La versione del 2024-11-20 di GPT-4o offre una capacità di scrittura creativa potenziata, con una scrittura più naturale, coinvolgente e personalizzata per migliorare pertinenza e leggibilità. È anche più efficace nel lavorare con file caricati...
OpenAI GPT-4o (2024-11-20) è un modello linguistico multimodale di grandi dimensioni sviluppato da OpenAI. Accetta input sotto forma di testo, immagini e file e genera output di testo. Il modello…
GPT-4o eccelle in compiti che richiedono ragionamenti profondi, specialmente in matematica (come indicato dal suo punteggio di 75.9 su MATH-500). Si comporta bene nella risposta a domande complesse, nella generazione di codice e nell'analisi dei dati. Il suo supporto multimodale gli permette di interpretare immagini, diagrammi e documenti, rendendolo forte per applicazioni come l'estrazione di tabelle da PDF o la spiegazione di figure. L'ampia finestra di contesto lo rende efficace per compiti come il riepilogo di testi lunghi, il mantenimento di conversazioni coerenti su più turni e l'elaborazione di interi repository di codice. Gestisce inoltre in modo affidabile il seguire istruzioni e gli output strutturati. Per compiti più semplici o ad alta frequenza, un modello meno costoso può essere più conveniente.
Mentre GPT-4o offre prestazioni elevate, attività più semplici o con volumi maggiori potrebbero essere gestite meglio da un modello più economico, come GPT-4o mini o altre opzioni leggere. Se i tuoi prompt sono brevi, non richiedono input di immagini o file e hanno una bassa complessità di ragionamento, un modello meno costoso può ridurre significativamente i costi. Inoltre, se la latenza è critica, i modelli più piccoli in genere rispondono più velocemente. Per attività che rientrano in una finestra di contesto più piccola (ad es. <8K token), l'utilizzo di un modello con un prezzo per token inferiore può essere più economico. Valuta il compromesso: il costo di GPT-4o è di $2.50/1M input e $10/1M output, ma su OrcaRouter esistono molte alternative più economiche in grado di gestire richieste semplici a una frazione del prezzo.
GPT-4o supporta gli input di file come modalità, consentendo agli utenti di caricare file (ad esempio PDF, file di testo) che il modello può leggere ed elaborare. Il contenuto del file viene tokenizzato e incluso nella finestra di contesto. Ciò abilita attività come l'estrazione di informazioni specifiche da un documento, il riepilogo dei suoi contenuti o la risposta a domande su di esso. La gestione dei file funziona insieme agli input di testo e immagini, quindi una singola richiesta può includere una combinazione. Tieni presente che i caricamenti di file consumano la capacità di token dalla finestra di contesto di 128.000 token, quindi file di grandi dimensioni possono ridurre lo spazio disponibile per altri input o output. L'API di OrcaRouter accetta caricamenti di file come parte del formato di richiesta standard compatibile con OpenAI.
Nonostante i suoi punti di forza, GPT-4o presenta dei limiti. Potrebbe ancora allucinare su domande fattuali e produrre informazioni errate, specialmente su argomenti di nicchia o recenti. Il suo ragionamento matematico, sebbene forte (75.9 su MATH-500), non è perfetto e può fallire in problemi complessi a più passaggi. Il modello non è adatto per applicazioni di streaming in tempo reale dove la bassa latenza è critica, poiché i modelli più grandi hanno generalmente tempi di inferenza più elevati. Non supporta l'input audio nativamente; l'audio deve essere prima trascritto. Inoltre, la finestra di contesto di 128K è condivisa tra input e output, quindi input molto lunghi limitano la lunghezza della risposta. Il cutoff delle conoscenze del modello (2024-11-20) significa che non può fornire informazioni aggiornate oltre tale data senza un recupero aumentato.
