L'ultimo modello GPT-4 Turbo con capacità di visione. Le richieste di visione ora possono utilizzare la modalità JSON e la chiamata di funzioni. Dati di addestramento: fino a dicembre 2023.
GPT-4 Turbo è un modello linguistico di grandi dimensioni rilasciato da OpenAI che elabora sia input testuali che immagini. Si basa sull'architettura di GPT-4 ma aumenta la finestra di contesto a…
GPT-4 Turbo dimostra forti capacità di ragionamento, in particolare in matematica (punteggio MATH-500 di 73.7), generazione di codice e risoluzione di problemi multi-step. È in grado di seguire istruzioni complesse in conversazioni lunghe, mantenere coerenza attraverso migliaia di token e generare spiegazioni tecniche coerenti. Il modello è anche in grado di analizzare immagini — come screenshot, diagrammi e testo stampato — quando l'input include dati immagine. Tuttavia, non è specializzato per ogni dominio; per semplici compiti di classificazione o estrazione, un modello più piccolo come GPT-3.5 Turbo potrebbe essere sufficiente e più economico.
Una finestra di contesto di 128.000 token consente di inserire documenti di grandi dimensioni — interi libri, lunghi contratti legali, repository di codice completi o lunghe conversazioni — senza dover suddividere il contenuto in blocchi. Ad esempio, è possibile incollare un intero articolo di ricerca e fare domande su qualsiasi sezione senza perdere le parti precedenti. Questo è particolarmente utile per attività come il riepilogo di documenti, l'analisi legislativa o il debug di un grande codebase, dove il modello deve vedere l'intera struttura. Su OrcaRouter, questo contesto viene fatturato come token di input, quindi fornire un documento di 100K token costerebbe circa $1,00 per query (100K * $10/1M).
GPT-4 Turbo accetta immagini come parte dell'input, permettendogli di comprendere contenuti visivi come fotografie, diagrammi, illustrazioni e screenshot. Il modello può descrivere cosa c'è in un'immagine, rispondere a domande sul suo contenuto e persino eseguire ragionamenti basati su diagrammi (ad esempio, interpretare un diagramma di flusso o un grafico). Le immagini vengono tipicamente fornite come URL o dati codificati in base64 nel formato di chat completion di OpenAI. Il costo per l'elaborazione delle immagini è incluso nel conteggio dei token di input, che viene calcolato in base alla risoluzione e al livello di dettaglio dell'immagine secondo la formula di prezzo di OpenAI.
Se il tuo caso d'uso coinvolge attività ad alto volume e bassa complessità — come classificazione semplice del testo, Q&A di base su contesti brevi o estrazione ripetitiva — un modello più piccolo come GPT-3.5 Turbo o un modello dedicato ottimizzato può produrre risultati accettabili a una frazione del costo. Il prezzo di GPT-4 Turbo è circa 20 volte superiore a quello di GPT-3.5 Turbo per token in input e 30 volte superiore per token in output. Per applicazioni dove la latenza è importante, GPT-3.5 Turbo risponde anche più velocemente. Valuta il compromesso tra accuratezza e costo; per molte pipeline di produzione, un approccio ibrido che utilizza un modello economico per il filtraggio e GPT-4 Turbo per i casi complessi può ottimizzare la spesa.
GPT-4 Turbo ha ottenuto un punteggio di 73.7 sul benchmark MATH-500, che valuta la capacità di un modello di risolvere problemi matematici dal livello scolastico a quello liceale, spaziando su argomenti come algebra, geometria e calcolo. Questo punteggio indica un forte ragionamento matematico, ma non è all'avanguardia; alcuni modelli specializzati o ensemble più grandi possono superare l'80. Il benchmark è utile per confrontare i modelli nella risoluzione sistematica di problemi piuttosto che nella generazione di linguaggio grezzo. Su OrcaRouter, puoi testarlo tu stesso inviando una serie di problemi matematici tramite l'API e confrontando i risultati.
I punti di forza includono il ragionamento profondo, la gestione di contesti lunghi e la competenza nella generazione e spiegazione di codice. Mostra anche buone prestazioni in compiti che combinano testo e visione, come l'interpretazione di diagrammi. I limiti includono un tetto di output relativamente modesto di 4.096 token, il che significa che la generazione di testi lunghi (ad esempio, scrivere un intero capitolo) richiede più chiamate. Il modello può talvolta produrre risposte errate in casi limite — non è infallibile. Inoltre, potrebbe non essere la scelta migliore per applicazioni in tempo reale a causa di una latenza maggiore rispetto a modelli più piccoli. Non vengono fornite misurazioni della velocità, ma resoconti aneddotici suggeriscono che sia leggermente più lento di GPT-3.5 Turbo.
