De versie van 2024-08-06 van GPT-4o biedt verbeterde prestaties in gestructureerde uitvoer, met de mogelijkheid om een JSON-schema op te geven in de respone_format. Lees meer [hier](https://openai.com/index/introducing-structured-outputs-in-the-api/). GPT-4o ("o" voor "omni") is...
GPT-4o (2024-08-06) is een versie van OpenAI's GPT-4o-model, uitgebracht in augustus 2024. Het is een multimodaal groot taalmodel dat tekst-, afbeeldings- en bestandsinvoer verwerkt. Het model wordt…
De kernsterktes van het model liggen in wiskundig redeneren en multimodaal begrip. De MATH-500-score van 79,5 duidt op een sterk vermogen om complexe wiskundeproblemen stap voor stap op te lossen. Het kan afbeeldingen, diagrammen en grafieken interpreteren en nauwkeurige beschrijvingen of analyses geven. Het 128K-contextvenster stelt het in staat grote hoeveelheden informatie te verwerken, zoals een volledig boek of een reeks afbeeldingen met bijbehorende tekst. Het ondersteunt ook bestandsuploads, waardoor het nuttig is voor taken zoals het extraheren van gegevens uit spreadsheets of het lezen van codebestanden. Deze mogelijkheden worden ondersteund door de continue optimalisatie van OpenAI en het model wordt veel gebruikt in productieomgevingen.
GPT-4o (2024-08-06) blinkt uit in taken die visuele en tekstuele informatie combineren. Voorbeelden zijn het oplossen van wiskundeproblemen met diagrammen, het analyseren van screenshots van gebruikersinterfaces voor bugrapporten, het extraheren van gegevens uit gescande documenten en het geven van gedetailleerde uitleg over complexe figuren. Het is ook effectief voor codegeneratie en debugging wanneer de context screenshots van fouten of bestandsstructuren bevat. Educatieve toepassingen profiteren van de stapsgewijze redenering. Voor taken die puur tekstueel en eenvoudig zijn, zoals eenvoudige Q&A of samenvattingen van korte teksten, kan een goedkoper model zoals GPT-4o mini volstaan. Dit model is het beste gereserveerd voor hoogwaardige, multimodale of redeneringsintensieve workflows.
Voor taken die geen gebruik maken van visie, bestandsverwerking of geavanceerd redeneren, is een kleiner en goedkoper model kosteneffectiever. Bijvoorbeeld, eenvoudige chattoepassingen, het genereren van korte inhoud of classificatietaken kunnen worden afgehandeld door modellen zoals GPT-4o mini of GPT-3.5 Turbo. Als uw toepassing alleen tekst verwerkt en geen 128K contextvenster nodig heeft, kan een kleiner contextmodel de latentie en kosten verminderen. Bovendien, als uw gegevens geen afbeeldingen of bestanden bevatten, is een tekst-only model voldoende. Evalueer of de complexiteit van de taak de hogere prijs per token van GPT-4o rechtvaardigt. OrcaRouter biedt een reeks modellen met verschillende prijspunten om aan verschillende gebruikssituaties te voldoen.
Ja, het model accepteert bestandsinvoer. U kunt bestanden uploaden zoals PDF's, Word-documenten, spreadsheets, afbeeldingen en codebestanden. Het model extraheert en begrijpt de inhoud van deze bestanden en behandelt ze als onderdeel van de context. Het kan bijvoorbeeld tekst uit een PDF lezen, getallen in een CSV interpreteren of broncode in een .py-bestand analyseren. In combinatie met afbeeldingsinvoer kan het gemengde media verwerken, zoals een document met ingebedde grafieken. Dit is bijzonder nuttig voor het automatiseren van gegevensextractie, documentbeoordeling en codeanalyse. Houd er rekening mee dat bestandsverwerking meetelt voor het contextvenster van 128.000 tokens, dus grote bestanden kunnen aanzienlijke ruimte in beslag nemen.
Op de MATH-500 benchmark behaalde GPT-4o (2024-08-06) een score van 79,5. MATH-500 is een subset van de MATH-dataset, bestaande uit 500 uitdagende wiskundeproblemen op wedstrijdniveau, die onderwerpen behandelen zoals algebra, meetkunde, getaltheorie en kansrekening. Een score van 79,5 geeft aan dat ongeveer vier van de vijf problemen correct zijn beantwoord. Dit plaatst het model bij de best presterende modellen voor wiskundig redeneren. Hoewel er geen andere benchmarkscores worden gegeven, toont deze maatstaf de sterkte van het model in stapsgewijze logische deductie en rekenkunde. Gebruikers kunnen betrouwbare prestaties verwachten bij wiskundig intensieve toepassingen zoals bijles, verificatie en probleemgeneratie.
