OpenAIのGPT‑4 Turbo（128Kコンテキスト、テキスト/画像入力、OrcaRouterのAPI経由でアクセス）
openai/gpt-4-turbo-2024-04-09 は、OpenAI の GPT-4 Turbo モデルの特定バージョンであり、2024年4月9日にリリースされました。テキストと画像の両方の入力を受け付け、128,000トークンのコンテキストウィンドウを備えており、非常に長い会話や文書を一度のリクエストで処理できます。このモデルは1回の呼び出しで最大4,096トークンの出力を生成可能です。…
このモデルは、要約、翻訳、質問応答、コード生成、創作文章作成など、幅広い自然言語タスクを実行できます。128Kトークンのコンテキストにより、書籍全体や大規模なコードベースを一度に分析することが可能です。また、画像も処理できるため、写真や図表、スキャン文書に関する質問にも回答できます。MATH-500（73.7）での優れた性能は、複雑な数学の問題を段階的に解決できることを示しています。最良の結果を得るには、明確な指示を提供し、システムメッセージを使用して動作を設定してください。このモデルは、OrcaRouterのAPI（https://api.orcarouter.ai/v1）でモデルID「openai/gpt-4-turbo-2024-04-09」を通じてアクセスできます。
GPT-4 Turboは強力ですが、入力トークン100万あたり$10、出力トークン100万あたり$30と比較的高価です。深い推論や広範なコンテキストを必要としないタスクでは、GPT-3.5 Turbo（トークン100万あたり約$0.5～$1.5）のような軽量モデルで十分であり、はるかに経済的です。例としては、シンプルなテキスト分類、基本的なチャットボット、短いコンテンツ生成などが挙げられます。また、アプリケーションがマルチモーダル入力や非常に大きなコンテキストウィンドウを必要としない場合、より小さいモデルを使用することでレイテンシとコストを削減できます。OrcaRouterを使用すると、API呼び出しでモデルIDを変更するだけでモデルを切り替えることができます。
はい、GPT-4 Turbo (2024-04-09) はテキストに加えて画像入力も受け付けます。APIリクエスト内で、画像をbase64エンコードされたデータまたはURLとして提供できます。このモデルは、写真、図、チャート、画像内のテキスト（スクリーンショットなど）の内容を解釈できます。そのため、画像キャプション生成、視覚的な質問応答、スキャンされたページを含む文書分析などのビジョンタスクに適しています。画像を使用する場合、トークンコストには画像のビジュアルトークンが含まれます。通常、各画像は解像度に比例したトークンを消費します。正確なトークン計算はOpenAIによって定義されています。詳細はOpenAIのドキュメントを参照してください。OrcaRouterを通じて、OpenAI APIと同じリクエスト形式を送信します。
128Kトークンのコンテキストウィンドウ（約96,000ワード）は、非常に長いシーケンスの理解を必要とするタスクに最適です。例えば、1回のAPI呼び出しで書籍全体や長大な法的文書を処理する、完全なコードリポジトリを分析する、何百ものターンにわたる会話履歴を維持する、といった用途です。また、長い推論トレースに対して「思考連鎖」プロンプティングなどの手法を可能にします。ただし、モデルの注意機構の計算複雑性により、非常に長い入力ではレイテンシが増加する可能性があります。ほとんどのプロダクションアプリケーションでは、8K～32Kのコンテキストウィンドウで十分な場合が多く、拡張されたメモリが真に恩恵をもたらすタスクでのみ、フル128Kを活用してください。
MATH-500ベンチマークは、代数、幾何、整数論などを含む500の難解な数学問題から構成されています。スコア73.7は、GPT-4 Turboがこれらの問題の約73.7%を正しく解いたことを示しています。これは強力なパフォーマンスであり、数学的推論においてトップモデルの一角を占めています。比較として、初期のGPT-4モデルは同様の数学ベンチマークでより低いスコアでした。このスコアは、モデルがステップバイステップの推論を確実に処理できることを示唆しており、個別指導システム、自動数学チェック、複雑なデータ分析に有用です。問題の分野によってパフォーマンスが異なる可能性があることに留意してください。モデルは、高度に特化された問題や曖昧な問題では誤りを犯すことがあります。
このモデルに対して、OpenAIは正確なレイテンシ数値を公開していません。一般的に、GPT-4 Turboは元のGPT-4より高速ですが、GPT-3.5 TurboやGPT-4o Miniのような小型モデルよりは遅くなります。実際の応答時間は、入力長、出力長、リクエスト量、サーバー負荷に依存します。OrcaRouterはOpenAIのエンドポイントへのルーティングを最適化しますが、ネットワークホップ以上の追加レイテンシは発生しません。レイテンシに敏感なアプリケーションでは、総トークン使用量が少ない高速なモデルの使用を検討してください。即時応答が必要な場合は、OrcaRouterのAPIを介してモデルをテストし、特定のワークロードにおけるパフォーマンスを測定することができます。