I dati esatti sulla latenza di GPT-4 Turbo su OrcaRouter non sono pubblicati; le prestazioni dipendono dall'infrastruttura del provider e dal carico delle richieste. In pratica, il tempo di inferenza del modello è più lungo rispetto a modelli più piccoli a causa del maggior numero di parametri e dell'elaborazione del contesto. Per input brevi, i tempi di risposta sono tipicamente di pochi secondi, mentre contesti molto ampi (es. 100K token) possono aumentare significativamente la latenza perché il modello deve elaborare tutti i token prima di generare l'output. OrcaRouter non pubblicizza alcuna accelerazione specifica. Gli utenti che necessitano di una latenza inferiore per applicazioni interattive potrebbero preferire un modello più veloce, mentre l'elaborazione batch di attività complesse rimane fattibile.
Il prezzo è per token: $10.00 per 1 milione di token in input e $30.00 per 1 milione di token in output. Questa tariffa corrisponde a quella diretta di OpenAI, senza alcun ricarico aggiuntivo da parte di OrcaRouter. I token in input includono il messaggio di sistema, i messaggi degli utenti, i token delle immagini e qualsiasi cronologia della conversazione. I token in output sono la risposta generata dal modello. Il costo totale di una richiesta è calcolato come (input_tokens * $0.00001) + (output_tokens * $0.00003). Non ci sono commissioni minime né impegni mensili; paghi solo per i token che utilizzi.
GPT-4 Turbo è significativamente più costoso rispetto a modelli più piccoli come GPT-3.5 Turbo ($0,50/$1,50 per 1M di token) ma offre capacità di ragionamento e gestione del contesto superiori. Per attività che richiedono solo funzionalità basilari, l'utilizzo di GPT-4 Turbo può comportare costi superflui. D'altro canto, rispetto al GPT-4 originale ($30/$60 per 1M di token), GPT-4 Turbo è più economico del 33% in input e del 50% in output, rendendolo un'opzione più conveniente per requisiti di alte prestazioni. La tariffazione senza markup di OrcaRouter garantisce di pagare la stessa tariffa che si pagherebbe usando direttamente OpenAI.
OrcaRouter non offre sconti specifici, prezzi basati sul volume o caching delle risposte per GPT-4 Turbo oltre alle tariffe per token dichiarate. I prezzi sono lineari: paghi esattamente quanto OpenAI applica, senza commissioni aggiuntive. Non sono previsti sconti per impegno, acquisto anticipato di token o prezzi scaglionati. Il caching delle richieste o delle risposte non viene pubblicizzato, quindi ogni richiesta viene fatturata alla tariffa standard. Se prevedi volumi molto elevati, ti consigliamo di contattare OrcaRouter o di considerare l'utilizzo di un endpoint API dedicato con un layer di caching personalizzato per ridurre i costi ripetuti per input identici.
I token di output costano tre volte più dei token di input ($30 vs. $10 per 1M). Pertanto, generazioni lunghe possono aumentare rapidamente il costo. Ad esempio, generare una risposta di 2.000 token costerebbe $0,06, mentre una risposta di 4.000 token costa $0,12. Per controllare i costi, considera di impostare un parametro max_tokens più basso, utilizzare prompt più brevi, o adottare un perfezionamento iterativo in cui il modello produce output più brevi e poi li espande in una chiamata separata solo quando necessario. Per attività come il riepilogo, un modello con un costo per token di output inferiore potrebbe essere preferibile se il contesto non è critico.
Puoi chiamare GPT-4 Turbo tramite l'API compatibile con OpenAI di OrcaRouter. Innanzitutto, ottieni una chiave API da OrcaRouter. Quindi imposta l'URL di base su https://api.orcarouter.ai/v1 e utilizza l'ID del modello "openai/gpt-4-turbo" nelle tue richieste di completamento chat. Ad esempio, con l'SDK Python di OpenAI, creeresti un client con base_url che punta a OrcaRouter e model="openai/gpt-4-turbo". I formati di richiesta e risposta sono identici a quelli dell'API nativa di OpenAI, quindi sono necessarie modifiche minime al codice per passare dall'uso diretto di OpenAI.