Specifieke benchmarkscores buiten MATH-500 worden niet vermeld in de beschikbare feiten. GPT-4o als modelfamilie staat echter algemeen bekend om concurrerende prestaties op een reeks standaard benchmarks, waaronder MMLU (massive multitask language understanding), HumanEval (codegeneratie) en diverse visie-taal taken. De versie van augustus 2024 bevat mogelijk updates die redeneren en instructieopvolging verbeteren. Zonder exacte cijfers dienen gebruikers de gepubliceerde evaluaties van OpenAI te raadplegen voor de meest actuele gegevens. Voor praktische doeleinden wordt het model beschouwd als state-of-the-art onder open-API-modellen wat betreft gecombineerde tekst- en visiecapaciteiten.
Er worden geen specifieke latentie- of doorvoercijfers gegeven voor dit model. Over het algemeen is GPT-4o ontworpen om sneller te zijn dan eerdere GPT-4-varianten, terwijl de kwaliteit behouden blijft. De latentie hangt af van factoren zoals invoerlengte, uitvoerlengte, gelijktijdige verzoeken en de backend-infrastructuur. Bij toegang via OrcaRouter worden verzoeken doorgestuurd naar de servers van OpenAI, en zijn de responstijden vergelijkbaar met directe API-aanroepen. Gebruikers kunnen optimaliseren door de kleinst mogelijke context te gebruiken en redelijke max_tokens-limieten in te stellen. Voor real-time toepassingen is het raadzaam om te testen met representatieve workloads. OrcaRouter introduceert geen extra latentie bovenop netwerkroutering.
Sterke punten: sterke wiskundige redenering (MATH-500 79.5), multimodale invoer (tekst, afbeeldingen, bestanden), groot 128K contextvenster en hoge uitvoertokenlimiet (16,384). Het is bijzonder effectief voor complexe redeneringen, beeldbegrip en taken die een lange context vereisen. Beperkingen: hogere kosten in vergelijking met kleinere modellen; mogelijk niet optimaal voor eenvoudige of lage-latentietaken; nauwkeurigheid kan variëren bij dubbelzinnige of slecht opgemaakte inputs; visuele mogelijkheden presteren mogelijk niet goed op vervormde of afbeeldingen met lage resolutie. Ook kan het, zoals bij alle LLM's, aannemelijk klinkende maar onjuiste antwoorden genereren, vooral in domeinen buiten de trainingsdata. Beperk dit door uitvoer te valideren en prompt engineering te gebruiken.
De prijzen voor GPT-4o (2024-08-06) zijn gebaseerd op tokenverbruik. Invoertokens worden gefactureerd tegen $2.50 per 1 miljoen tokens. Uitvoertokens worden gefactureerd tegen $10.00 per 1 miljoen tokens. Dit is het tarief van de provider (OpenAI), en OrcaRouter past geen opslag toe—u betaalt precies hetzelfde als wanneer u rechtstreeks OpenAI zou aanroepen. Tokens worden geteld op basis van de verzonden en ontvangen tekst. Afbeeldings- en bestandsinvoeren verbruiken tokens in verhouding tot hun grootte en verwerkingscomplexiteit (de tokenkosten voor afbeeldingen zijn volgens het beleid van OpenAI). Er zijn geen extra kosten voor het gebruik van het API-eindpunt. Facturering wordt doorgaans geaggregeerd per gebruiksperiode, en u kunt het tokenverbruik volgen via het dashboard van OrcaRouter.
Geen verborgen kosten of toeslagen. OrcaRouter factureert tegen het exacte providerstarief zonder opslag. De vermelde prijzen ($2.50/1M input, $10/1M output) zijn allesomvattend. Er zijn geen extra kosten voor authenticatie, verbinding of ondersteuning. Echter, beeld- en bestandsinvoer brengen tokengerelateerde kosten met zich mee die worden bepaald door het prijsbeleid van OpenAI, welke de tekst-only tokengerelateerde kosten kunnen overschrijden. Bijvoorbeeld, een 1080x1080 afbeelding kan een bepaald aantal tokens kosten bovenop de teksttokens. Raadpleeg de documentatie van OpenAI voor exacte prijzen van beeldtokens. OrcaRouter geeft deze kosten door zonder opslag. Er is geen korting op basis van caching zoals per de huidige informatie.
