De versie van 2024-11-20 van GPT-4o biedt een verbeterd creatief schrijfvermogen met natuurlijker, boeiender en op maat gemaakt schrijven om de relevantie en leesbaarheid te verbeteren. Het is ook beter in het werken met geüploade...
OpenAI GPT-4o (2024-11-20) is een multimodaal groot taalmodel ontwikkeld door OpenAI. Het accepteert invoer in de vorm van tekst, afbeeldingen en bestanden, en genereert tekstuitvoer. Het model…
GPT-4o blinkt uit in taken die diep redeneren vereisen, vooral in wiskunde (zoals blijkt uit de score van 75,9 op MATH-500). Het presteert goed bij complexe vraagbeantwoording, codegeneratie en data-analyse. De multimodale ondersteuning stelt het in staat om afbeeldingen, diagrammen en documenten te interpreteren, waardoor het sterk is voor toepassingen zoals het extraheren van tabellen uit PDF's of het uitleggen van figuren. Het grote contextvenster maakt het effectief voor taken zoals het samenvatten van lange teksten, het onderhouden van coherente meerderzijdige gesprekken en het verwerken van volledige coderepository's. Het gaat ook betrouwbaar om met het opvolgen van instructies en gestructureerde uitvoer. Voor eenvoudigere of frequente taken kan een goedkoper model kosteneffectiever zijn.
Hoewel GPT-4o sterke prestaties levert, kunnen eenvoudigere taken of taken met een hoger volume beter worden afgehandeld door een goedkoper model, zoals GPT-4o mini of andere lichtgewicht opties. Als je prompts kort zijn, geen afbeeldingen of bestanden vereisen en een lage redeneercomplexiteit hebben, kan een minder duur model de kosten aanzienlijk verlagen. Bovendien reageren kleinere modellen doorgaans sneller als latentie cruciaal is. Voor taken die binnen een kleinere contextvenster passen (bijv. <8K tokens) is het economischer om een model met een lagere prijs per token te gebruiken. Evalueer de afweging: de kosten van GPT-4o zijn $2,50/1M input en $10/1M output, maar er zijn veel goedkopere alternatieven op OrcaRouter die eenvoudige verzoeken kunnen afhandelen voor een fractie van de prijs.
GPT-4o ondersteunt bestandsinvoer als een modaliteit, waarmee gebruikers bestanden (bijv. PDF's, tekstbestanden) kunnen uploaden die het model kan lezen en verwerken. De inhoud van het bestand wordt getokeniseerd en opgenomen in het contextvenster. Dit maakt taken mogelijk zoals het extraheren van specifieke informatie uit een document, het samenvatten van de inhoud, of het beantwoorden van vragen erover. Bestandsverwerking werkt naast tekst- en afbeeldingsinvoer, zodat één verzoek een combinatie kan bevatten. Let op: bestandsuploads verbruiken tokencapaciteit van het contextvenster van 128.000 tokens, dus grote bestanden kunnen de beschikbare ruimte voor andere invoer of uitvoer verminderen. De API van OrcaRouter accepteert bestandsuploads als onderdeel van het standaard OpenAI-compatibele verzoekformaat.
Ondanks zijn sterke punten heeft GPT-4o beperkingen. Het kan nog steeds hallucineren bij feitelijke vragen en onjuiste informatie produceren, vooral over niche- of recente onderwerpen. Zijn wiskundige redenering, hoewel sterk (75.9 op MATH-500), is niet perfect en kan falen bij complexe meerstapsproblemen. Het model is niet geschikt voor real-time streamingtoepassingen waarbij lage latentie cruciaal is, aangezien grotere modellen over het algemeen hogere inferentietijden hebben. Het ondersteunt geen audio-invoer native; audio moet eerst worden getranscribeerd. Ook wordt het 128K contextvenster gedeeld tussen invoer en uitvoer, dus zeer lange invoeren beperken de reactielengte. De kennisafsluitdatum van het model (2024-11-20) betekent dat het zonder retrieval-augmentatie geen actuele informatie kan verstrekken na die datum.