他の大規模言語モデルと同様に、GPT-4 Turboは時に誤った情報や意味不明な情報（ハルシネーション）を生成することがあります。また、冗長になり、必要以上に長い回答を生成することもあります。数学に強い一方で、最近の出来事に関する事実の正確性に苦労する場合があります（トレーニングデータのカットオフは指定されていませんが、2024年初頭までの知識を想定してください）。このモデルは新しいバージョンと同じ方法で関数呼び出しをサポートしていませんが、リクエスト形式でツール使用パターンを受け付けます。また、呼び出し間での一貫したフォーマットを保証しません。安全性が重要なタスクでは、常に出力を検証してください。OrcaRouterはモデルを追加フィルタリングなしで現状のまま提供します。
OrcaRouterはOpenAIの価格をそのまま適用し、マークアップはありません。コストは、入力トークン100万個あたり10.00ドル、出力トークン100万個あたり30.00ドルです。入力トークンにはテキストトークンと画像トークンの両方が含まれます（画像トークン数はOpenAIのアルゴリズムによって決定されます）。出力トークンはモデルによって生成されたトークンです。マークアップがないため、表示されている価格がそのままOpenAIの料金です。請求はOrcaRouterが記録したトークン使用量に基づきます。追加料金や最低利用額はありません。使用状況はOrcaRouterのダッシュボードで監視でき、支出限度額を設定することもできます。
OrcaRouterはこのモデルに対してトークンキャッシュを提供していません。すべてのAPIリクエストは実際のトークン数に基づいて課金されます。現在、ボリュームディスカウントやコミットユースディスカウントはありません。料金は説明の通り、厳密にトークン単位です。コストを削減するには、プロンプトを最適化して使用するトークンを減らすことができます（例：システムメッセージを短くする、不要なコンテキストを切り詰める）。または、GPT-4 Turboのフルパワーを必要としないタスクには、OrcaRouterで利用可能なより安価なモデル（GPT-3.5 TurboやGPT-4o Miniなど）の使用を検討してください。
出力トークンは入力トークンの3倍のコストがかかります（100万トークンあたり30ドル対10ドル）。そのため、長い応答を生成すると総コストが大幅に増加します。コストに敏感なアプリケーションでは、`max_tokens`パラメータを必要な最小限の長さに制限することを検討してください。また、多くの画像を含むプロンプトは大量の入力トークンを消費する可能性があることに注意してください（各画像が数百トークンを消費することがあります）。スケーリングを行う前に、必ずトークン使用量を見積もってください。128Kトークンの入力1件だけでも、入力に1.28ドルかかり、さらに128K出力を生成すると3.84ドルが加算されます。実際には、一般的なリクエストでははるかに少ないトークンが使用されます。
OpenAIのトークナイザーやOrcaRouterの統合トークンカウント機能を使用できます。テキストの場合、1トークン ≈ 英語で0.75語です。画像の場合、トークン消費量は画像サイズと詳細度に依存します。OpenAIのドキュメントに計算式が記載されています。小さなサンプルリクエストを送信し、APIレスポンス内のusageフィールド（prompt_tokens、completion_tokens、total_tokensを含む）を確認することもできます。1トークンあたりの価格を掛け合わせてコストを算出します。OrcaRouterでは、ログにリクエストごとのコストも表示されます。最大出力は4,096トークンであるため、リクエストあたりの出力コストは最大$0.12288（4,096 * $30/1,000,000）に制限されることに注意してください。
OrcaRouterのOpenAI互換APIエンドポイントを使用します: https://api.orcarouter.ai/v1。modelパラメータを"openai/gpt-4-turbo-2024-04-09"に設定します。AuthorizationヘッダーにOrcaRouter APIキーを含めます（Bearer your_key）。リクエスト形式はOpenAIのChat Completions APIと同じです。Pythonとopenaiライブラリを使用する例: openai.base_url = "https://api.orcarouter.ai/v1" と openai.api_key = "orcarouter_key" を設定します。次に openai.chat.completions.create(model="openai/gpt-4-turbo-2024-04-09", messages=[...]) を呼び出します。temperature、top_p、max_tokens（最大4096）などの標準パラメータを渡すことができます。
