Dit model biedt vier keer de contextlengte van gpt-3.5-turbo, waardoor het ongeveer 20 pagina's tekst in één verzoek kan ondersteunen tegen een hogere kostprijs. Trainingsdata: tot...
GPT-3.5 Turbo 16k is een uitgebreide contextversie van OpenAI’s GPT-3.5 Turbo-model, oorspronkelijk uitgebracht om taken te ondersteunen die het verwerken van grotere hoeveelheden tekst vereisen…
GPT-3.5 Turbo 16k blinkt uit in tekstgebaseerde taken waarbij een lange context voordelig is. Dit omvat het samenvatten van documenten van meerdere pagina's, het voeren van coherente meerstapsgesprekken, het beantwoorden van vragen over uitgebreide passages en het uitvoeren van codebeoordeling in grotere codebases. Het 16k contextvenster stelt het in staat om hele hoofdstukken of lange e‑mailthreads in één keer te verwerken, waardoor de noodzaak voor handmatige tekstsplitsing afneemt. Het model kan ook standaard generatietaken aan, zoals het opstellen van e‑mails, het schrijven van creatieve inhoud en het geven van uitleg. Omdat het een GPT-3.5‑klasse model is, is het bekwaam in het opvolgen van instructies en het produceren van vloeiende tekst, hoewel het mogelijk niet overeenkomt met GPT‑4 op het gebied van complex redeneren of genuanceerde domeinkennis.
Indien uw toepassing geen uitgebreid contextvenster vereist, kan het standaard GPT-3.5 Turbo 4k model (of andere goedkopere varianten) kosteneffectiever zijn. Voor taken met korte prompts en outputs onder de 4,000 tokens biedt de 16k-versie geen voordeel en kost hetzelfde per token. U kunt ook een kleiner of sneller model overwegen wanneer uw pijplijn al werkt met opgedeelde tekst en geen voordeel haalt uit een grote context. Op OrcaRouter kunt u eenvoudig schakelen tussen model-ID's — bijvoorbeeld met "openai/gpt-3.5-turbo" (4k) wanneer de contextbehoeften minimaal zijn. Evalueer uw gemiddelde invoertokenaantal en kies het model dat >95% van de verzoeken dekt om te voorkomen dat u betaalt voor ongebruikte capaciteit.
Het belangrijkste voordeel van de 16k-context is de mogelijkheid om langere invoer in één enkele aanvraag te verwerken, waarbij coherentie behouden blijft en problemen door het splitsen van tekst over vensters worden geëlimineerd. Je kunt bijvoorbeeld een heel onderzoekspaper van 10.000 woorden in het model invoeren en het vragen de belangrijkste bevindingen te extraheren zonder segmenten handmatig aan elkaar te hoeven naaien. In conversatiegerichte toepassingen kan het model de volledige gespreksgeschiedenis van een lange klantenservice-interactie onthouden, wat leidt tot meer contextbewuste antwoorden. Voor codetaken kun je meerdere bestanden of een complete functiebibliotheek in de prompt opnemen, waardoor het model cross‑file-afhankelijkheden kan begrijpen. Deze mogelijkheid vermindert de engineeringoverhead voor het bouwen van chunking- en statusbeheerlogica.
GPT-3.5 Turbo 16k erft de algemene beperkingen van de GPT-3.5-serie. Het kan plausibel klinkende maar onjuiste of niet-ondersteunde informatie produceren (hallucinatie), met name in niche‑ of zeer gedetailleerde domeinen. Het model is alleen tekst en kan geen afbeeldingen, audio of andere modaliteiten verwerken. De redeneerdiepte is lager dan GPT‑4, dus het kan moeite hebben met complexe meerstapslogica, wiskundige bewijzen of genuanceerde juridische interpretatie. De MMLU‑Pro score van 46.2, hoewel respectabel, ligt aanzienlijk onder GPT‑4’s typische >80 score, wat wijst op zwakkere feitelijke nauwkeurigheid bij gevorderde onderwerpen. Bovendien is de contextlimiet van 16,384 tokens, hoewel groot, niet oneindig; zeer lange documenten vereisen nog steeds zorgvuldige prompt engineering of chunking.