GPT-4o (2024-11-20) behaalde een score van 75,9 op de MATH-500-benchmark, die wiskundig redeneren evalueert aan de hand van een set van 500 uitdagende problemen op wedstrijdniveau. Deze score geeft het percentage correct opgeloste problemen aan. Een score van 75,9 plaatst het model in de top voor wiskundig redeneren, hoewel het niet de hoogst mogelijke is. De benchmark test algebra, meetkunde, calculus en andere onderwerpen. Gebruikers moeten deze score interpreteren als een maatstaf voor het vermogen van het model om complexe, meerstapsredeneringen in een wiskundige context uit te voeren. Het is niet indicatief voor prestaties bij andere taken zoals creatief schrijven of feitelijke herinnering. Het vergelijken van deze score met andere modellen op OrcaRouter kan helpen bij het kiezen van het juiste model voor wiskunde-intensieve toepassingen.
De latentie voor GPT-4o hangt af van factoren zoals de grootte van de aanvraag, de lengte van de uitvoer en de gelijktijdige belasting van de infrastructuur van OpenAI. Als een groot model met 128K context en multimodale invoer zijn de inferentietijden over het algemeen hoger dan die van kleinere modellen. Gebruikers moeten rekening houden met responstijden in de orde van enkele seconden voor uitvoer van gemiddelde lengte. Voor real-time toepassingen kunnen kleinere modellen op OrcaRouter geschikter zijn. Exacte latentiecijfers worden niet gegeven in de modelfeiten, maar empirische tests met representatieve workloads worden aanbevolen. Het gebruik van streaming kan de waargenomen latentie verminderen door tokens te leveren terwijl ze worden gegenereerd. OrcaRouter ondersteunt streaming via de OpenAI-compatibele API met de parameter 'stream: true'.
Belangrijkste sterke punten: sterke wiskundige redenering (75.9 op MATH-500), multimodale invoer (tekst, afbeelding, bestand), groot contextvenster (128K tokens), hoge uitvoerlimiet (16.384 tokens), en concurrerende prijzen van $2.50/$10 per 1M tokens. Eerlijke zwakheden: latentie is hoger dan kleinere modellen; kan hallucineren bij feitelijke vragen; ondersteunt geen audio-invoer; gedeeld contextvenster vereist zorgvuldig promptontwerp; kennisafsluitdatum is 2024-11-20, dus het heeft geen toegang tot actuele gebeurtenissen. Voor taken die geen diepgaande redenering vereisen, kan een goedkoper model zoals GPT-4o mini snellere en kosteneffectievere antwoorden bieden. Gebruikers moeten deze afwegingen evalueren tegenover hun specifieke gebruikssituatie.
GPT-4o is geprijsd op $2.50 per 1 miljoen invoertokens en $10.00 per 1 miljoen uitvoertokens. Dit zijn dezelfde tarieven die OpenAI hanteert; OrcaRouter past geen opslag toe, dus u betaalt het providerstarief zonder extra kosten. Invoertokens omvatten alle tekst-, afbeeldings- en bestandstokens in de prompt. Uitvoertokens zijn het gegenereerde antwoord. Bijvoorbeeld, een verzoek met 10,000 invoertokens en 500 uitvoertokens kost (10,000/1,000,000)*2.50 + (500/1,000,000)*10.00 = $0.025 + $0.005 = $0.03. Facturatie is op basis van gebruik zonder voorafgaande verplichtingen. OrcaRouter voegt geen verborgen kosten toe bovenop de tokenprijzen.
De prijs van GPT-4o is hoger dan die van kleinere modellen op OrcaRouter, zoals GPT-4o mini of andere lichtgewicht alternatieven. De afweging is dat GPT-4o superieure redenerings- en multimodale mogelijkheden biedt voor taken die deze vereisen. Als uw applicatie voornamelijk korte tekstprompts zonder afbeeldingen gebruikt, kan een goedkoper model de kosten met 5-10x verlagen. Voor taken waarbij de sterke punten van GPT-4o van belang zijn (bijv. complexe wiskunde, documentanalyse), kunnen de extra kosten echter gerechtvaardigd zijn. Bovendien, omdat GPT-4o een groot contextvenster heeft, verhoogt het invoeren van zeer lange inputs het tokenverbruik en de kosten. Het is raadzaam om onnodige context weg te laten en beknopte prompts te gebruiken om de kosten te beheersen.
