OpenAI's GPT‑4 Turbo con contesto 128K, input testo/immagine, accesso tramite l'API di OrcaRouter.
openai/gpt-4-turbo-2024-04-09 è una versione specifica del modello GPT-4 Turbo di OpenAI, rilasciata il 9 aprile 2024. Accetta input sia di testo che di immagini e offre una finestra di contesto di…
Il modello può eseguire un'ampia gamma di compiti di linguaggio naturale: riassunto, traduzione, risposta a domande, generazione di codice e scrittura creativa. Con il suo contesto di 128K token, può analizzare interi libri o grandi basi di codice in una sola volta. Elabora anche immagini, quindi può rispondere a domande su fotografie, diagrammi o documenti scansionati. Le buone prestazioni del modello su MATH-500 (73.7) indicano che può risolvere problemi matematici complessi passo dopo passo. Per ottenere i migliori risultati, fornisci istruzioni chiare e usa il messaggio di sistema per impostare il comportamento. Il modello è accessibile tramite l'API di OrcaRouter all'indirizzo https://api.orcarouter.ai/v1 con ID modello "openai/gpt-4-turbo-2024-04-09".
GPT-4 Turbo è potente ma relativamente costoso, a $10 per milione di token in input e $30 per milione di token in output. Per attività che non richiedono ragionamento profondo o contesto esteso, un modello più leggero come GPT-3.5 Turbo (con un prezzo intorno a $0.5–$1.5 per milione di token) può essere sufficiente e molto più economico. Esempi includono classificazione semplice di testo, chatbot di base o generazione di contenuti brevi. Inoltre, se la tua applicazione non necessita di input multimodali o di una finestra di contesto molto ampia, un modello più piccolo può ridurre latenza e costi. OrcaRouter ti permette di passare da un modello all'altro cambiando l'ID del modello nella chiamata API.
Sì, GPT-4 Turbo (2024-04-09) accetta input di immagini oltre al testo. Puoi fornire immagini come dati codificati in base64 o URL nella richiesta API. Il modello può interpretare il contenuto di fotografie, diagrammi, grafici e testo nelle immagini (ad es., screenshot). Questo lo rende adatto a compiti di visione come didascalie di immagini, risposta a domande visive e analisi di documenti che includono pagine scansionate. Quando si utilizzano immagini, il costo in token include i token visivi dell'immagine — tipicamente ogni immagine consuma token proporzionali alla sua risoluzione. Il calcolo esatto dei token è definito da OpenAI; fai riferimento alla loro documentazione per i dettagli. Attraverso OrcaRouter, invii lo stesso formato di richiesta dell'API OpenAI.
La finestra di contesto di 128K token (circa 96.000 parole) è ideale per attività che richiedono la comprensione di sequenze molto lunghe. Ad esempio, elaborare un intero libro o un lungo documento legale in una singola chiamata API, analizzare un intero repository di codice o mantenere una cronologia di conversazione che copre centinaia di turni. Consente inoltre tecniche come il prompt "chain-of-thought" su tracce di ragionamento lunghe. Tuttavia, si noti che la complessità dell'attenzione del modello può aumentare la latenza per input molto lunghi. Per la maggior parte delle applicazioni in produzione, una finestra di contesto di 8K–32K è spesso sufficiente; sfrutta i 128K completi solo quando il tuo compito trae effettivamente beneficio dalla memoria estesa.
Il benchmark MATH-500 è composto da 500 problemi matematici impegnativi che spaziano dall'algebra, alla geometria, alla teoria dei numeri e oltre. Un punteggio di 73.7 indica che GPT-4 Turbo ha risolto correttamente circa il 73.7% di questi problemi. Questa è una prestazione forte, collocandolo tra i migliori modelli per il ragionamento matematico. Per contesto, i precedenti modelli GPT-4 hanno ottenuto punteggi inferiori su simili benchmark matematici. Il punteggio suggerisce che il modello può gestire in modo affidabile il ragionamento passo-passo, utile per sistemi di tutoraggio, controllo automatico della matematica e analisi complessa dei dati. Tieni presente che le prestazioni possono variare in base al dominio del problema; il modello potrebbe ancora commettere errori su domande altamente specializzate o ambigue.