すべての標準的なOpenAI Chat Completionsパラメータがサポートされています。これには、temperature（0-2、デフォルト1）、top_p（0-1、デフォルト1）、max_tokens（最大4096）、n（完了数）、stop sequences、frequency_penalty、presence_penalty、logit_biasが含まれます。マルチモーダルリクエストの場合は、typeが"text"と"image_url"のcontent配列を含めてください。OrcaRouterはこれらのパラメータをOpenAIのAPIに直接渡します。高度な機能（function callingなど）は動作する可能性がありますが、このモデルバージョンでは公式に文書化されていないことに注意してください。確認のためテストしてください。また、stream=Trueを設定することで、サーバー送信イベントを返すレスポンスのストリーミングも可能です。
移行は簡単です。ベースURLをhttps://api.openai.com/v1からhttps://api.orcarouter.ai/v1に変更し、APIキーをOrcaRouterのキーに置き換えます。モデル名を「openai/gpt-4-turbo-2024-04-09」に更新してください。メッセージフォーマット、システムプロンプト、ツール定義などはすべて同じままです。OrcaRouterは透過的なゲートウェイとして機能するため、モデルとパラメータが同じである限り、レスポンスはOpenAIが返すものと同一です。数回のリクエストを送信して出力を比較することで、移行をテストできます。プロンプトエンジニアリングの変更は必要ありません。
元のGPT-4（2023年3月リリース）と比較して、GPT-4 Turboにはいくつかの改善点があります：より大きいコンテキストウィンドウ（128K対8K/32K）、低価格（100万トークンあたり$10/$30対約$30/$60）、そしてより速い応答時間。MATH-500スコア73.7は、同様のベンチマークにおける以前のGPT-4スコアよりも大幅に高いです。ただし、一部のユーザーは、GPT-4 TurboはGPT-4に比べてフォーマット指示に従う一貫性がやや劣る可能性があると報告しています。ほとんどのタスクでは、特にGPT-4の動作が必要でない限り、GPT-4 Turboが推奨される選択肢です。OrcaRouterを通じて、両方のモデルにアクセスし、出力を直接比較できます。
GPT-4o（OpenAIの後継マルチモーダルモデル）は、ネイティブのマルチモーダル機能、高速な処理、改善された視覚理解を提供します。また、128Kのコンテキストウィンドウを備えています。GPT-4oは一般的にGPT-4 Turboよりも低コストです（100万トークンあたり$5/$15）。MATH-500では、GPT-4oの方が高いスコアを出す傾向があります。GPT-4 Turboは、元のGPT-4 Turboの特定の動作が必要な場合や、そのモデル向けにプロンプトを最適化済みの場合には、依然として有力な選択肢です。OrcaRouterでは、モデルIDを変更することでこれらのモデルを切り替えられます。実際のユースケースで両方をテストし、精度とコストのバランスがより良い方を判断することをおすすめします。
信頼性が高く、大規模なコンテキストウィンドウを持つ高性能モデルが必要で、優れた推論能力に追加料金を支払う用意がある場合は、openai/gpt-4-turbo-2024-04-09を選択してください。特に数学タスク（MATH-500 73.7）で強力です。アプリケーションでマルチモーダル入力が必要な場合、GPT-4 TurboとGPT-4oの両方が対応していますが、GPT-4oの方が高速で低コストな場合があります。単純なテキストタスクには、GPT-3.5 TurboまたはGPT-4o Miniを検討してください。OrcaRouterは幅広いカタログを提供しています。実際のデータでコスト、レイテンシ、品質を評価してから導入を決定してください。
OpenAI 互換——今お使いの SDK のまま
https://api.orcarouter.ai/v1from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.orcarouter.ai/v1",
api_key="$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| 入力 / 1M tokens | $10.00 |
| 出力 / 1M tokens | $30.00 |
| 通貨 | USD |
表示価格に基づく概算
見積もりのみ — 実際のトークン数はプロバイダーのトークナイザーに依存します。
@misc{orcarouter_gpt_4_turbo_2024_04_09,
title = {openai/gpt-4-turbo-2024-04-09 API},
author = {openai},
year = {n.d.},
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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