Het kiezen van GPT-4o (2024-08-06) boven goedkopere modellen zoals GPT-4o mini of GPT-3.5 Turbo brengt een afweging met zich mee tussen prestaties en kosten. De prijs per token is hoger, dus voor toepassingen met een hoog volume kunnen de kosten snel oplopen. Echter, als de taak de multimodale mogelijkheden van het model of het 128K contextvenster vereist, kunnen goedkopere modellen mogelijk niet voldoen, wat kan leiden tot onvolledige of mindere kwaliteit output. Voor tekst-only taken met eenvoudige redenering verlaagt een goedkoper model de kosten zonder veel kwaliteit in te leveren. OrcaRouter stelt u in staat om gemakkelijk tussen modellen te schakelen, zodat u kunt experimenteren om de beste kosten-prestatiebalans voor elke gebruikssituatie te vinden.
De beschikbare feiten vermelden geen caching- of kortingsmechanismen voor dit model. OrcaRouter factureert tegen het tarief van de aanbieder zonder opslag, dus eventuele kortingen zouden vermoedelijk afkomstig zijn van de eigen prijzen van OpenAI (bijv. staffelkortingen voor hoog volume gebruik, indien van toepassing). OrcaRouter biedt mogelijk eigen caching-functies, maar dit is niet bevestigd voor dit model. Om kosten te minimaliseren, overweeg het gebruik van invoertokens te verminderen door gespreksgeschiedenis in te korten, kortere prompts te gebruiken en de uitvoerlengte te beperken met de max_tokens-parameter. Voor herhaalde identieke query's kunt u caching implementeren op applicatieniveau.
Om GPT-4o (2024-08-06) via OrcaRouter aan te roepen, gebruik je de basis-URL https://api.orcarouter.ai/v1 en stel je de model-ID in op "openai/gpt-4o-2024-08-06". De API is volledig compatibel met de clientbibliotheken van OpenAI. In Python met de openai-bibliotheek configureer je bijvoorbeeld openai.api_base = "https://api.orcarouter.ai/v1" en openai.api_key = "your-orcarouter-api-key". Vervolgens roep je openai.ChatCompletion.create(model="openai/gpt-4o-2024-08-06", messages=[...]) aan. Alle standaardparameters (temperature, max_tokens, top_p, etc.) worden ondersteund. Zie de OrcaRouter-documentatie voor details over authenticatie en snelheidslimieten.
Aangezien het model de OpenAI-compatibele API ondersteunt, kunt u de volledige set parameters gebruiken die beschikbaar zijn in het chat completions-eindpunt van OpenAI. Belangrijke parameters zijn: model (ingesteld op de model-ID), messages (lijst van rol-inhoud objecten), temperature (0-2), top_p (0-1), n (aantal completions), max_tokens (tot 16384), stop (reeksen), frequency_penalty, presence_penalty, logit_bias en user (voor gebruiksregistratie). Voor multimodale invoer voegt u een afbeelding of file_url toe aan de inhoud van een bericht met behulp van het juiste formaat (bijv. content: [{type: "text", text: "..."}, {type: "image_url", image_url: {...}}]). Raadpleeg de OpenAI-documentatie voor de syntaxis van afbeeldings- en bestandsinvoer.
Migreren van directe OpenAI API naar OrcaRouter vereist twee wijzigingen: 1) Stel de basis-URL in op https://api.orcarouter.ai/v1, en 2) Vervang je OpenAI API-sleutel door een OrcaRouter API-sleutel. Er zijn geen codewijzigingen nodig voor de opmaak van berichten of parameters. De model-ID verandert van "gpt-4o-2024-08-06" naar "openai/gpt-4o-2024-08-06". Alle bestaande logica voor het afhandelen van streaming, functieaanroepen en responsparsing blijft hetzelfde. De API van OrcaRouter is ontworpen als een drop-in vervanging. Na het overschakelen kun je ook modellen van andere providers via dezelfde interface gebruiken, wat eenvoudige vergelijking en load balancing mogelijk maakt.
Authenticatie gebeurt via een API-sleutel verstrekt door OrcaRouter. Voeg deze toe aan de header als "Authorization: Bearer YOUR_ORCAROUTER_API_KEY". Tarieflimieten worden beheerd door OrcaRouter en kunnen verschillen van de directe limieten van OpenAI. Controleer uw OrcaRouter-plan voor details. Als u de tarieflimieten overschrijdt, ontvangt u HTTP 429-antwoorden. Om dit te beperken, implementeert u herhaallogica met exponentiële backoff. OrcaRouter kan u ook toestaan om per gebruiker tarieflimieten in te stellen via de gebruikersparameter. Voor hoge doorvoerbehoeften neemt u contact op met de ondersteuning van OrcaRouter voor aangepaste regelingen. Het model zelf heeft geen aparte tarieflimieten; het valt onder de algemene eindpuntlimieten.
