Флагманская модель OpenAI, GPT-4 — это крупномасштабная мультимодальная языковая модель, способная решать сложные задачи с большей точностью, чем предыдущие модели, благодаря более широким общим знаниям и продвинутым рассуждениям...
OpenAI GPT-4 — это большая языковая модель, разработанная для текстовых задач. Она принимает только текстовые входные данные и генерирует текстовые выходные данные. Модель имеет контекстное окно…
GPT-4 демонстрирует высокую производительность в рассуждениях, творческом письме, обобщении, переводе и генерации кода. Он может обрабатывать сложные инструкции и выдавать связные, детализированные ответы в различных областях. На бенчмарке AA Coding GPT-4 набирает 13,1 балла, что свидетельствует об эффективном решении задач в программировании. Модель также известна своей способностью следовать нюансированным подсказкам и сохранять последовательность в длительных беседах. Это делает её подходящей для таких приложений, как чат-боты, создание контента и помощь в разработке программного обеспечения. Однако она не оптимизирована для потоковой передачи в реальном времени или чрезвычайно низкой задержки.
GPT-4 отлично справляется с задачами, требующими глубокого понимания и генерации естественного языка. Распространенные случаи использования включают написание эссе или отчетов, составление писем, генерацию и отладку кода на нескольких языках, создание конспектов длинных документов, ответы на вопросы на основе предоставленного контекста и моделирование диалоговых агентов. Он также может выполнять задачи классификации, извлечения и рассуждения. Для задач, которые включают только текст и укладываются в контекстное окно на 8 191 токен, GPT-4 обеспечивает высококачественный вывод. Он менее подходит для приложений реального времени с жесткими ограничениями по задержке или для работы с очень большими контекстами, превышающими его лимит токенов.
Если ваше приложение требует только простых, коротких выходных данных, или вы выполняете пакетную обработку, где стоимость является основным фактором, вы можете выбрать более экономичную модель, доступную на OrcaRouter, например GPT-3.5-Turbo. Ценообразование GPT-4 — 30 долларов за 1M входных токенов — значительно выше, чем у многих альтернатив. Для таких задач, как базовая классификация, извлечение ключевых слов или простые вопросы-ответы, модель меньшего размера может дать сопоставимые результаты при меньших затратах. Кроме того, если ваш сценарий использования не требует глубины рассуждений GPT-4, более легкая модель может быть достаточной. OrcaRouter позволяет тестировать несколько моделей и сравнивать компромиссы между стоимостью и качеством.
Да. GPT-4 способен генерировать код на различных языках программирования, включая Python, JavaScript, C++ и другие. Он также может помогать с отладкой, анализируя сообщения об ошибках или фрагменты кода. Показатель AA Coding score модели, равный 13.1, отражает её способность решать задачи по программированию. Например, вы можете описать задачу и получить работающее решение или попросить GPT-4 проверить существующий код на наличие ошибок или неэффективных участков. Однако всегда проверяйте сгенерированный код на корректность и безопасность, так как модели могут выдавать правдоподобный, но ошибочный код.
Бенчмарк AA Coding оценивает производительность модели на задачах программирования, обычно включающих написание кода для решения алгоритмических задач. GPT-4 набирает 13,1 балла в этом бенчмарке. Это число показывает среднюю производительность по набору задач по программированию, где более высокие баллы означают лучшую точность и полноту. Для контекста, производительность экспертов-людей на таких бенчмарках часто выше, но результат GPT-4 ставит её в ряд лучших моделей для генерации кода. Этот бенчмарк является одним из показателей способности модели к рассуждению и решению задач в технической области.
Хотя точные числа помимо AA Coding здесь не приводятся, известно, что GPT-4 достигает высоких результатов в различных NLP-бенчмарках, включая задачи понимания языка, перевода и реферирования. Он в целом превосходит более ранние модели, такие как GPT-3.5, по большинству оценок. Однако производительность может варьироваться в зависимости от конкретной задачи и набора данных. Окно контекста модели в 8 191 токен позволяет обрабатывать относительно длинные входные данные, что может быть полезно для задач, требующих рассуждений на уровне документа. На OrcaRouter вы можете протестировать GPT-4 на собственных данных, чтобы оценить его пригодность.