GPT-4o (2024-11-20) ha ottenuto un punteggio di 75.9 nel benchmark MATH-500, che valuta il ragionamento matematico su un insieme di 500 problemi impegnativi a livello di competizione. Questo punteggio indica la percentuale di problemi risolti correttamente. Un punteggio di 75.9 lo colloca tra i modelli di primo livello per il ragionamento matematico, sebbene non sia il più alto possibile. Il benchmark testa algebra, geometria, calcolo e altri argomenti. Gli utenti dovrebbero interpretare questo punteggio come una misura della capacità del modello di eseguire ragionamenti complessi e multi-step in un contesto matematico. Non è indicativo delle prestazioni in altri compiti come la scrittura creativa o il richiamo di fatti. Confrontare questo punteggio con altri modelli su OrcaRouter può aiutare a selezionare il modello giusto per applicazioni matematicamente intensive.
La latenza per GPT-4o dipende da fattori quali la dimensione della richiesta, la lunghezza dell'output e il carico concorrente sull'infrastruttura di OpenAI. Essendo un modello grande con contesto a 128K e input multimodale, i tempi di inferenza sono generalmente più elevati rispetto ai modelli più piccoli. Gli utenti dovrebbero aspettarsi tempi di risposta nell'ordine di diversi secondi per output di lunghezza moderata. Per applicazioni in tempo reale, i modelli più piccoli su OrcaRouter potrebbero essere più appropriati. I dati esatti sulla latenza non sono forniti nei fatti del modello, ma si consiglia di effettuare test empirici con carichi di lavoro rappresentativi. L'uso dello streaming può ridurre la latenza percepita consegnando i token man mano che vengono generati. OrcaRouter supporta lo streaming tramite l'API compatibile con OpenAI con il parametro 'stream: true'.
Punti di forza principali: ragionamento matematico forte (75.9 su MATH-500), input multimodale (testo, immagine, file), finestra di contesto ampia (128K token), limite di output elevato (16,384 token) e prezzi competitivi a $2.50/$10 per 1M token. Debolezze oneste: la latenza è più alta rispetto ai modelli più piccoli; può allucinare su richieste fattuali; non supporta input audio; la finestra di contesto condivisa richiede una progettazione attenta dei prompt; il limite di conoscenza è il 2024-11-20, quindi non può accedere a eventi attuali. Per compiti che non richiedono un ragionamento profondo, un modello più economico come GPT-4o mini può fornire risposte più rapide e convenienti. Gli utenti dovrebbero valutare questi compromessi in base al loro caso d'uso specifico.
GPT-4o ha un prezzo di $2,50 per 1 milione di token di input e $10,00 per 1 milione di token di output. Queste sono le stesse tariffe applicate da OpenAI; OrcaRouter non applica alcun margine, quindi paghi la tariffa del fornitore senza costi aggiuntivi. I token di input includono tutto il testo, i token delle immagini e i token dei file nel prompt. I token di output sono la risposta generata. Ad esempio, una richiesta con 10.000 token di input e 500 token di output costa (10.000/1.000.000)*2,50 + (500/1.000.000)*10,00 = $0,025 + $0,005 = $0,03. La fatturazione si basa sull'utilizzo senza impegni iniziali. OrcaRouter non aggiunge costi nascosti oltre alle tariffe per token.
I prezzi di GPT-4o sono più alti rispetto a modelli più piccoli su OrcaRouter, come GPT-4o mini o altre alternative leggere. Il compromesso è che GPT-4o offre capacità di ragionamento superiori e funzionalità multimodali per compiti che le richiedono. Se la tua applicazione utilizza principalmente brevi prompt di testo senza immagini, un modello più economico può ridurre i costi del 5-10x. Tuttavia, per compiti in cui i punti di forza di GPT-4o sono importanti (ad esempio matematica complessa, analisi di documenti), il costo incrementale potrebbe essere giustificato. Inoltre, poiché GPT-4o ha una finestra di contesto ampia, l'invio di input molto lunghi aumenta il consumo di token e il costo. Si consiglia di tagliare il contesto non necessario e utilizzare prompt concisi per gestire le spese.
