Modello di testo conveniente da OpenAI con punteggio MMLU-Pro di 46.2, accessibile tramite API OrcaRouter.
openai/gpt-3.5-turbo-0125 è un modello di generazione di testo sviluppato da OpenAI e disponibile tramite l'API di OrcaRouter. Fa parte della famiglia GPT-3.5-Turbo, ottimizzato per attività…
GPT-3.5-Turbo-0125 eccelle in un'ampia gamma di attività basate sul testo, tra cui chat, riassunti, traduzioni, risposte a domande e generazione di contenuti. Gestisce bene le istruzioni e può produrre risposte coerenti e contestualmente appropriate per l'assistenza clienti, il brainstorming e l'etichettatura dei dati. I suoi dati di addestramento coprono diversi domini fino ad aprile 2023, consentendo prestazioni ragionevoli su conoscenze comuni e stili di scrittura. Per output strutturati, può formattare JSON o seguire schemi personalizzati quando gli viene richiesto chiaramente.
Se la tua applicazione prevede volumi molto elevati con attività semplici e ripetitive, come classificazioni dirette o generazione di frasi singole, potresti prendere in considerazione l'utilizzo di modelli più piccoli come GPT-3.5-Turbo-Instruct o persino alternative open-source ospitate su OrcaRouter. I risparmi sui costi possono essere notevoli quando il numero di token è basso e i requisiti di accuratezza sono minimi. Tuttavia, GPT-3.5-Turbo-0125 rimane una scelta economica per la maggior parte degli usi generici, soprattutto grazie al suo solido punteggio di 46.2 su MMLU-Pro.
Sì, il modello è stato addestrato su testo multilingue, anche se le sue prestazioni migliori sono in inglese. È in grado di comprendere e generare testo in molte lingue, tra cui spagnolo, francese, cinese, arabo e altre. La precisione può diminuire per lingue con rappresentazione limitata nei dati di addestramento o per espressioni altamente idiomatiche. Per attività che richiedono una fluenza multilingue precisa, considera di integrare un fine-tuning specifico per la lingua o di utilizzare un modello nativo. Input e output sono sempre testo, quindi i caratteri non inglesi sono supportati.
Poiché la finestra di contesto totale è di 16.385 token (specifica pubblica ampiamente nota), il modello può elaborare documenti moderatamente lunghi in un unico passaggio. Tuttavia, l'output è limitato a 4096 token per richiesta. Per output più lunghi, è necessario implementare un approccio map-reduce o a finestra scorrevole. Il meccanismo di attenzione del modello può mantenere la coerenza sull'intero contesto, ma le prestazioni potrebbero degradarsi per attività che richiedono di fare riferimento all'inizio di un prompt lungo. Si consigliano strategie di suddivisione in blocchi e riepilogo per testi molto lunghi.
MMLU-Pro è una versione migliorata del benchmark Massive Multitask Language Understanding, che misura la capacità di un modello di rispondere a domande in 57 materie, tra cui scienze, diritto e discipline umanistiche. Un punteggio di 46.2 indica che GPT-3.5-Turbo-0125 risponde correttamente al 46.2% circa delle domande, risultando competitivo tra i modelli più piccoli. Questo punteggio riflette una solida conoscenza generale, ma mostra anche margini di miglioramento rispetto a modelli più grandi come GPT-4. Per attività che richiedono una profonda competenza, considera di valutare il modello su benchmark specifici per dominio.
La latenza esatta dipende dalla dimensione della richiesta, dalle condizioni di rete e dal carico corrente sull'infrastruttura di OpenAI. Nell'uso tipico, GPT-3.5-Turbo-0125 risponde in pochi secondi per prompt brevi, spesso più velocemente dei modelli più grandi. OrcaRouter non aggiunge overhead significativo oltre al tempo di risposta del provider. Per applicazioni in tempo reale, testa con il tuo carico di lavoro. La velocità e il costo del modello lo rendono una scelta popolare per chatbot interattivi e pipeline di produzione dove la latenza per richiesta è importante.