GPT-3.5 Turbo 16k behaalt een score van 46,2 op de MMLU‑Pro-benchmark. MMLU‑Pro is een samengestelde subset van de Massive Multitask Language Understanding-dataset, ontworpen om de kennisdiepte van een model te evalueren op 57 uiteenlopende onderwerpen, waaronder bètawetenschappen, sociale wetenschappen, geesteswetenschappen en rechten. De score geeft het aandeel correct beantwoorde vragen weer. Ter vergelijking: de kleinere GPT-3.5 Turbo (4k) scoort doorgaans rond de 43 op MMLU (standaard), terwijl GPT‑4 boven de 80 scoort. Het cijfer 46,2 geeft aan dat dit model een matige beheersing heeft van complex feitenmateriaal, maar niet state‑of‑the‑art is op het gebied van pure kennisopvraging. Het wordt het best gebruikt voor taken waarbij het genereren van vloeiende tekst met aanvaardbare feitelijke nauwkeurigheid belangrijker is dan topprestaties op het gebied van redeneren.
Hoewel specifieke redeneerbenchmarks niet worden vermeld, gedraagt GPT-3.5 Turbo 16k zich vergelijkbaar met de standaard GPT-3.5 Turbo op het gebied van logische deductie, rekenkunde en gezond verstand. Het kan eenvoudige logische puzzels en meerstapsinstructies oplossen, maar faalt mogelijk bij taken die strikte naleving van beperkingen of tegenfeitelijk redeneren vereisen. Het grotere contextvenster verbetert op zichzelf de redeneercapaciteit niet — het zorgt er alleen voor dat er meer invoer kan worden overwogen. In de praktijk melden gebruikers dat het model goed presteert voor samenvattingen, vertalingen en chatbottoepassingen, maar dat er niet op moet worden vertrouwd voor beslissingen met grote gevolgen zonder menselijke verificatie. De MMLU‑Pro-score van 46,2 bevestigt dat domeinspecifieke expertise gematigd is.
Snelheids- en latentiemetingen voor GPT-3.5 Turbo 16k worden niet expliciet gegeven, maar als een GPT-3.5-klasse model is het over het algemeen sneller dan GPT‑4 en geschikt voor real‑time toepassingen. Op OrcaRouter hangt de responstijd af van de backend van OpenAI en netwerkfactoren. Voor typische invoer van minder dan 4.000 tokens retourneert het model vaak de eerste token binnen honderden milliseconden tot enkele seconden. Gebruikers kunnen een vergelijkbare latentie verwachten als het standaard GPT-3.5 Turbo (4k)-model, aangezien de onderliggende architectuur identiek is, behalve de contextlimiet. Het 16k-model kan iets trager zijn bij het verwerken van zeer lange prompts omdat het model meer tokens moet verwerken, maar het verschil is meestal marginaal. Voor latentiegevoelige gebruiksscenario's raden we aan om te testen met uw specifieke promptlengtes.
De prijzen voor GPT-3.5 Turbo 16k op OrcaRouter zijn $3.00 per 1M invoertokens en $4.00 per 1M uitvoertokens, gefactureerd tegen het exacte OpenAI-provider tarief zonder opslag. Er zijn geen extra platformkosten, abonnementsniveaus of volumekortingen van toepassing — het tarief is vast en transparant. Kosten worden berekend op basis van het aantal tokens in elk verzoek: invoertokens zijn het totale aantal tokens in de messages array, en uitvoertokens zijn de tokens die in het antwoord worden gegenereerd. OrcaRouter voegt geen overhead-tokens toe. U betaalt alleen voor wat u gebruikt, en uw gebruik wordt gespecificeerd in uw OrcaRouter-dashboard.