Caching is een functie die kosten kan verlagen wanneer herhaalde prompts of frequente prefixovereenkomsten optreden. OrcaRouter kan caching ondersteunen voor bepaalde providers, maar specifiek cachegedrag voor GPT-4o wordt niet beschreven in de verstrekte feiten. Gebruikers dienen de documentatie van OrcaRouter te raadplegen om te controleren of inputcaching beschikbaar is en hoe dit de facturering beïnvloedt. Doorgaans worden gecachete tokens tegen een lager tarief of helemaal niet in rekening gebracht. Zelfs zonder caching zorgt de prijsstelling zonder winstoeslag ervoor dat u alleen de standaardtarieven van OpenAI betaalt. Voor toepassingen met hoge volumes kan caching aanzienlijke besparingen opleveren; neem contact op met OrcaRouter-ondersteuning om caching in te schakelen indien ondersteund.
OrcaRouter geeft de prijzen van de provider voor GPT-4o door zonder enige opslag. Dit betekent dat u precies betaalt wat OpenAI per token rekent, zonder extra platformkosten. OrcaRouter kan op andere manieren inkomsten genereren (bijv. via premiumfuncties, volumekortingen of enterprise-abonnementen), maar het basistarief voor de API van GPT-4o is transparant het tarief van de provider. Dit prijsmodel is gunstig voor gebruikers die prijszekerheid en voorspelbare uitgaven willen. Er zijn geen verborgen kosten voor het gebruik van het OpenAI-compatibele API-eindpunt. Controleer altijd de meest actuele prijzen op de website van OrcaRouter, aangezien de tarieven van providers kunnen wijzigen.
Om GPT-4o op OrcaRouter te gebruiken, stuur verzoeken naar de basis-URL https://api.orcarouter.ai/v1 met de model-ID "openai/gpt-4o-2024-11-20". Het eindpunt is volledig compatibel met de chat completions API van OpenAI. Voeg uw authenticatiegegevens (API-sleutel) toe en specificeer het model. Voorbeeld met 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"}] }' ``` Raadpleeg de OrcaRouter-documentatie voor een gedetailleerde API-referentie.
De aanvraagbody voor GPT-4o ondersteunt standaard OpenAI-chatvoltooiingsparameters: model, messages, temperature, top_p, n, stream, stop, max_tokens, presence_penalty, frequency_penalty, logit_bias, user en andere. De modelparameter moet worden ingesteld op "openai/gpt-4o-2024-11-20". Voor multimodale invoer voegt u berichten toe met inhoud als een reeks onderdelen (text, image_url, file). Afbeeldingsinvoer vereist een data-URL of URL. Bestandsinvoer kan worden verstrekt als een bestands-URL of base64-gecodeerde inhoud (formaat is afhankelijk van de implementatie van OrcaRouter). max_tokens kan worden ingesteld tot 16384. Gebruik stream: true voor streaming-antwoorden. Raadpleeg de documentatie van OrcaRouter voor eventuele extra parameters of nuances.
Overstappen van de directe API van OpenAI naar OrcaRouter vereist het wijzigen van de basis-URL en het model-ID. Werk je endpoint bij van https://api.openai.com/v1 naar https://api.orcarouter.ai/v1 en vervang de modelnaam door "openai/gpt-4o-2024-11-20". Authenticatie kan verschillen: verkrijg een API-sleutel van OrcaRouter en gebruik deze in de Authorization-header. Alle aanvraagparameters blijven hetzelfde (messages, temperature, etc.). Voor bestaande code wijzig je eenvoudig de basis-URL en de modelstring. OrcaRouter beweert nul opslag, dus je zou identieke prijzen op tokenniveau moeten zien. Test eerst met een klein verzoek om het gedrag en de facturering te bevestigen.
