k מתנהג בדומה ל-GPT-3.5 Turbo הסטנדרטי בנושאי דדוקציה לוגית, חשבון וחשיבה הגיונית בסיסית. הוא יכול לפתור חידות לוגיות פשוטות והוראות מרובות‑שלבים, אך עלול להיכשל במשימות הדורשות הקפדה על אילוצים או חשיבה נגדית. חלון ההקשר המורחב אינו משפר את יכולת החשיבה כשלעצמה – הוא רק מאפשר התחשבות ביותר מידע קלט. בפועל, משתמשים מדווחים כי המודל מבצע באופן מספק משימות של סיכום, תרגום ויישומי צ'אטבוט, אך אין להסתמך עליו בהחלטות בעלות חשיבות גבוהה ללא אימות אנושי. ציון MMLU‑Pro של 46.2 מחזק כי המומחיות הספציפית לתחום היא בינונית.
מדדי מהירות ואחזור עבור GPT-3.5 Turbo 16k אינם ניתנים במפורש, אך בתור מודל מסוג GPT-3.5, הוא בדרך כלל מהיר יותר מ-GPT‑4 ומתאים ליישומים בזמן אמת. ב-OrcaRouter, זמן התגובה תלוי בשרת האחורי של OpenAI ובגורמי רשת. עבור קלטים אופייניים מתחת ל-4,000 טוקנים, המודל לרוב מחזיר את הטוקן הראשון תוך מאות מילישניות עד מספר שניות. משתמשים צריכים לצפות לאחזור דומה למודל GPT-3.5 Turbo (4k) הסטנדרטי, משום שהארכיטקטורה הבסיסית זהה למעט מגבלת ההקשר. מודל 16k עשוי להיות מעט איט יותר בעת עיבוד הנחיות ארוכות מאוד, מכיוון שהמודל צריך לטפל ביותר טוקנים, אך ההבדל הוא בדרך כלל שולי. עבור מקרי שימוש רגישים לאחזור, אנו ממליצים לבצע בדיקות עם אורכי ההנחיה הספציפיים שלכם.
תמחור עבור GPT-3.5 Turbo 16k ב-OrcaRouter הוא $3.00 לכל מיליון אסימוני קלט ו-$4.00 לכל מיליון אסימוני פלט, מחויב בתעריף המדויק של ספק OpenAI ללא תוספת מחיר. אין דמי פלטפורמה נוספים, רמות מנוי או הנחות נפח — התעריף קבוע ושקוף. החיובים מחושבים על בסיס מספר האסימונים בכל בקשה: אסימוני קלט הם סך האסימונים במערך ההודעות, ואסימוני פלט הם האסימונים שנוצרו בתגובה. OrcaRouter אינו מוסיף אסימוני תקורה. אתה משלם רק על מה שאתה משתמש בו, והשימוש שלך מפורט בלוח המחוונים של OrcaRouter.
הפשרה העיקרית בעלויות היא בין תשלום עבור חלון הקשר הגדול לבין שימוש בדגם זול יותר עם חלון קשר קטן. אם הקלט הממוצע שלך לעיתים רחוקות עולה על 4,000 טוקנים, דגם GPT-3.5 Turbo הרגיל (4k) — המתומחר ב-$1.50 לקלט / $2.00 לפלט למיליון טוקנים ב-OpenAI — יהיה חסכוני יותר. עם זאת, ברגע שהקלטים חורגים בקביעות מ-4,000 טוקנים, דגם ה-16k מונע חלוקה יקרה ל-Chunks ופעולות אחזור מורכבות. המחיר לטוקן של GPT-3.5 Turbo 16k הוא כפול מזה של הגרסה 4k. לכן, עליך להעריך את התפלגות הטוקנים שלך: אם יותר מ-50% מהבקשות דורשות >4k טוקנים, דגם ה-16k עשוי להיות זול יותר בסופו של דבר כאשר מביאים בחשבון את זמן ההנדסה הדרוש ליישום חלוקה ל-Chunks.