Задержка для GPT-4 зависит от длины входных и выходных токенов, а также от общей нагрузки API. Как правило, GPT-4 медленнее, чем более мелкие модели, такие как GPT-3.5, из-за большего размера и более сложных вычислений. Для коротких запросов время ответа может составлять несколько секунд; для длинных выходных данных — десятки секунд. OrcaRouter предоставляет стандартную конечную точку API, которая передаёт ответы в потоковом режиме, если установить stream=True. Для приложений реального времени, где критична низкая задержка, рассмотрите возможность использования более быстрой модели. Точные значения задержки не публикуются, но их можно оценить с помощью тестирования.
У GPT-4 есть несколько ограничений. Он обрабатывает только текст, поэтому не может напрямую работать с изображениями или аудио. Его контекстное окно размером 8,191 токен означает, что он не может обработать очень длинные документы за один раз. Модель может выдавать правдоподобную, но неверную информацию (галлюцинации) и может быть чувствительна к формулировке запроса. Она также не имеет встроенной памяти за пределами текущего контекста разговора. Цены относительно высоки по сравнению с меньшими моделями. Наконец, как и все LLMs, она может генерировать предвзятый или небезопасный контент, если ее неправильно направлять. Используйте соответствующую модерацию и валидацию в производственных системах.
OrcaRouter взимает точную ставку провайдера за GPT-4 без наценки. Входные токены стоят $30.00 за 1 миллион токенов, а выходные токены — $60.00 за 1 миллион токенов. Входные и выходные токены выставляются отдельно. Это означает, что общая стоимость запроса равна (input_tokens * $30/1M) + (output_tokens * $60/1M). Например, запрос с 1000 входных токенов и 500 выходных токенов будет стоить 0.001 * $30 + 0.0005 * $60 = $0.03 + $0.03 = $0.06. Никаких дополнительных комиссий от OrcaRouter, кроме оплаты на основе использования, не взимается.
OrcaRouter может предлагать опции кэширования повторяющихся запросов или завершений, что позволяет снизить расходы, если вы отправляете идентичные запросы несколько раз. Обратитесь к документации OrcaRouter за подробностями о кэшировании и способах его включения. Для GPT-4, учитывая, что тарификация идёт за токены и относительно высока, кэширование может быть полезно для статичных запросов. Кроме того, вы можете контролировать расходы, управляя использованием токенов: делайте запросы краткими, используйте короткие ответы и задавайте параметр max_tokens соответствующим образом. На OrcaRouter для GPT-4 нет скидок за объём; ценообразование единообразно за миллион токенов.
GPT-4 входит в число более дорогих моделей, доступных на OrcaRouter. Для сравнения, GPT-3.5-Turbo значительно дешевле (часто менее $1 за 1M входных токенов). Модели меньшего размера от других провайдеров также более экономичны. Если ваша задача не требует уровня рассуждений GPT-4, переход на более дешевую модель может привести к существенной экономии. OrcaRouter позволяет тестировать несколько моделей через один и тот же API-интерфейс, поэтому вы можете оценить соотношение качества и стоимости. Политика нулевой наценки означает, что вы платите только по тарифу провайдера; никакой дополнительной платы за использование OrcaRouter нет.
Да. OrcaRouter работает по модели оплаты по мере использования. Вы платите только за использованные токены. Никаких предварительных обязательств или минимальных требований к использованию нет. Для выполнения API-запросов необходимо иметь достаточное количество кредитов или пополненный счёт. Цены указаны за 1 млн токенов. Для планирования бюджета вы можете оценить расходы на основе ожидаемого объёма токенов. OrcaRouter предоставляет аналитику использования в панели управления. Обратите внимание: запросы могут завершиться неудачей, если на вашем счёте недостаточно средств.
Для вызова GPT-4 используйте совместимый с OpenAI API endpoint от OrcaRouter: базовый URL https://api.orcarouter.ai/v1. Установите параметр модели "openai/gpt-4". Вы можете использовать любую клиентскую библиотеку OpenAI, изменив base_url. Пример с использованием пакета openai в Python: ```python import openai client = openai.OpenAI(api_key="YOUR_ORCAROUTER_KEY", base_url="https://api.orcarouter.ai/v1") response = client.chat.completions.create( model="openai/gpt-4", messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}] ) print(response.choices[0].message.content) ``` Не забудьте заменить YOUR_ORCAROUTER_KEY на ваш фактический ключ API.