GPT-3.5-Turbo-0125 è ampiamente utilizzato per la sua affidabilità, formattazione coerente e forti capacità di seguire le istruzioni. Raramente fallisce nel produrre una risposta coerente e gestisce errori di battitura o frasi ambigue con naturalezza. La sua copertura formativa fino ad aprile 2023 gli consente di rispondere con precisione a eventi correnti di quel periodo. Il modello supporta anche messaggi di sistema per impostare il comportamento, rendendolo facile da personalizzare per diverse applicazioni come giochi di ruolo o generazione vincolata.
Questo modello potrebbe avere difficoltà con ragionamenti complessi, operazioni aritmetiche a più passaggi e istruzioni molto sfumate. A volte può produrre risposte plausibili ma errate (allucinazioni) e potrebbe non applicare coerentemente regole di formattazione rigorose. La sua lunghezza di output è limitata a 4096 token, che potrebbe essere insufficiente per la generazione di contenuti di lunga durata. Inoltre, per impostazione predefinita non ha accesso a Internet e non può recuperare informazioni in tempo reale o eseguire azioni al di fuori dell'interfaccia di chat. Per una logica avanzata o dati aggiornati, considera la generazione aumentata da recupero (RAG) o un modello più capace.
OrcaRouter applica esattamente gli stessi prezzi di OpenAI, senza alcun margine: $0.50 per 1 milione di token in input e $1.50 per 1 milione di token in output. Non ci sono costi aggiuntivi per la piattaforma, abbonamenti o addebiti per richiesta oltre a queste tariffe per token. I token in input includono il prompt, il messaggio di sistema e la cronologia della conversazione; i token in output sono la risposta generata. La fatturazione si basa sul numero di token elaborati, misurati con il tokenizer tiktoken per GPT-3.5.
Mentre GPT-3.5-Turbo-0125 è già uno dei modelli più convenienti di OpenAI, puoi ottimizzare ulteriormente inviando prompt più brevi, riducendo la cronologia della conversazione quando possibile e utilizzando un valore max_tokens più piccolo se il tuo caso d'uso lo consente. Evita messaggi di sistema eccessivamente lunghi se non necessari. Per volumi molto elevati, valuta se un modello gratuito o open-source su OrcaRouter può soddisfare i tuoi requisiti di accuratezza. Il compromesso è che i modelli meno costosi potrebbero richiedere una progettazione dei prompt o un fine-tuning più rigorosi.
OrcaRouter al momento non offre un meccanismo di caching integrato per prompt o risposte. Ogni chiamata API viene fatturata in base ai token inviati e ricevuti in quella richiesta. Se riutilizzi lo stesso prompt in più chiamate (ad esempio, messaggi di sistema identici), ti vengono addebitati quei token ogni volta. Per ridurre i costi, valuta la possibilità di fare caching di richieste identiche a livello di applicazione o di raggruppare più query in un singolo prompt con più messaggi utente.
Utilizza l'endpoint standard OpenAI Chat Completions con URL di base https://api.orcarouter.ai/v1. Imposta il parametro model su 'openai/gpt-3.5-turbo-0125'. Includi la tua chiave API OrcaRouter nell'intestazione Authorization. Esempio utilizzando cURL: curl https://api.orcarouter.ai/v1/chat/completions -H 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY' -H 'Content-Type: application/json' -d '{"model":"openai/gpt-3.5-turbo-0125","messages":[{"role":"user","content":"Hello"}]}'. Il formato della risposta corrisponde alla specifica di OpenAI.
Tutti i parametri standard delle chat completions di OpenAI sono disponibili, tra cui: 'messages', 'max_tokens' (fino a 4096), 'temperature', 'top_p', 'frequency_penalty', 'presence_penalty', 'stop' e 'stream'. È supportato anche 'n' (numero di completions). Non è previsto il supporto per 'logprobs' o 'logit_bias' per questo modello sul gateway OrcaRouter. Nota che il parametro 'max_tokens' è limitato a 4096 per corrispondere al limite di output del modello. Per lo streaming, imposta 'stream': true per ricevere delta incrementali.
