최신 GPT-4 Turbo 모델로, 비전 기능을 갖추고 있습니다. 비전 요청은 이제 JSON 모드와 함수 호출을 사용할 수 있습니다. 학습 데이터: 2023년 12월까지.
GPT-4 Turbo는 OpenAI가 출시한 대규모 언어 모델로, 텍스트와 이미지 입력을 모두 처리합니다. GPT-4의 아키텍처를 기반으로 하지만 컨텍스트 윈도우를 128,000 토큰(약 300페이지 분량의 텍스트)으로 늘리고 최대 출력은 4,096 토큰으로 유지합니다. 이 모델은 복잡한 추론 작업 처리, 코드 생성, 시각 정보 이해를 위해…
GPT-4 Turbo는 특히 수학(MATH-500 점수 73.7), 코드 생성, 다단계 문제 해결에서 강력한 추론 능력을 보여줍니다. 긴 대화에서 복잡한 지침을 따르고, 수천 개의 토큰에 걸쳐 일관성을 유지하며, 일관된 기술적 설명을 생성할 수 있습니다. 또한 입력에 이미지 데이터가 포함된 경우 스크린샷, 다이어그램, 인쇄된 텍스트와 같은 이미지를 분석할 수 있습니다. 하지만 모든 도메인에 특화된 것은 아니며, 단순한 분류나 추출 작업의 경우 GPT-3.5 Turbo와 같은 더 작은 모델이 충분하고 더 경제적일 수 있습니다.
128,000개의 토큰 컨텍스트 창을 사용하면 대용량 문서(전체 책, 긴 법률 계약서, 완전한 코드 저장소 또는 긴 대화 등)를 내용을 조각으로 나눌 필요 없이 입력할 수 있습니다. 예를 들어, 전체 연구 논문을 붙여넣고 이전 부분을 잃지 않고 어떤 섹션에 대해서도 질문할 수 있습니다. 이는 문서 요약, 입법 분석, 또는 모델이 전체 구조를 봐야 하는 대규모 코드베이스 디버깅과 같은 작업에 특히 유용합니다. OrcaRouter에서는 이 컨텍스트가 입력 토큰으로 청구되므로, 100K 토큰 문서를 입력하면 쿼리당 약 $1.00의 비용이 발생합니다 (100K * $10/1M).
GPT-4 Turbo는 입력의 일부로 이미지를 받아들여 사진, 다이어그램, 일러스트레이션, 스크린샷과 같은 시각적 콘텐츠를 이해할 수 있습니다. 이 모델은 이미지에 무엇이 있는지 설명하고, 그 내용에 대한 질문에 답변하며, 다이어그램 추론(예: 순서도나 그래프 해석)을 수행할 수도 있습니다. 이미지는 일반적으로 OpenAI 채팅 완성 형식 내에서 URL 또는 base64로 인코딩된 데이터로 제공됩니다. 이미지 처리 비용은 OpenAI의 가격 공식에 따라 이미지 해상도와 세부 수준을 기준으로 계산되는 입력 토큰 수에 포함됩니다.
사용 사례가 단순한 텍스트 분류, 짧은 문맥에서의 기본 Q&A, 반복적인 추출과 같은 고볼륨·저복잡성 작업을 포함한다면, GPT-3.5 Turbo나 전용 파인튜닝 모델과 같은 소형 모델이 비용을 크게 절감하면서도 수용 가능한 결과를 제공할 수 있습니다. GPT-4 Turbo의 가격은 입력 토큰당 GPT-3.5 Turbo보다 약 20배, 출력 토큰당 약 30배 높습니다. 지연 시간이 중요한 애플리케이션의 경우 GPT-3.5 Turbo가 더 빠르게 응답합니다. 정확도와 비용 간의 절충점을 평가하세요. 많은 프로덕션 파이프라인에서는 저렴한 모델을 필터링에 사용하고 GPT-4 Turbo를 복잡한 경우에 적용하는 하이브리드 접근법이 지출을 최적화할 수 있습니다.
GPT-4 Turbo는 MATH-500 벤치마크에서 73.7점을 기록했습니다. 이 벤치마크는 대수학, 기하학, 미적분학 등 초등학교부터 고등학교 수준의 수학 문제를 해결하는 모델의 능력을 평가합니다. 이 점수는 강력한 수학적 추론 능력을 나타내지만, 최첨단 수준은 아닙니다. 일부 특화된 모델이나 더 큰 앙상블은 80점을 초과할 수 있습니다. 이 벤치마크는 단순한 언어 생성보다 체계적인 문제 해결 능력으로 모델을 비교하는 데 유용합니다. OrcaRouter에서는 API를 통해 수학 문제 세트를 제출하고 결과를 비교하여 직접 테스트할 수 있습니다.