OrcaRouter אינה שומרת במטמון פלטי מודל או השלמות של prompt כברירת מחדל. כל בקשה נשלחת טרייה ל-OpenAI. משמעות הדבר היא שאתה נושא בעלויות אסימון מלאות בכל קריאה, כולל עבור קלטים חוזרים. כדי להפחית עלויות, שקול ליישם שמירה במטמון של prompt בצד שלך — לדוגמה, שמירת הודעת המערכת במטמון או שימוש במסד נתונים וקטורי כדי לשלוף הקשר רלוונטי במקום לשלוח מחדש את המסמך המלא בכל פעם. מכיוון שתמחור המודל הוא לכל אסימון ומבוסס על סך האסימונים שנשלחים, כל הפחתה באורך הקלט מפחיתה ישירות את העלות. מדיניות אפס-הרווח מבטיחה שכל אסטרטגיית מטמון שתנקוט תניב חיסכון באותו שיעור כמו שימוש ישיר ב-OpenAI.
OrcaRouter מפעיל אפס תוספת מחיר על GPT-3.5 Turbo 16k. המחירים המוצגים — $3.00 לכל מיליון טוקנים בקלט ו-$4.00 לכל מיליון טוקנים בפלט — הם בדיוק התעריפים שנקבעו על ידי OpenAI למודל זה. OrcaRouter לא מוסיף עמלות נוספות. מדיניות זו הופכת את OrcaRouter למשווק ישיר: אתה משלם את התעריף של הספק ללא תוספות פלטפורמה. אין דרישת מינימום להוצאה או התחייבות. עם זאת, שים לב שאם OpenAI תשנה את התמחור שלה בעתיד, OrcaRouter יעביר את השינויים האלה. תוכל לעקוב אחר העלויות שלך בזמן אמת דרך לוח הבקרה של OrcaRouter, המציג שימוש בטוקנים ועלות לכל מודל.
כדי להשתמש ב-GPT-3.5 Turbo 16k דרך OrcaRouter, הגדר את כתובת ה‑base URL של לקוח ה‑API שלך ל‑https://api.orcarouter.ai/v1 והשתמש במזהה המודל "openai/gpt-3.5-turbo-16k". כל הפרמטרים של OpenAI chat‑completion נתמכים, כולל messages, temperature, top_p, frequency_penalty, presence_penalty, max_tokens, stop ו‑stream. עליך לבצע אימות באמצעות מפתח API תקף של OrcaRouter שסופק בכותרת Authorization (Bearer <key>). דוגמה באמצעות curl: curl https://api.orcarouter.ai/v1/chat/completions -H "Authorization: Bearer YOUR_KEY" -H "Content-Type: application/json" -d '{"model":"openai/gpt-3.5-turbo-16k","messages":[{"role":"user","content":"Hello"}],"max_tokens":1024}'. OrcaRouter מחזיר את אותו מבנה JSON כמו OpenAI.
כל פרמטרי ההשלמה של OpenAI זמינים בעת שימוש ב-GPT-3.5 Turbo 16k דרך OrcaRouter. הפרמטרים העיקריים כוללים: messages (מערך של אובייקטי role/content), temperature (0‑2, ברירת מחדל 1), top_p (0‑1, ברירת מחדל 1), n (מספר ההשלמות להפקה, ברירת מחדל 1), stream (בוליאני, ברירת מחדל false), max_tokens (עד 4096), stop (מחרוזת אחת או יותר), frequency_penalty (‑2‑2, ברירת מחדל 0), presence_penalty (‑2‑2, ברירת מחדל 0), ו-logit_bias (מפה של מזהי טוקנים להטיה). מזהה המודל חייב להיות בדיוק "openai/gpt-3.5-turbo-16k". שים לב ש-max_tokens לא יכול לעלות על 4096, וסך הטוקנים של prompt + completion חייב להישאר בטווח 16,384. OrcaRouter מאמת מגבלות אלה ומחזיר שגיאה אם הן נחצות.