I dati precisi sulla latenza non vengono pubblicati da OpenAI per questo modello. In generale, GPT-4 Turbo è più veloce del GPT-4 originale ma più lento di modelli piccoli come GPT-3.5 Turbo o GPT-4o Mini. Il tempo di risposta effettivo dipende dalla lunghezza dell'input, dalla lunghezza dell'output, dal volume delle richieste e dal carico del server. OrcaRouter ottimizza il routing verso gli endpoint di OpenAI, ma non aggiunge latenza aggiuntiva oltre al salto di rete. Per applicazioni sensibili alla latenza, considera l'uso di un modello più veloce con un utilizzo totale di token inferiore. Se hai bisogno di risposte immediate, puoi testare il modello tramite l'API di OrcaRouter e misurare le prestazioni per il tuo carico di lavoro specifico.
Come tutti i modelli linguistici di grandi dimensioni, GPT-4 Turbo può talvolta generare informazioni errate o senza senso (allucinazione). Può anche essere verboso, producendo risposte più lunghe del necessario. Sebbene sia forte in matematica, potrebbe avere difficoltà con l'accuratezza fattuale su eventi recenti (limite dei dati di addestramento non specificato; si assume conoscenza fino all'inizio del 2024). Il modello non supporta il function calling allo stesso modo delle versioni più recenti, sebbene accetti schemi di uso degli strumenti nel formato della richiesta. Inoltre non garantisce una formattazione coerente tra le diverse chiamate. Per compiti critici per la sicurezza, convalidare sempre gli output. OrcaRouter fornisce il modello così com'è senza filtri aggiuntivi.
OrcaRouter applica i prezzi di OpenAI senza alcun ricarico. Il costo è di $10.00 per 1 milione di token in input e $30.00 per 1 milione di token in output. I token in input includono sia token di testo che di immagine (il conteggio dei token immagine è determinato dall'algoritmo di OpenAI). I token in output sono quelli generati dal modello. Poiché non c'è alcun ricarico, il prezzo che vedi è esattamente l'addebito di OpenAI. La fatturazione si basa sull'utilizzo dei token registrato da OrcaRouter. Non ci sono commissioni aggiuntive né importi minimi. Puoi monitorare il tuo utilizzo nel dashboard di OrcaRouter e impostare limiti di spesa.
OrcaRouter non offre la memorizzazione nella cache dei token per questo modello; ogni richiesta API viene fatturata in base al conteggio effettivo dei token. Al momento non sono previsti sconti sul volume o sconti per impegno di utilizzo. Il prezzo è strettamente per token come descritto. Per ridurre i costi, puoi ottimizzare i tuoi prompt per utilizzare meno token (ad esempio, messaggi di sistema più brevi, troncando il contesto non necessario). In alternativa, per attività che non richiedono la piena potenza di GPT-4 Turbo, considera l'utilizzo di un modello più economico disponibile su OrcaRouter, come GPT-3.5 Turbo o GPT-4o Mini.
I token di output sono tre volte più costosi dei token di input ($30 contro $10 per milione). Pertanto, generare risposte lunghe aumenta significativamente il costo totale. Per applicazioni sensibili ai costi, considera di limitare il parametro max_tokens alla lunghezza minima necessaria. Inoltre, nota che i prompt con molte immagini possono consumare un gran numero di token di input (ogni immagine può consumare centinaia di token). Stima sempre l'uso dei token prima di scalare. Un singolo input di 128K token costerebbe $1.28 solo per l'input, più $3.84 per 128K di output (se generato). In pratica, le richieste tipiche usano molti meno token.
Puoi utilizzare il tokenizer di OpenAI o il conteggio dei token integrato di OrcaRouter. Per il testo, 1 token ≈ 0,75 parole in inglese. Per le immagini, il consumo di token dipende dalle dimensioni e dal livello di dettaglio dell'immagine; la documentazione di OpenAI fornisce le formule. Puoi anche inviare una piccola richiesta di esempio e ispezionare il campo usage nella risposta dell'API (che include prompt_tokens, completion_tokens e total_tokens). Moltiplica per i prezzi per token per ottenere il costo. OrcaRouter mostra anche i costi per richiesta nei log. Tieni presente che l'output massimo è di 4.096 token, quindi il costo di output per richiesta è limitato a $0,12288 (4.096 * $30/1.000.000).
Utilizza l'endpoint API compatibile con OpenAI di OrcaRouter: https://api.orcarouter.ai/v1. Imposta il parametro model su "openai/gpt-4-turbo-2024-04-09". Includi la tua chiave API OrcaRouter nell'intestazione Authorization (Bearer your_key). Il formato della richiesta è identico all'API Chat Completions di OpenAI. Esempio utilizzando Python con la libreria openai: imposta openai.base_url = "https://api.orcarouter.ai/v1" e openai.api_key = "orcarouter_key". Quindi chiama openai.chat.completions.create(model="openai/gpt-4-turbo-2024-04-09", messages=[...]). Puoi passare parametri standard come temperature, top_p, max_tokens (massimo 4096).
