GPT-4o ("o" para "omni") é o modelo de IA mais recente da OpenAI, que suporta tanto entradas de texto quanto de imagem com saídas de texto. Ele mantém o nível de inteligência do [GPT-4 Turbo](/models/openai/gpt-4-turbo) enquanto é duas vezes mais...
O GPT-4o é um modelo de linguagem multimodal de grande escala desenvolvido pela OpenAI. Ele aceita entradas de texto, imagem e arquivos, e gera saídas de texto. O modelo foi projetado para usuários…
O GPT-4o se destaca no raciocínio multimodal, processamento de longos contextos e resolução de problemas matemáticos. Seu contexto de 128k tokens permite reter e referenciar grandes volumes de informação, tornando‑o útil para tarefas como análise de documentos, geração de código em projetos inteiros e conversas complexas de múltiplas rodadas. O modelo obteve 75,9 no benchmark MATH-500, indicando forte capacidade na resolução de problemas matemáticos. Além disso, sua capacidade de aceitar entradas de imagem e arquivos significa que ele pode raciocinar sobre conteúdo visual — como diagramas, gráficos ou fotografias — em combinação com texto. No OrcaRouter, você pode aproveitar esses pontos fortes sem pagar nenhum acréscimo sobre os preços listados pela OpenAI.
O GPT-4o é altamente eficaz para tarefas que exigem compreensão textual e visual. Exemplos incluem: responder perguntas sobre um diagrama em um livro didático, extrair dados de uma fatura escaneada, gerar código com base em uma imagem de wireframe ou resumir um longo artigo de pesquisa com figuras. Seu grande contexto também o torna adequado para analisar bases de código inteiras ou longos registros de conversas. O raciocínio matemático é outro ponto forte, como mostrado por sua pontuação 75.9 no MATH-500. No OrcaRouter, esses casos de uso são simples de implementar — você envia uma solicitação padrão compatível com OpenAI com os tipos de conteúdo apropriados, e o modelo retorna uma resposta de texto.
Se sua tarefa não exigir entrada multimodal ou um contexto grande, um modelo mais barato pode ser mais econômico. Por exemplo, para tarefas simples de classificação de texto, sumarização ou tradução que se encaixam em um contexto menor, modelos como GPT-3.5 Turbo (com preço de $0,50 por 1M de entrada e $1,50 por 1M de saída) são significativamente mais baratos. O custo de entrada do GPT-4o é de $2,50 por 1M de tokens, que é cinco vezes maior que o do GPT-3.5 Turbo. Se você está processando grandes volumes de dados apenas de texto sem precisar de raciocínio multimodal, um modelo menor pode reduzir custos. A OrcaRouter oferece uma variedade de modelos para que você possa escolher o melhor equilíbrio entre preço e desempenho.
O GPT-4o foi projetado para aceitar imagens e arquivos como entradas, permitindo realizar tarefas como resposta a perguntas visuais, legendagem de imagens e compreensão de documentos. Embora pontuações específicas de benchmarks multimodais não sejam fornecidas nos fatos disponíveis, a arquitetura do modelo suporta raciocínio conjunto sobre texto e imagens. Por exemplo, ele pode contar objetos em uma imagem ou interpretar um gráfico. O modelo produz apenas texto, não imagens. No OrcaRouter, solicitações multimodais são enviadas usando os mesmos parâmetros da API da OpenAI: inclua uma parte image_url ou conteúdo de arquivo no array messages. O modelo processa os dados visuais e retorna uma resposta textual com base na entrada combinada.
GPT-4o atinge uma pontuação de 75.9 no benchmark MATH-500. MATH-500 é um subconjunto do conjunto de dados MATH, que consiste em 500 problemas desafiadores de matemática em vários tópicos como álgebra, geometria e cálculo. Uma pontuação de 75.9 significa que o modelo resolve corretamente aproximadamente 76% desses problemas. Isso indica uma forte capacidade de raciocínio matemático, embora não seja perfeita. Para comparação, muitos modelos menores pontuam abaixo de 50 em benchmarks semelhantes. Essa pontuação reflete a capacidade do modelo de realizar raciocínio de múltiplas etapas e lidar com notação matemática. No OrcaRouter, você pode usar o GPT-4o para tarefas relacionadas à matemática, como tutoria, preparação para provas ou verificação de cálculos.