De belangrijkste kostenafweging is tussen betalen voor het grote contextvenster versus het gebruik van een goedkoper model met kleinere context. Als uw gemiddelde invoer zelden de 4.000 tokens overschrijdt, is de standaard GPT-3.5 Turbo (4k) — geprijsd op $1.50 invoer / $2.00 uitvoer per 1M tokens op OpenAI — voordeliger. Echter, zodra invoer regelmatig de 4.000 tokens overschrijdt, voorkomt het 16k-model dure chunking- en retrieval-logica. De prijs per token van GPT-3.5 Turbo 16k is het dubbele van die van de 4k-variant. Daarom moet u uw tokenverdeling beoordelen: als meer dan 50% van de verzoeken >4k tokens vereist, kan het 16k-model goedkoper zijn als u rekening houdt met de ontwikkeltijd om chunking te implementeren.
OrcaRouter slaat standaard geen modeluitvoer of promptvoltooiingen in de cache. Elk verzoek wordt vers naar OpenAI verzonden. Dit betekent dat u bij elke aanroep volledige tokenkosten maakt, inclusief voor herhaalde invoer. Om kosten te verlagen, kunt u overwegen om promptcaching aan uw kant te implementeren — bijvoorbeeld het cachen van het systeembericht of het gebruik van een vectordatabase om relevante context op te halen in plaats van steeds het volledige document opnieuw te verzenden. Omdat de prijsstelling van het model per token is en gebaseerd op het totale aantal verzonden tokens, verlaagt elke vermindering van de invoerlengte direct de kosten. Het nul‑opslagbeleid zorgt ervoor dat elke cachingstrategie die u toepast, besparingen oplevert tegen hetzelfde tarief als direct OpenAI‑gebruik.
OrcaRouter past geen markup toe op GPT-3.5 Turbo 16k. De vermelde prijzen — $3.00 per 1M invoertokens en $4.00 per 1M uitvoertokens — zijn exact de tarieven die OpenAI voor dit model hanteert. OrcaRouter voegt geen kosten toe bovenop dit tarief. Dit beleid maakt OrcaRouter tot een eenvoudige wederverkoper: u betaalt het tarief van de aanbieder zonder enige platformtoeslagen. Er is geen minimumbedrag of verplichting. Houd er echter rekening mee dat als OpenAI in de toekomst hun prijzen wijzigt, OrcaRouter deze wijzigingen zal doorberekenen. U kunt uw kosten in realtime volgen via het OrcaRouter-dashboard, dat het tokenverbruik en de kosten per model weergeeft.
Om GPT-3.5 Turbo 16k via OrcaRouter te gebruiken, stelt u de basis-URL van uw API-client in op https://api.orcarouter.ai/v1 en gebruikt u de model-ID "openai/gpt-3.5-turbo-16k". Alle OpenAI chat‑completion-parameters worden ondersteund, waaronder messages, temperature, top_p, frequency_penalty, presence_penalty, max_tokens, stop en stream. U moet zich authenticeren met een geldige OrcaRouter API-sleutel die wordt meegegeven in de Authorization-header (Bearer <key>). Voorbeeld met curl: curl https://api.orcarouter.ai/v1/chat/completions -H "Authorization: Bearer YOUR_KEY" -H "Content-Type: application/json" -d '{"model":"openai/gpt-3.5-turbo-16k","messages":[{"role":"user","content":"Hello"}],"max_tokens":1024}'. OrcaRouter retourneert dezelfde JSON-structuur als OpenAI.
Alle OpenAI chat‑completion parameters zijn beschikbaar bij gebruik van GPT-3.5 Turbo 16k via OrcaRouter. Belangrijke parameters zijn: messages (array van rol/inhoud objecten), temperature (0‑2, standaard 1), top_p (0‑1, standaard 1), n (aantal te genereren completions, standaard 1), stream (boolean, standaard false), max_tokens (tot 4096), stop (een of meer strings), frequency_penalty (‑2‑2, standaard 0), presence_penalty (‑2‑2, standaard 0) en logit_bias (map van token-ID's naar bias). Het model-ID moet exact "openai/gpt-3.5-turbo-16k" zijn. Let op: max_tokens mag niet groter zijn dan 4096, en het totale aantal prompt + completion tokens moet binnen 16.384 blijven. OrcaRouter valideert deze limieten en geeft een foutmelding als ze worden overschreden.