L'API supporta i parametri standard di completamento chat di OpenAI: messages (array con role e content), temperature (0-2), top_p, n, stream, stop, max_tokens (limitato a 4096), presence_penalty, frequency_penalty, logit_bias, user e function calling/tools. Per gli input di immagini, puoi includere una parte di content con type "image_url" e url. Il modello non supporta parametri aggiuntivi oltre alla specifica di OpenAI. Tutti i parametri funzionano esattamente come documentato per GPT-4 Turbo di OpenAI. Nota che il parametro max_tokens non può superare 4096, che è il limite di output del modello.
La migrazione è semplice: sostituisci l'URL base di OpenAI con l'endpoint di OrcaRouter https://api.orcarouter.ai/v1 e cambia il nome del modello in "openai/gpt-4-turbo". Usa la tua chiave API di OrcaRouter invece della chiave API di OpenAI. Il resto del tuo codice — formattazione dei messaggi, streaming, gestione degli errori — rimane invariato perché l'API è completamente compatibile. Se stavi usando la libreria Python di OpenAI, puoi semplicemente impostare openai.api_base (o l'equivalente nelle versioni più recenti) sull'URL di OrcaRouter. Questo ti permette di testare GPT-4 Turbo tramite OrcaRouter senza dover riscrivere alcuna logica.
GPT-4 Turbo è un'evoluzione di GPT-4 con una finestra di contesto più ampia (128K contro fino a 32K nelle varianti precedenti di GPT-4) e un prezzo per token più basso: $10/$30 per 1 milione di token contro $30/$60 per 1 milione di token per GPT-4. Entrambi i modelli supportano la visione, ma GPT-4 Turbo migliora anche l'efficienza e la qualità del ragionamento minore. In benchmark come MATH-500, GPT-4 Turbo ottiene 73,7, mentre il GPT-4 originale (con contesto 8K) raggiungeva circa 52,9 su un set di test MATH più piccolo — i numeri non sono direttamente confrontabili a causa di versioni di test diverse, ma il miglioramento è indicativo. Su OrcaRouter, anche i modelli GPT-4 più vecchi sono disponibili con i rispettivi prezzi.
GPT-3.5 Turbo è molto più economico ($0,50/$1,50 per 1M di token) e più veloce, rendendolo adatto per applicazioni ad alto volume e bassa latenza. Tuttavia, ha una finestra di contesto più piccola (16K o 4K a seconda della variante) e capacità significativamente più deboli di ragionamento, generazione di codice e visione. Per compiti che richiedono ragionamento a più passaggi o contesti ampi, GPT-4 Turbo supera chiaramente. In un confronto diretto sul ragionamento matematico, GPT-3.5 Turbo ottiene tipicamente un punteggio inferiore a 30 su MATH-500, mentre GPT-4 Turbo raggiunge 73,7. Scegli GPT-3.5 Turbo per compiti semplici e risparmi sui costi, ma affidati a GPT-4 Turbo quando l'accuratezza o la lunghezza del contesto sono critiche.
Un confronto diretto testa a testa non è fornito, ma la conoscenza pubblica generale mostra che Anthropic Claude 3 e Google Gemini 1.5 offrono capacità simili. Claude 3 Opus ha una finestra di contesto di 200K e un ragionamento comparabile, mentre Gemini 1.5 Pro può gestire fino a 1M token. Tuttavia, ogni modello ha diversi profili di prezzo e prestazioni. Su OrcaRouter, puoi anche accedere ai modelli di altri provider per il confronto. GPT-4 Turbo rimane competitivo per il suo equilibrio tra prezzo, qualità del ragionamento ed ecosistema per sviluppatori (OpenAI SDK). Per le attività di visione, sia Claude che Gemini supportano anche l'input di immagini.
Compatibile con OpenAI: mantieni il tuo SDK
https://api.orcarouter.ai/v1from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.orcarouter.ai/v1",
api_key="$ORCAROUTER_API_KEY",
)
response = client.chat.completions.create(
model="openai/gpt-4-turbo",
messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}],
)
print(response.choices[0].message.content)frequency_penaltylogit_biaslogprobsmax_tokenspresence_penaltyresponse_formatseedstopstreamtemperaturetool_choicetoolstop_logprobstop_p| Input / 1M token | $10.00 |
| Output / 1M token | $30.00 |
| 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-4-turboApri @misc{orcarouter_gpt_4_turbo,
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author = {OpenAI},
year = {2024},
howpublished = {OrcaRouter},
url = {https://www.orcarouter.ai/models/openai/gpt-4-turbo}
}OpenAI. (2024). GPT-4 Turbo API. OrcaRouter. https://www.orcarouter.ai/models/openai/gpt-4-turbo