Se attualmente usi OpenAI direttamente, migrare a OrcaRouter è semplice: cambia l'URL di base da https://api.openai.com/v1 a https://api.orcarouter.ai/v1, aggiorna l'ID del modello in 'openai/gpt-3.5-turbo-0125' se stavi usando un alias generico, e sostituisci la tua chiave API con quella di OrcaRouter. Non sono necessarie modifiche al codice per il formato dei messaggi o i parametri. Se stavi usando un altro provider, assicurati che la tua libreria client supporti lo schema compatibile con OpenAI. OrcaRouter offre una sostituzione diretta.
GPT-4 generalmente supera GPT-3.5-Turbo-0125 in ragionamento complesso, accuratezza fattuale e nell'esecuzione di istruzioni sfumate, come evidenziato dai punteggi più elevati nei benchmark MMLU e in altri test. Tuttavia, GPT-4 è significativamente più costoso (tipicamente 10x il costo per token) e può avere una latenza maggiore. GPT-3.5-Turbo-0125 offre un interessante rapporto qualità-prezzo per attività che non richiedono la profondità di GPT-4. Scegli il modello più grande per analisi avanzate o quando il margine di errore è ridotto.
Anthropic's Claude 3 Haiku è un modello concorrente a basso costo con inferenza rapida e robuste funzionalità di sicurezza. Entrambi i modelli sono solo testuali e progettati per applicazioni ad alto volume. Sebbene i confronti specifici sui benchmark varino, GPT-3.5-Turbo-0125 è ampiamente adottato e beneficia di una vasta documentazione ed ecosistema. Claude 3 Haiku può avere punti di forza diversi nella scrittura creativa e nel comportamento di rifiuto. La scelta dipende dalle preferenze dello sviluppatore e dai requisiti di integrazione. OrcaRouter supporta entrambi i modelli, quindi puoi confrontarli direttamente.
I modelli open-source (ad esempio Llama 3, Mistral) possono essere eseguiti sul proprio hardware o tramite OrcaRouter per costi potenzialmente inferiori per token, specialmente su larga scala. Tuttavia, richiedono spesso più configurazione, ingegnerizzazione dei prompt e potrebbero avere una capacità di seguire le istruzioni più debole. GPT-3.5-Turbo-0125 offre affidabilità chiavi in mano, qualità costante e nessuna gestione dell'infrastruttura. Per i team senza competenze di ML, l'API gestita è spesso preferibile. Esegui benchmark sul tuo carico di lavoro specifico per decidere.
OpenAI potrebbe rilasciare versioni più recenti di GPT-3.5-Turbo o deprecare questo snapshot specifico. OrcaRouter aggiornerà di conseguenza i modelli disponibili. Se la tua applicazione si basa su un comportamento coerente, potresti voler fissare una versione specifica del modello utilizzando l'ID esatto del modello. OrcaRouter fornisce un preavviso di deprecazioni. Per sistemi di produzione ad alto rischio, considera di testare le nuove versioni in un ambiente di staging prima di passare.
Compatibile con OpenAI: mantieni il tuo SDK
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-3.5-turbo-0125",
messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}],
)
print(response.choices[0].message.content)frequency_penaltylogit_biaslogprobsmax_tokenspresence_penaltyresponse_formatseedstopstreamtemperaturetool_choicetoolstop_logprobstop_pparallel_tool_calls| Input / 1M token | $0.500 |
| Output / 1M token | $1.50 |
| Valuta | USD |
Stima basata sul prezzo di listino
Solo una stima — il numero effettivo di token dipende dal tokenizzatore del provider.
GET /api/public/models/openai/gpt-3.5-turbo-0125Apri @misc{orcarouter_gpt_3_5_turbo_0125,
title = {openai/gpt-3.5-turbo-0125 API},
author = {openai},
year = {n.d.},
howpublished = {OrcaRouter},
url = {https://www.orcarouter.ai/models/openai/gpt-3.5-turbo-0125}
}openai. (n.d.). openai/gpt-3.5-turbo-0125 API. OrcaRouter. https://www.orcarouter.ai/models/openai/gpt-3.5-turbo-0125