GPT-4o (2024-08-06) is het volledige vlaggenschipmodel, terwijl GPT-4o mini een kleinere, goedkopere variant is. Belangrijke verschillen: GPT-4o heeft een contextvenster van 128K (vs. GPT-4o mini's 128K ook, maar de mini heeft doorgaans een lagere uitvoerlimiet van 16K? Eigenlijk heeft GPT-4o mini ook 128K context en 16K uitvoer, maar het is minder capabel in redeneren en visie. Het volledige model scoort 79.5 op MATH-500; GPT-4o mini scoort lager op wiskundebenchmarks. Prijzen: GPT-4o is duurder ($2.50/$10 vs. GPT-4o mini voor $0.15/$0.60 per 1M tokens). Voor taken die hoge nauwkeurigheid of complex redeneren vereisen, is het volledige model gerechtvaardigd. Voor eenvoudigere taken biedt de mini een kosteneffectief alternatief.
Vergeleken met GPT-4 (bijv. GPT-4-0613 of GPT-4 Turbo) biedt GPT-4o (2024-08-06) verschillende verbeteringen: native multimodale invoer (tekst, afbeeldingen, bestanden) zonder dat er aparte vision-modellen nodig zijn, een grotere contextvenster (128K vs. GPT-4's 32K voor oudere versies) en snellere inferentie. De prijs is lager dan eerdere GPT-4-varianten, die vaak duurder waren. GPT-4 Turbo had bijvoorbeeld een vergelijkbare context maar hogere prijzen. Wat betreft benchmarks, de MATH-500-score van 79,5 presteert beter dan oudere GPT-4-modellen. Sommige gebruikers kunnen echter oudere modellen stabieler vinden voor specifieke taken vanwege een langere trainingsgeschiedenis. Over het algemeen is GPT-4o een modernere en efficiëntere opvolger.
De keuze hangt af van specifieke behoeften en voorkeuren voor aanbieders. GPT-4o (2024-08-06) blinkt uit in wiskundig redeneren (MATH-500 79.5) en multimodale taken met tekst, afbeeldingen en bestanden. Claude-modellen van Anthropic bieden mogelijk sterkere veiligheidsfuncties of langere contextvensters in sommige versies, maar hebben doorgaans een hogere prijs. Gemini-modellen van Google bieden multimodale en grote context, maar kunnen andere prestatieprofielen hebben. Met OrcaRouter kunt u meerdere aanbieders testen met één enkele API. Voor taken die een hoge wiskundige nauwkeurigheid vereisen, is GPT-4o een sterke kandidaat. Voor pure tekstsamenvatting of goedkope taken kunnen andere modellen economischer zijn. Evalueer benchmarkscores en prijzen voor uw gebruiksscenario.
Bij gebruik van GPT-4o via OrcaRouter worden uw gegevens ter inferentie naar de servers van OpenAI gestuurd. OrcaRouter slaat uw prompts niet op of verwerkt deze niet, behalve het doorsturen ervan. Het datagebruiksbeleid van OpenAI is van toepassing—raadpleeg de voorwaarden van OpenAI als u vragen hebt over het gebruik van trainingsgegevens of gegevensbewaring. Als u eist dat gegevens binnen een specifiek rechtsgebied blijven of dat u bepaalde aanbieders vermijdt, kunt u met OrcaRouter per verzoek kiezen uit meerdere aanbieders. U kunt ook de routeringsfuncties van OrcaRouter gebruiken om verzoeken te sturen naar aanbieders die voldoen aan uw nalevingsvereisten. Raadpleeg altijd de documentatie over gegevensverwerking van zowel OrcaRouter als de onderliggende aanbieder.
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-4o-2024-08-06",
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| Invoer / 1M tokens | $2.50 |
| Uitvoer / 1M tokens | $10.00 |
| Cache lezen / 1M | $1.25 |
| 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-4o-2024-08-06Openen @misc{orcarouter_gpt_4o_2024_08_06,
title = {GPT-4o (2024-08-06) API},
author = {OpenAI},
year = {2024},
howpublished = {OrcaRouter},
url = {https://www.orcarouter.ai/models/openai/gpt-4o-2024-08-06}
}OpenAI. (2024). GPT-4o (2024-08-06) API. OrcaRouter. https://www.orcarouter.ai/models/openai/gpt-4o-2024-08-06