Tutti i parametri standard di OpenAI Chat Completions sono supportati, inclusi: temperature (0-2, predefinito 1), top_p (0-1, predefinito 1), max_tokens (fino a 4096), n (numero di completamenti), sequenze di stop, frequency_penalty, presence_penalty e logit_bias. Per richieste multimodali, includere un array content con type "text" e "image_url". OrcaRouter passa questi parametri direttamente all'API di OpenAI. Nota che alcune funzionalità avanzate come il function calling potrebbero funzionare ma non sono ufficialmente documentate per questa versione del modello; testare per confermare. Puoi anche ricevere risposte in streaming impostando stream=True, che restituisce eventi inviati dal server.
La migrazione è semplice: modifica l'URL di base da https://api.openai.com/v1 a https://api.orcarouter.ai/v1 e sostituisci la tua chiave API con la tua chiave OrcaRouter. Aggiorna il nome del modello in "openai/gpt-4-turbo-2024-04-09". Tutta la formattazione dei messaggi, i system prompt, le definizioni degli strumenti, ecc., rimangono invariati. OrcaRouter agisce come un gateway trasparente, quindi le risposte sono identiche a quelle che restituirebbe OpenAI (a patto che il modello e i parametri siano gli stessi). Puoi testare la migrazione inviando alcune richieste e confrontando gli output. Non sono necessarie modifiche alla tua ingegneria dei prompt.
Rispetto al GPT-4 originale (rilasciato a marzo 2023), GPT-4 Turbo offre diversi miglioramenti: una finestra di contesto più ampia (128K vs. 8K/32K), prezzi inferiori ($10/$30 vs. ~$30/$60 per milione di token) e tempi di risposta più rapidi. Il punteggio MATH-500 di 73.7 è significativamente più alto rispetto ai precedenti punteggi GPT-4 su benchmark simili. Tuttavia, alcuni utenti riferiscono che GPT-4 Turbo può essere leggermente meno coerente nel seguire le istruzioni di formato rispetto a GPT-4. Per la maggior parte dei compiti, GPT-4 Turbo è la scelta consigliata a meno che non sia necessario il comportamento specifico di GPT-4. Tramite OrcaRouter, puoi accedere a entrambi i modelli e confrontare direttamente gli output.
GPT-4o (il modello multimodale più recente di OpenAI) offre capacità multimodali native, velocità più elevate e una migliore comprensione visiva. Dispone inoltre di una finestra di contesto di 128K. GPT-4o è generalmente più economico di GPT-4 Turbo ($5/$15 per milione di token). Su MATH-500, GPT-4o ottiene in genere punteggi più alti. GPT-4 Turbo rimane una scelta valida se hai bisogno del comportamento specifico del GPT-4 Turbo originale, o se hai già ottimizzato i tuoi prompt per esso. Su OrcaRouter, puoi passare da un modello all'altro modificando l'ID del modello. Ti consigliamo di testare entrambi sul tuo caso d'uso per determinare quale offre un miglior equilibrio tra precisione e costo.
Scegli openai/gpt-4-turbo-2024-04-09 se hai bisogno di un modello affidabile e ad alte prestazioni con una finestra di contesto molto ampia e sei disposto a pagare un premio per un ragionamento superiore. È particolarmente efficace per compiti matematici (MATH-500 73.7). Se la tua applicazione richiede input multimodali, sia GPT-4 Turbo che GPT-4o li supportano, ma GPT-4o potrebbe essere più veloce ed economico. Per compiti testuali semplici, considera GPT-3.5 Turbo o GPT-4o Mini. OrcaRouter fornisce un ampio catalogo; valuta costo, latenza e qualità sui tuoi dati specifici prima di impegnarti.
Compatibile con OpenAI: mantieni il tuo SDK
https://api.orcarouter.ai/v1from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.orcarouter.ai/v1",
api_key="$ORCAROUTER_API_KEY",
)
response = client.chat.completions.create(
model="openai/gpt-4-turbo-2024-04-09",
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-turbo-2024-04-09Apri @misc{orcarouter_gpt_4_turbo_2024_04_09,
title = {openai/gpt-4-turbo-2024-04-09 API},
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howpublished = {OrcaRouter},
url = {https://www.orcarouter.ai/models/openai/gpt-4-turbo-2024-04-09}
}openai. (n.d.). openai/gpt-4-turbo-2024-04-09 API. OrcaRouter. https://www.orcarouter.ai/models/openai/gpt-4-turbo-2024-04-09