장점으로는 깊은 추론, 긴 컨텍스트 처리, 코드 생성 및 설명 능력이 있습니다. 또한 다이어그램 해석과 같이 텍스트와 시각을 결합한 작업에서 좋은 성능을 보입니다. 한계점으로는 상대적으로 적은 4,096 토큰의 출력 제한이 있어, 긴 형식의 생성(예: 전체 장 작성)에는 여러 번 호출이 필요합니다. 이 모델은 드문 경우에 잘못된 답변을 생성할 수 있으며, 완벽하지 않습니다. 또한 소형 모델에 비해 지연 시간이 높아 실시간 애플리케이션에는 최적의 선택이 아닐 수 있습니다. 속도 측정값은 제공되지 않지만, 일화적인 보고에 따르면 GPT-3.5 Turbo보다 약간 느립니다.
OrcaRouter의 GPT-4 Turbo에 대한 정확한 지연 시간 수치는 공개되지 않았으며, 성능은 제공업체의 인프라와 요청 부하에 따라 달라집니다. 실제로 이 모델은 더 큰 파라미터 수와 컨텍스트 처리로 인해 소형 모델보다 추론 시간이 더 깁니다. 짧은 입력의 경우 응답 시간은 일반적으로 몇 초이지만, 매우 큰 컨텍스트(예: 100K 토큰)는 모델이 출력을 생성하기 전에 모든 토큰을 처리해야 하므로 지연 시간이 크게 증가할 수 있습니다. OrcaRouter는 특정 가속 기능을 광고하지 않습니다. 대화형 애플리케이션에서 더 낮은 지연 시간이 필요한 사용자는 더 빠른 모델을 선호할 수 있으며, 복잡한 작업의 배치 처리는 여전히 실행 가능합니다.
가격은 토큰당 책정됩니다: 입력 토큰 100만 개당 $10.00, 출력 토큰 100만 개당 $30.00입니다. 이는 OrcaRouter의 추가 인상 없이 OpenAI의 직접 요금과 동일합니다. 입력 토큰에는 시스템 메시지, 사용자 메시지, 이미지 토큰 및 모든 대화 기록이 포함됩니다. 출력 토큰은 모델이 생성한 응답입니다. 요청의 총 비용은 (input_tokens * $0.00001) + (output_tokens * $0.00003)으로 계산됩니다. 최소 요금이나 월 약정은 없으며, 사용한 토큰에 대해서만 지불하시면 됩니다.
GPT-4 Turbo는 GPT-3.5 Turbo와 같은 소형 모델($0.50/$1.50 per 1M tokens)보다 훨씬 비싸지만, 우수한 추론 및 컨텍스트 처리 능력을 제공합니다. 기본적인 기능만 필요한 작업의 경우 GPT-4 Turbo를 사용하면 불필요한 비용이 발생할 수 있습니다. 반면, 원본 GPT-4($30/$60 per 1M tokens)와 비교하면 GPT-4 Turbo는 입력에서 33%, 출력에서 50% 저렴하여 고성능 요구 사항에 대해 비용 효율적인 옵션입니다. OrcaRouter의 마크업 없는 가격 정책을 통해 OpenAI를 직접 사용할 때와 동일한 요금을 지불하게 됩니다.
OrcaRouter는 명시된 토큰당 요금 외에 GPT-4 Turbo에 대한 특별 할인, 볼륨 가격 책정, 또는 응답 캐싱을 제공하지 않습니다. 가격은 단순합니다: OpenAI가 청구하는 금액을 추가 요금 없이 정확히 지불하면 됩니다. 약정 할인, 토큰 사전 구매, 또는 계층별 가격 책정은 없습니다. 프롬프트나 응답의 캐싱은 광고되지 않으므로 모든 요청은 표준 요금으로 청구됩니다. 매우 높은 볼륨이 예상된다면 OrcaRouter에 문의하거나 자체 캐싱 레이어가 있는 전용 API 엔드포인트 사용을 고려하여 동일한 입력에 대한 반복 비용을 줄일 수 있습니다.
출력 토큰 비용은 입력 토큰보다 3배 더 비쌉니다(1M당 $30 대 $10). 따라서 긴 생성은 빠르게 비용을 증가시킬 수 있습니다. 예를 들어, 2,000토큰 응답을 생성하는 데 $0.06이 들지만 4,000토큰 응답은 $0.12입니다. 비용을 통제하려면 더 낮은 max_tokens 매개변수를 설정하거나, 더 짧은 프롬프트를 사용하거나, 모델이 짧은 출력을 생성한 후 필요할 때만 별도 호출로 확장하는 반복적 개선(iterative refinement) 방법을 고려하세요. 요약과 같은 작업의 경우, 컨텍스트가 중요하지 않다면 출력 토큰 비용이 더 작은 모델이 더 적합할 수 있습니다.
OrcaRouter의 OpenAI 호환 API를 통해 GPT-4 Turbo를 호출할 수 있습니다. 먼저 OrcaRouter에서 API 키를 받으세요. 그런 다음 기본 URL을 https://api.orcarouter.ai/v1로 설정하고 채팅 완료 요청에 모델 ID "openai/gpt-4-turbo"를 사용하세요. 예를 들어 OpenAI Python SDK를 사용하는 경우 base_url이 OrcaRouter를 가리키고 model="openai/gpt-4-turbo"인 클라이언트를 생성합니다. 요청 및 응답 형식은 OpenAI의 기본 API와 동일하므로 직접 OpenAI를 사용하는 경우 최소한의 코드 변경만 필요합니다.