Migreren van een directe OpenAI-integratie naar OrcaRouter voor GPT-3.5 Turbo 16k vereist slechts drie wijzigingen: werk de basis-URL bij van https://api.openai.com/v1 naar https://api.orcarouter.ai/v1, vervang de API-sleutel door uw OrcaRouter-sleutel, en wijzig de model-ID van "gpt-3.5-turbo-16k" naar "openai/gpt-3.5-turbo-16k". Alle andere code, inclusief berichtopmaak, parameterafhandeling en reactieparsing, blijft exact hetzelfde. Als u eerder de 4k-versie gebruikte, kunt u overstappen naar het 16k-model door alleen de model-ID te wijzigen. Er zijn geen schema- of snelheidslimietwijzigingen nodig; OrcaRouter spiegelt de API-specificatie van OpenAI. Testen kan door een enkele aanvraag met een korte prompt te doen om authenticatie en responsstructuur te bevestigen.
GPT-3.5 Turbo 16k en GPT-3.5 Turbo 4k (model-id "openai/gpt-3.5-turbo") delen dezelfde onderliggende architectuur en mogelijkheden. De enige verschillen zijn contextvenster (16.384 versus 4.096 tokens) en prijsstelling. De 4k-variant is goedkoper: bij OpenAI kost het $1,50/1M invoertokens en $2,00/1M uitvoertokens; via OrcaRouter gelden dezelfde tarieven. De 16k-versie kost precies het dubbele. Prestaties op benchmarks zoals MMLU (standaard) zijn bijna identiek — GPT-3.5 Turbo 4k scoort ongeveer 43 op MMLU, terwijl de 16k-versie 46,2 scoort op MMLU‑Pro (een moeilijkere variant). Voor taken die binnen 4k tokens passen, is het 4k-model economischer. Voor langere taken voorkomt het 16k-model fouten door contextafkapping.
Vergeleken met GPT‑4 (bijv. "openai/gpt-4") is GPT-3.5 Turbo 16k aanzienlijk zwakker op het gebied van redeneren, feitelijke nauwkeurigheid en veiligheidsafstemming. GPT‑4 scoort doorgaans >80 op MMLU en verwerkt complexe meerstapslogica en genuanceerde instructies veel beter. GPT‑4 ondersteunt in sommige varianten ook afbeeldingen en heeft een contextvenster tot 8.192 of 32.768 tokens. GPT‑4 is echter veel langzamer en duurder — vaak 10‑20x per token. Claude‑modellen (bijv. "anthropic/claude-2") bieden eveneens grote contextvensters (100k tokens) en sterke redeneervaardigheden, maar zijn duurder dan GPT-3.5 Turbo en kunnen andere API‑semantiek hebben. GPT-3.5 Turbo 16k is een kosteneffectieve keuze wanneer u alleen uitgebreide context nodig heeft zonder topniveau‑redenering. Met OrcaRouter kunt u eenvoudig elk model uitproberen.
OpenAI-compatibel — behoud je huidige SDK
https://api.orcarouter.ai/v1from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.orcarouter.ai/v1",
api_key="$ORCAROUTER_API_KEY",
)
response = client.chat.completions.create(
model="openai/gpt-3.5-turbo-16k",
messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}],
)
print(response.choices[0].message.content)frequency_penaltylogit_biaslogprobsmax_tokenspresence_penaltyresponse_formatseedstopstreamtemperaturetool_choicetoolstop_logprobstop_p| Invoer / 1M tokens | $3.00 |
| Uitvoer / 1M tokens | $4.00 |
| Valuta | USD |
Schatting op basis van catalogusprijs
Alleen een schatting — het werkelijke aantal tokens hangt af van de tokenizer van de aanbieder.
GET /api/public/models/openai/gpt-3.5-turbo-16kOpenen @misc{orcarouter_gpt_3_5_turbo_16k,
title = {GPT-3.5 Turbo 16k API},
author = {OpenAI},
year = {2023},
howpublished = {OrcaRouter},
url = {https://www.orcarouter.ai/models/openai/gpt-3.5-turbo-16k}
}OpenAI. (2023). GPT-3.5 Turbo 16k API. OrcaRouter. https://www.orcarouter.ai/models/openai/gpt-3.5-turbo-16k