La memorizzazione nella cache è una funzionalità che può ridurre i costi quando si verificano prompt ripetuti o corrispondenze frequenti di prefissi. OrcaRouter potrebbe supportare la memorizzazione nella cache per alcuni fornitori, ma il comportamento specifico della cache per GPT-4o non è dettagliato nei fatti forniti. Gli utenti dovrebbero consultare la documentazione di OrcaRouter per verificare se la memorizzazione nella cache degli input è disponibile e come influisce sulla fatturazione. Tipicamente, i token memorizzati nella cache vengono fatturati a una tariffa ridotta o per nulla. Anche senza cache, i prezzi a margine zero garantiscono di pagare solo la tariffa standard di OpenAI. Per applicazioni ad alto volume, la cache può fornire risparmi significativi; verificare con il supporto di OrcaRouter per abilitarla se supportata.
OrcaRouter applica la tariffa del provider per GPT-4o senza aggiungere alcun margine. Ciò significa che paghi esattamente ciò che OpenAI addebita per token, senza commissioni aggiuntive sulla piattaforma. OrcaRouter potrebbe generare entrate attraverso altri mezzi (ad esempio, funzionalità premium, sconti sul volume o piani enterprise), ma la tariffa base dell'API per GPT-4o è trasparentemente quella del provider. Questo modello di prezzo avvantaggia gli utenti che desiderano certezza dei costi e spese prevedibili. Non ci sono costi nascosti per l'utilizzo dell'endpoint API compatibile con OpenAI. Verifica sempre i prezzi più recenti sul sito web di OrcaRouter, poiché le tariffe del provider potrebbero cambiare.
Per utilizzare GPT-4o su OrcaRouter, invia richieste all'URL di base https://api.orcarouter.ai/v1 con l'ID del modello "openai/gpt-4o-2024-11-20". L'endpoint è completamente compatibile con l'API chat completions di OpenAI. Includi le tue credenziali di autenticazione (chiave API) e specifica il modello. Esempio con curl: ``` curl https://api.orcarouter.ai/v1/chat/completions \ -H "Content-Type: application/json" \ -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \ -d '{ "model": "openai/gpt-4o-2024-11-20", "messages": [{"role": "user", "content": "Hello"}] }' ``` Consulta la documentazione di OrcaRouter per un riferimento dettagliato all'API.
Il corpo della richiesta per GPT-4o supporta i parametri standard di completamento chat di OpenAI: model, messages, temperature, top_p, n, stream, stop, max_tokens, presence_penalty, frequency_penalty, logit_bias, user e altri. Il parametro model deve essere impostato su "openai/gpt-4o-2024-11-20". Per input multimodali, includi messaggi con content come array di parti (text, image_url, file). Gli input di immagini richiedono un data URL o URL. Gli input di file possono essere forniti come URL di file o contenuto codificato in base64 (il formato dipende dall'implementazione di OrcaRouter). max_tokens può essere impostato fino a 16384. Usa stream: true per risposte in streaming. Consulta la documentazione di OrcaRouter per eventuali parametri aggiuntivi o sfumature.
Migrare dall'API diretta di OpenAI a OrcaRouter richiede la modifica dell'URL di base e dell'ID del modello. Aggiorna il tuo endpoint da https://api.openai.com/v1 a https://api.orcarouter.ai/v1 e sostituisci il nome del modello con "openai/gpt-4o-2024-11-20". L'autenticazione può differire: ottieni una chiave API da OrcaRouter e usala nell'intestazione Authorization. Tutti i parametri della richiesta rimangono gli stessi (messaggi, temperatura, ecc.). Per il codice esistente, basta cambiare l'URL di base e la stringa del modello. OrcaRouter afferma di non applicare markup, quindi dovresti vedere un prezzo identico a livello di token. Testa prima con una piccola richiesta per confermare il comportamento e la fatturazione.
Sì, OrcaRouter supporta lo streaming per GPT-4o tramite l'API compatibile con OpenAI. Imposta il parametro stream su true nella tua richiesta. Il server invierà i token man mano che vengono generati utilizzando il formato Server-Sent Events (SSE), in linea con l'API di streaming di OpenAI. Lo streaming è utile per ridurre la latenza percepita nelle applicazioni di chat e per la visualizzazione progressiva dell'output. Esempio: includi "stream": true nel corpo della richiesta. La risposta sarà un flusso di oggetti JSON nel formato standard. Nota che lo streaming potrebbe aumentare leggermente il tempo totale della richiesta, ma migliora l'esperienza utente per output lunghi.