API는 표준 OpenAI 채팅 완성 매개변수를 지원합니다: messages (role 및 content를 포함한 배열), temperature (0-2), top_p, n, stream, stop, max_tokens (4096으로 제한), presence_penalty, frequency_penalty, logit_bias, user, 그리고 function calling/tools. 이미지 입력의 경우, type이 "image_url"이고 url을 포함한 content 부분을 포함할 수 있습니다. 모델은 OpenAI의 사양을 넘어서는 추가 매개변수를 지원하지 않습니다. 모든 매개변수는 OpenAI의 GPT-4 Turbo에 대해 문서화된 대로 정확히 작동합니다. max_tokens 매개변수는 모델의 출력 제한인 4096을 초과할 수 없습니다.
마이그레이션은 간단합니다: OpenAI 기본 URL을 OrcaRouter의 엔드포인트 https://api.orcarouter.ai/v1 로 바꾸고 모델 이름을 "openai/gpt-4-turbo"로 변경하세요. OpenAI API 키 대신 OrcaRouter API 키를 사용하세요. 메시지 포맷, 스트리밍, 오류 처리 등 나머지 코드는 API가 완전히 호환되므로 변경할 필요가 없습니다. OpenAI Python 라이브러리를 사용 중이었다면, openai.api_base(또는 최신 버전의 해당 설정)를 OrcaRouter URL로 설정하기만 하면 됩니다. 이렇게 하면 로직을 다시 작성하지 않고도 OrcaRouter를 통해 GPT-4 Turbo를 테스트할 수 있습니다.
GPT-4 Turbo는 GPT-4의 진화형으로, 더 큰 컨텍스트 창(128K 대 이전 GPT-4 변형의 최대 32K)과 더 저렴한 토큰당 가격을 제공합니다: GPT-4 Turbo는 100만 토큰당 $10/$30, GPT-4는 100만 토큰당 $30/$60입니다. 두 모델 모두 비전을 지원하지만, GPT-4 Turbo는 효율성과 사소한 추론 품질도 개선했습니다. MATH-500과 같은 벤치마크에서 GPT-4 Turbo는 73.7점을 기록한 반면, 원본 GPT-4(컨텍스트 8K)는 더 작은 MATH 테스트 세트에서 약 52.9점을 기록했습니다. 테스트 버전이 달라 직접 비교는 어렵지만, 개선된 점을 확인할 수 있습니다. OrcaRouter에서는 이전 GPT-4 모델도 각각의 가격대로 이용 가능합니다.
GPT-3.5 Turbo는 훨씬 저렴하고(1M 토큰당 $0.50/$1.50) 빠르므로 대량 처리 및 저지연 애플리케이션에 적합합니다. 그러나 컨텍스트 창이 더 작고(변형에 따라 16K 또는 4K) 추론, 코드 생성 및 비전 기능이 현저히 약합니다. 다단계 추론이나 큰 컨텍스트가 필요한 작업의 경우 GPT-4 Turbo가 확실히 더 뛰어납니다. 수학적 추론에 대한 직접 비교에서 GPT-3.5 Turbo는 일반적으로 MATH-500에서 30점 미만을 기록하는 반면, GPT-4 Turbo는 73.7점을 달성합니다. 간단한 작업과 비용 절감을 위해서는 GPT-3.5 Turbo를 선택하고, 정확성이나 컨텍스트 길이가 중요한 경우에는 GPT-4 Turbo에 의존하세요.
직접적인 일대일 비교는 제공되지 않지만, 일반적으로 알려진 바에 따르면 Anthropic Claude 3과 Google Gemini 1.5는 유사한 기능을 제공합니다. Claude 3 Opus는 200K 컨텍스트 윈도우와 비슷한 추론 능력을 갖추고 있으며, Gemini 1.5 Pro는 최대 1M 토큰까지 처리할 수 있습니다. 그러나 각 모델은 가격과 성능 프로필이 다릅니다. OrcaRouter에서는 다른 제공업체의 모델에 접근하여 비교할 수도 있습니다. GPT-4 Turbo는 가격, 추론 품질, 개발자 생태계(OpenAI SDK) 간의 균형 면에서 여전히 경쟁력이 있습니다. 비전 작업의 경우 Claude와 Gemini 모두 이미지 입력을 지원합니다.
OpenAI 호환 — 쓰던 SDK 그대로
https://api.orcarouter.ai/v1from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.orcarouter.ai/v1",
api_key="$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| 입력 / 1M tokens | $10.00 |
| 출력 / 1M tokens | $30.00 |
| 통화 | USD |
정가 기준 추정치
추정치일 뿐입니다 — 실제 토큰 수는 제공자의 토크나이저에 따라 달라집니다.
@misc{orcarouter_gpt_4_turbo,
title = {GPT-4 Turbo API},
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