Como todos os grandes modelos de linguagem, o GPT-4o tem limitações. Pode produzir respostas incorretas ou alucinadas, especialmente em tópicos com dados de treinamento limitados ou que exigem conhecimento muito recente (sua data de corte de treinamento não é fornecida nos fatos, mas como um modelo da OpenAI, ele tem um corte de conhecimento). Pode ser sensível à formulação do prompt e ter dificuldades com instruções ambíguas. Apesar de sua forte pontuação no MATH-500, não é infalível em provas matemáticas complexas. O modelo processa imagens, mas não gera imagens. Além disso, a grande janela de contexto (128k tokens) pode levar a um aumento no uso de tokens, elevando os custos se não for gerenciada com cuidado. No OrcaRouter, você pode mitigar alguns problemas ajustando parâmetros como temperature e top_p.
Números exatos de latência para o GPT-4o não são fornecidos nas informações. Em geral, o GPT-4o é um modelo grande e terá latência maior em comparação com modelos menores como GPT-3.5 Turbo ou Llama 3.1 8B. No entanto, ele provavelmente é otimizado para inferência mais rápida do que o GPT-4 original. Através do OrcaRouter, você pode esperar tempos de resposta semelhantes aos que obteria diretamente da OpenAI, já que a plataforma roteia as solicitações sem processamento adicional. Para aplicações em tempo real onde a velocidade é crítica, considere usar um modelo mais rápido e barato para tarefas mais simples e reserve o GPT-4o para consultas complexas que se beneficiam de suas capacidades.
No OrcaRouter, o GPT-4o tem o preço exato das taxas listadas pela OpenAI: US$ 2,50 por 1 milhão de tokens de entrada e US$ 10,00 por 1 milhão de tokens de saída. Não há nenhum markup adicionado pelo OrcaRouter. A cobrança é baseada nas contagens de tokens arredondadas para o token inteiro mais próximo. Os tokens de entrada incluem o texto, imagens e arquivos que você envia, embora as imagens sejam normalmente tokenizadas a uma taxa fixa pelo modelo (por exemplo, cada imagem consome um certo número de tokens). Os tokens de saída são o texto gerado pelo modelo. Você é cobrado apenas pelo que usa; não há taxas mensais ou compromissos mínimos. Esse preço transparente permite que você orce com precisão suas cargas de trabalho de IA.
A principal troca é entre custo e capacidade. O GPT-4o custa $2,50 de entrada e $10 de saída por 1M de tokens. Modelos mais baratos como GPT-3.5 Turbo ($0,50 de entrada, $1,50 de saída) ou Llama 3.1 8B são mais econômicos para tarefas simples ou de alto volume. No entanto, o GPT-4o oferece entrada multimodal e uma janela de contexto maior. Se sua aplicação requer compreensão de imagens ou processamento de documentos muito longos, o GPT-4o pode ser necessário apesar do custo mais alto. Para tarefas apenas de texto com entradas curtas, um modelo mais barato pode economizar dinheiro. No OrcaRouter, você pode alternar entre modelos com uma simples mudança do ID do modelo, para otimizar o custo de cada solicitação.
Não. A OrcaRouter cobra pelo GPT-4o exatamente na taxa do provedor, sem margem de lucro. Os preços são $2.50 por 1M de tokens de entrada e $10.00 por 1M de tokens de saída. Não há taxas ocultas, upsells ou cobranças adicionais. A OrcaRouter repassa o custo diretamente da OpenAI. Esta política se aplica a todos os modelos listados na plataforma. A URL base é https://api.orcarouter.ai/v1 e o ID do modelo é "openai/gpt-4o". Você pode verificar os preços a qualquer momento consultando seu painel de uso. Não há preços escalonados ou compromisso necessário — pague apenas pelos tokens consumidos.