Ja, OrcaRouter ondersteunt streaming voor GPT-4o via de OpenAI-compatibele API. Stel de stream-parameter in op true in uw verzoek. De server stuurt tokens zoals ze worden gegenereerd met behulp van Server-Sent Events (SSE)-formaat, consistent met de streaming-API van OpenAI. Streaming is handig om waargenomen latentie in chatapplicaties te verminderen en voor progressieve weergave van uitvoer. Voorbeeld: voeg "stream": true toe in de verzoekbody. Het antwoord zal een stroom van JSON-objecten in het standaardformaat zijn. Let op: streaming kan de totale verwerkingstijd iets verhogen, maar verbetert de gebruikerservaring voor lange uitvoer.
GPT-4o mini is een kleiner, goedkoper model ontworpen voor eenvoudigere taken. GPT-4o (2024-11-20) heeft een groter contextvenster (128K vs 128K? Eigenlijk heeft GPT-4o mini ook 128K context, maar dat is niet gegeven; wees voorzichtig. Eigenlijk is de context van GPT-4o mini ook 128K? Dat is algemeen bekend maar we hebben geen feiten. Ik zal gedetailleerde cijfers vermijden. In plaats daarvan: GPT-4o is duurder geprijsd ($2.50/$10 per 1M tokens) dan GPT-4o mini (dat goedkoper is). GPT-4o biedt diepere redenering en betere prestaties op benchmarks zoals MATH-500. Voor taken die complex multimodaal begrip vereisen, heeft GPT-4o de voorkeur. Voor taken met een hoog volume en lage complexiteit (bijv. classificatie, eenvoudige Q&A) biedt GPT-4o mini snellere inferentie en lagere kosten. Kies op basis van de afweging tussen capaciteit en budget.
GPT-4 Turbo is een eerder model met een 128K contextvenster en vergelijkbare uitvoerlimieten. GPT-4o (2024-11-20) is over het algemeen kosteneffectiever, met lagere invoer- en uitvoertokenprijzen ($2.50/$10 vs Turbo’s $10/$30 per 1M tokens, maar die cijfers worden niet gegeven; ik mag niet verzinnen. Ik zal stellen: GPT-4o heeft een lagere prijs per token dan GPT-4 Turbo, en het is een nieuwer model. Benchmarks zoals MATH-500 (75.9 voor GPT-4o) kunnen hoger zijn dan die van GPT-4 Turbo, hoewel exacte scores hier niet worden gegeven. GPT-4o ondersteunt ook native bestandsinvoer. Gebruikers moeten de specifieke prestaties op hun eigen taken vergelijken om te beslissen. OrcaRouter biedt beide modellen, dus overschakelen is eenvoudig.
Open-source modellen (bijv. Llama 3, Mistral) draaien vaak op uw eigen infrastructuur en vermijden per-token kosten, maar vereisen rekenkracht. GPT-4o biedt geavanceerde redeneer- en multimodale mogelijkheden uit de doos, zonder infrastructuurbeheer. De kosten ($2.50/$10 per 1M tokens) zijn voorspelbaar en concurrerend voor laag volume gebruik, maar kunnen duur worden bij schaalvergroting. Open-source modellen kunnen een lagere latentie hebben indien zelf gehost en kunnen voordeliger zijn voor hoge volumes. Ze kunnen echter achterblijven in benchmarkprestaties en multimodale ondersteuning. De keuze hangt af van uw controlevereisten, budget en behoefte aan topprestaties. OrcaRouter biedt toegang tot zowel propriëtaire als open modellen.
OpenAI-compatibel — behoud je huidige SDK
https://api.orcarouter.ai/v1import os
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.orcarouter.ai/v1",
api_key=os.environ["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| 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.
Waar ontwikkelaars het deze week over hebben
GET /api/public/models/openai/gpt-4o-2024-11-20Openen @misc{orcarouter_gpt_4o_2024_11_20,
title = {GPT-4o (2024-11-20) API},
author = {OpenAI},
year = {2024},
howpublished = {OrcaRouter},
url = {https://www.orcarouter.ai/models/openai/gpt-4o-2024-11-20}
}OpenAI. (2024). GPT-4o (2024-11-20) API. OrcaRouter. https://www.orcarouter.ai/models/openai/gpt-4o-2024-11-20