המעבר מאינטגרציה ישירה של OpenAI ל-OrcaRouter עבור GPT-3.5 Turbo 16k דורש רק שלושה שינויים: עדכון כתובת ה-URL הבסיסית מ-https://api.openai.com/v1 ל-https://api.orcarouter.ai/v1, החלפת מפתח ה-API במפתח OrcaRouter שלך, ושינוי מזהה המודל מ-"gpt-3.5-turbo-16k" ל-"openai/gpt-3.5-turbo-16k". כל שאר הקוד, כולל עיצוב הודעות, טיפול בפרמטרים וניתוח תגובות, נשאר בדיוק זהה. אם השתמשת בעבר בגרסת ה-4k, תוכל לעבור למודל ה-16k על ידי שינוי מזהה המודל בלבד. אין צורך בשינויים בסכמה או במגבלות קצב; OrcaRouter משקף את מפרט ה-API של OpenAI. ניתן לבצע בדיקה על ידי שליחת בקשה אחת עם הנחיה קצרה לאישור אימות ומבנה התגובה.
GPT-3.5 Turbo 16k ו-GPT-3.5 Turbo 4k (מזהה דגם "openai/gpt-3.5-turbo") חולקים את אותה ארכיטקטורת בסיס ואותן יכולות. ההבדלים היחידים הם חלון ההקשר (16,384 לעומת 4,096 טוקנים) והתמחור. גרסת ה-4k זולה יותר: ב-OpenAI, היא עולה $1.50/1M טוקני קלט ו-$2.00/1M טוקני פלט; באמצעות OrcaRouter חלים אותם תעריפים. גרסת ה-16k עולה בדיוק כפול. הביצועים במבחני מדד כמו MMLU (סטנדרטי) כמעט זהים — GPT-3.5 Turbo 4k מקבל ציון של כ-43 ב-MMLU, בעוד שגרסת ה-16k מקבלת ציון 46.2 ב-MMLU‑Pro (גרסה קשה יותר). עבור משימות שמתאימות ל-4k טוקנים, מודל ה-4k חסכוני יותר. עבור משימות ארוכות יותר, מודל ה-16k מונע שגיאות חיתוך של הקשר.
בהשוואה ל‑GPT‑4 (למשל, "openai/gpt-4"), GPT-3.5 Turbo 16k חלש משמעותית בחשיבה, דיוק עובדתי והתאמת בטיחות. GPT‑4 בדרך כלל משיג >80 ב‑MMLU ומטפל הרבה יותר טוב בלוגיקה רב‑שלבית מורכבת ובהוראות ניואנסיות. GPT‑4 תומך גם בתמונות בחלק מהגרסאות ויש לו חלון הקשר של עד 8,192 או 32,768 טוקנים. עם זאת, GPT‑4 איטי ויקר בהרבה — לרוב פי 10‑20 לטוקן. מודלי Claude (למשל, "anthropic/claude-2") גם מציעים חלוני הקשר גדולים (100k טוקנים) וחשיבה חזקה, אך מתומחרים גבוה יותר מ‑GPT-3.5 Turbo ועשויים להיות בעלי סמנטיקת API שונה. GPT-3.5 Turbo 16k הוא בחירה חסכונית כאשר אתה זקוק רק להקשר מורחב ללא יכולת חשיבה מהשורה הראשונה. OrcaRouter מאפשר לך לנסות כל מודל בקלות.
תואם OpenAI — המשיכו להשתמש ב-SDK שכבר יש לכם
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-3.5-turbo-16k",
messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}],
)
print(response.choices[0].message.content)frequency_penaltylogit_biaslogprobsmax_tokenspresence_penaltyresponse_formatseedstopstreamtemperaturetool_choicetoolstop_logprobstop_p| קלט / 1M טוקנים | $3.00 |
|---|---|
| פלט / 1M tokens | $4.00 |
| מטבע | USD |
הערכה מבוססת מחיר מחירון
הערכה בלבד — ספירת הטוקנים בפועל תלויה בטוקנייזר של הספק.
על מה מפתחים מדברים השבוע
GET /api/public/models/openai/gpt-3.5-turbo-16kפתיחה @misc{orcarouter_gpt_3_5_turbo_16k,
title = {GPT-3.5 Turbo 16k API},
author = {OpenAI},
year = {2023},
howpublished = {OrcaRouter},
url = {https://www.orcarouter.ai/models/openai/gpt-3.5-turbo-16k}
}OpenAI. (2023). GPT-3.5 Turbo 16k API. OrcaRouter. https://www.orcarouter.ai/models/openai/gpt-3.5-turbo-16k