Para usar o GPT-4o através do OrcaRouter, envie requisições HTTP POST para a URL base https://api.orcarouter.ai/v1/chat/completions. Defina o parâmetro model como "openai/gpt-4o". Sua requisição deve incluir uma chave de API (forneça sua chave de API do OrcaRouter no cabeçalho Authorization). O corpo da requisição segue o formato padrão de completions de chat da OpenAI: um array messages com pares role/content, parâmetros opcionais como temperature, max_tokens, top_p, etc. Para entradas multimodais, inclua partes de conteúdo que tenham um tipo "text" ou "image_url" (ou file). A resposta é um objeto JSON contendo a completion do modelo. Exemplo de comando curl: curl https://api.orcarouter.ai/v1/chat/completions -H "Authorization: Bearer SUA_CHAVE_DE_API" -H "Content-Type: application/json" -d '{"model":"openai/gpt-4o","messages":[{"role":"user","content":[{"type":"text","text":"O que há nesta imagem?"},{"type":"image_url","image_url":{"url":"https://example.com/image.jpg"}}]}]}'
Ao chamar GPT-4o via OrcaRouter, você pode usar os mesmos parâmetros da API da OpenAI. Parâmetros comumente usados incluem: - temperature (float, 0-2): Controla a aleatoriedade. Valores menores como 0.2 tornam a saída mais determinística. - max_tokens (integer, padrão 16384): Número máximo de tokens na resposta. - top_p (float, 0-1): Parâmetro de amostragem por núcleo. - frequency_penalty e presence_penalty: Reduzem a repetição. - stop (string ou array): Sequências de parada. - stream (boolean): Habilitar respostas em streaming (true/false). - seed (integer): Para amostragem determinística. Você também pode usar o campo opcional "user" para rastrear usuários individuais. O modelo suporta chamadas de função e uso de ferramentas, embora não estejam explicitamente listados nos fatos. No OrcaRouter, todos os parâmetros padrão são aceitos.
A migração é direta porque o OrcaRouter oferece um endpoint compatível com OpenAI. Passos: 1. Obtenha uma chave de API do OrcaRouter (inscreva-se no site deles). 2. Altere a URL base de https://api.openai.com/v1 para https://api.orcarouter.ai/v1. 3. Altere o ID do modelo de "gpt-4o" para "openai/gpt-4o". 4. Use o mesmo formato de corpo da requisição. Nenhuma alteração de código além do endpoint e do nome do modelo é necessária. 5. Atualize o cabeçalho Authorization para usar sua chave de API do OrcaRouter. Recomenda-se testar com uma única requisição. O OrcaRouter utiliza os mesmos modos de streaming e não-streaming. Não há diferença no comportamento do modelo, pois é o mesmo modelo subjacente da OpenAI. Seus prompts e parâmetros existentes funcionarão de forma idêntica.
A URL base para a API OrcaRouter é https://api.orcarouter.ai/v1. O ID específico do modelo a ser usado para GPT-4o é "openai/gpt-4o". Esta string exata deve ser passada no parâmetro "model" da requisição. Por exemplo, em uma chamada de endpoint de conclusão de chat, você define "model": "openai/gpt-4o". O OrcaRouter suporta este modelo para conclusões tanto em streaming quanto não streaming. Se você estiver usando um SDK ou biblioteca do OpenAI configurado para apontar para uma URL base personalizada, basta definir a URL base para https://api.orcarouter.ai/v1 e fornecer sua chave de API OrcaRouter. O prefixo do ID do modelo "openai/" o distingue dos modelos de outros provedores no OrcaRouter.