GPT-4o mini è un modello più piccolo ed economico, progettato per compiti più semplici. GPT-4o (2024-11-20) ha una finestra di contesto più grande (128K vs 128K? In realtà anche GPT-4o mini ha un contesto di 128K, ma questo non è fornito; fai attenzione. In effetti il contesto di GPT-4o mini è anch'esso di 128K? È ampiamente noto ma non abbiamo dati certi. Eviterò i numeri dettagliati. Invece: GPT-4o ha un prezzo più alto ($2.50/$10 per 1M token) rispetto a GPT-4o mini (che è più economico). GPT-4o offre un ragionamento più approfondito e migliori prestazioni in benchmark come MATH-500. Per compiti che richiedono una comprensione multimodale complessa, GPT-4o è preferito. Per compiti ad alto volume e bassa complessità (ad esempio classificazione, semplici Q&A), GPT-4o mini offre inferenza più veloce e costo inferiore. Scegli in base al compromesso tra capacità e budget.
GPT-4 Turbo è un modello precedente con una finestra di contesto di 128K e limiti di output simili. GPT-4o (2024-11-20) è generalmente più conveniente, con prezzi dei token di input e output inferiori ($2,50/$10 contro i $10/$30 di Turbo per 1 milione di token, ma tali cifre non sono fornite; non dovrei inventarle. Preciserò: GPT-4o ha un prezzo per token inferiore rispetto a GPT-4 Turbo ed è un modello più recente. Benchmark come MATH-500 (75,9 per GPT-4o) potrebbero essere superiori a quelli di GPT-4 Turbo, anche se i punteggi esatti non sono qui riportati. GPT-4o supporta anche input di file in modo nativo. Gli utenti dovrebbero confrontare le prestazioni specifiche sui propri compiti per decidere. OrcaRouter offre entrambi i modelli, quindi il passaggio è semplice.
I modelli open-source (ad esempio, Llama 3, Mistral) spesso vengono eseguiti sulla propria infrastruttura e evitano i costi per token, ma richiedono risorse di calcolo. GPT-4o offre capacità di ragionamento e multimodali all'avanguardia pronte all'uso, senza gestione dell'infrastruttura. Il suo costo ($2.50/$10 per 1M tokens) è prevedibile e competitivo per un uso a basso volume, ma può diventare costoso su larga scala. I modelli open-source possono avere una latenza inferiore se self-hosted e possono essere più economici per volumi elevati. Tuttavia, potrebbero essere indietro nelle prestazioni sui benchmark e nel supporto multimodale. La scelta dipende dalle tue esigenze di controllo, dal budget e dalla necessità di prestazioni all'avanguardia. OrcaRouter fornisce accesso sia a modelli proprietari che aperti.
Compatibile con OpenAI: mantieni il tuo SDK
https://api.orcarouter.ai/v1from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.orcarouter.ai/v1",
api_key="$ORCAROUTER_API_KEY",
)
response = client.chat.completions.create(
model="openai/gpt-4o-2024-11-20",
messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}],
)
print(response.choices[0].message.content)frequency_penaltylogit_biaslogprobsmax_completion_tokensmax_tokensnparallel_tool_callspredictionpresence_penaltyresponse_formatseedservice_tierstopstreamstructured_outputstemperaturetool_choicetoolstop_logprobstop_pweb_search_options| Input / 1M token | $2.50 |
| Output / 1M token | $10.00 |
| Lettura cache / 1M | $1.25 |
| Valuta | USD |
Stima basata sul prezzo di listino
Solo una stima — il numero effettivo di token dipende dal tokenizzatore del provider.
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title = {GPT-4o (2024-11-20) API},
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}OpenAI. (2024). GPT-4o (2024-11-20) API. OrcaRouter. https://www.orcarouter.ai/models/openai/gpt-4o-2024-11-20