GPT-4o é o sucessor multimodal do GPT-4 Turbo. Ambos os modelos possuem uma janela de contexto de 128k. No entanto, o GPT-4o adiciona suporte nativo para entrada de imagens e arquivos, enquanto o GPT-4 Turbo era principalmente apenas texto (com visão disponível apenas em versões separadas). O GPT-4o também tem uma saída máxima maior de 16.384 tokens, comparada aos típicos 4.096 ou 8.192 do GPT-4 Turbo. Os preços diferem: o GPT-4 Turbo custa $10,00 por 1M de entrada e $30,00 por 1M de saída, tornando o GPT-4o significativamente mais barato ($2,50/$10,00). A pontuação MATH-500 de 75,9 para o GPT-4o é geralmente maior que os benchmarks relatados do GPT-4 Turbo, embora as pontuações exatas do Turbo não estejam nos fatos. No OrcaRouter, ambos os modelos estão disponíveis com margem zero.
GPT-3.5 Turbo é um modelo mais barato e rápido, otimizado para tarefas simples. Sua janela de contexto é de 16.384 tokens, muito menor que os 128k do GPT-4o. GPT-3.5 não suporta entradas de imagem—é apenas texto. Seu preço é de $0,50 por 1M de entrada e $1,50 por 1M de tokens de saída, tornando-o aproximadamente 5x mais barato para entradas e 6,6x mais barato para saídas que o GPT-4o. No benchmark MATH-500, o GPT-3.5 Turbo geralmente obtém pontuações muito mais baixas (números exatos não fornecidos). O GPT-4o é mais adequado para raciocínio complexo, documentos longos e tarefas multimodais. Use o GPT-3.5 Turbo para interações simples e de alto volume. No OrcaRouter, você pode alternar facilmente entre eles alterando o ID do modelo.
Claude 3.5 Sonnet é um modelo concorrente da Anthropic. Ele também possui uma janela de contexto de 200k (maior que os 128k do GPT-4o) e suporta entradas de imagem. O preço do Claude 3.5 Sonnet é tipicamente de $3.00 por 1M de entrada e $15.00 por 1M de saída, tornando o GPT-4o mais barato na entrada, mas mais caro na saída? Na verdade, o GPT-4o é $2.50 de entrada vs $3.00, portanto mais barato; saída $10 vs $15, portanto mais barato. Em benchmarks, o Claude 3.5 Sonnet alcança desempenho semelhante em matemática e raciocínio, mas as pontuações exatas variam. Ambos os modelos são fortes em tarefas multimodais. A escolha entre eles pode depender de características específicas de desempenho ou preferências de ecossistema. No OrcaRouter, ambos são acessíveis através do mesmo formato de API com IDs de modelo diferentes (ex.: "anthropic/claude-3.5-sonnet").
O Llama 3.1 405B é um modelo de pesos abertos da Meta com 405 bilhões de parâmetros. Ele também suporta uma janela de contexto de 128k e entrada de texto, mas suas capacidades multimodais são menos claras (pode não suportar imagens nativamente). O Llama 3.1 405B está disponível através do OrcaRouter com um preço mais baixo, normalmente em torno de $1,00 por 1M de entrada e $1,00 por 1M de tokens de saída (aproximado, não fornecido nos fatos). Suas pontuações de benchmark no MATH-500 não são fornecidas, mas provavelmente são menores que os 75,9 do GPT-4o. O GPT-4o é proprietário e oferece melhor raciocínio multimodal pronto para uso e potencialmente maior precisão em tarefas complexas. O Llama 3.1 405B é uma boa escolha para usuários que desejam um modelo aberto ou precisam de auto-hospedagem. No OrcaRouter, você pode comparar ambos os modelos lado a lado.
Compatível com OpenAI — mantenha seu SDK
https://api.orcarouter.ai/v1from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.orcarouter.ai/v1",
api_key="$ORCAROUTER_API_KEY",
)
response = client.chat.completions.create(
model="openai/gpt-4o",
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| Entrada / 1M tokens | $2.50 |
| Saída / 1M tokens | $10.00 |
| Leitura de cache / 1M | $1.25 |
| Moeda | USD |
Estimativa com base no preço de tabela
Apenas uma estimativa — a contagem real de tokens depende do tokenizador do provedor.
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}OpenAI. (2024). GPT-4o API. OrcaRouter. https://www.orcarouter.ai/models/openai/gpt-4o