Вы можете использовать стандартные параметры завершения чата OpenAI: `messages`, `max_tokens`, `temperature`, `top_p`, `frequency_penalty`, `presence_penalty`, `stop`, `stream` и т.д. Параметр `model` должен быть `"openai/gpt-4"`. Параметр `max_tokens` не должен превышать 8192 минус входные токены. `temperature` контролирует случайность (от 0 до 2). Если `stream` установлен в `true`, включается потоковая передача токен за токеном. Все параметры передаются в теле JSON. OrcaRouter поддерживает ту же схему, что и OpenAI. Обратитесь к документации API OpenAI для подробных описаний параметров.
Да. Если вы уже используете библиотеку OpenAI Python или любой SDK, совместимый с API OpenAI, вам нужно только изменить `base_url` на `https://api.orcarouter.ai/v1` и обновить ваш API-ключ. Идентификатор модели меняется с "gpt-4" на "openai/gpt-4". Никаких других изменений в коде не требуется. API OrcaRouter спроектирован как прямая замена API OpenAI. Это делает миграцию простой. Вы можете протестировать с небольшим количеством запросов, чтобы проверить поведение, прежде чем переключать рабочий трафик.
Да. Установите параметр `stream` в `true` в вашем API-запросе. Ответ будет итератором чанков завершения чата, следующих формату потоковой передачи OpenAI. Это позволяет отображать токены по мере их генерации. Потоковая передача может улучшить воспринимаемую задержку для конечных пользователей. OrcaRouter обрабатывает потоковую передачу нативно. Просто убедитесь, что ваш клиентский код правильно обрабатывает поток. Пример использования библиотеки OpenAI Python с `stream=True` возвращает объект `Stream`.
GPT-4 в целом более способен в рассуждении, творчестве и следовании сложным инструкциям по сравнению с GPT-3.5-Turbo. На таких бенчмарках, как AA Coding, GPT-4 превосходит GPT-3.5 (у которого более низкие баллы). Однако GPT-4 также дороже ($30/$60 за 1 млн токенов против гораздо более низкой цены для GPT-3.5). GPT-3.5 имеет больший размер контекстного окна (16,384 токена) по сравнению с 8,191 у GPT-4. Если ваша задача проста или ограничена бюджетом, GPT-3.5 может быть достаточным. Для сложного программирования, написания длинных текстов или тонкого анализа GPT-4 дает лучшие результаты. Обе модели работают только с текстом и доступны на OrcaRouter.
Модели Claude (например, Claude 3 Sonnet или Opus) предлагают более широкие контекстные окна (до 200K токенов) и мультимодальный ввод в некоторых версиях. GPT-4 работает только с текстом и ограничен 8 191 токеном. Модели Claude также имеют другую ценовую политику. По бенчмаркам рассуждений обе линейки конкурентоспособны, но показатель AA Coding у GPT-4 (13,1) может быть выше или ниже, чем у конкретных вариантов Claude. Выбор между ними зависит от ваших конкретных потребностей: Claude — для длинных документов или мультимодальных задач, GPT-4 — для высокопроизводительной генерации текста в пределах его контекстного ограничения. OrcaRouter поддерживает обе модели, так что вы можете напрямую сравнить их.
Модели с открытым исходным кодом, такие как Llama 3 (70B), иногда могут сравниться с GPT-4 в определенных задачах, но часто требуют более сложного хостинга и имеют другие компромиссы. GPT-4 является проприетарной моделью, но доступен через простой API с предсказуемыми ценами. Llama 3 может иметь более длинные контекстные окна или более низкую стоимость за токен при самостоятельном хостинге, но возникают затраты на инфраструктуру. Постоянное качество GPT-4 и ценообразование без наценки через OrcaRouter делают его простым в использовании. Для кастомной тонкой настройки модели с открытым исходным кодом предоставляют больше гибкости. OrcaRouter также предоставляет доступ к некоторым моделям с открытым исходным кодом для сравнения.
Ценность GPT-4 зависит от вашего сценария использования. Если вам нужны передовые рассуждения, генерация кода или творческие результаты, более высокая стоимость может быть оправдана. В сценариях, где ошибки дорого обходятся (например, составление юридических документов, сложная отладка), точность GPT-4 может сэкономить время и деньги. Для более простых задач более дешевые модели, такие как GPT-3.5, обеспечивают адекватную производительность за небольшую часть цены. OrcaRouter позволяет вам проводить A/B тестирование моделей на ваших данных, чтобы количественно оценить разницу в качестве. В конечном итоге решение представляет собой компромисс между стоимостью и качеством: используйте GPT-4, когда качество его вывода приносит ощутимую бизнес-ценность.
Совместимо с OpenAI — оставьте свой 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-4",
messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}],
)
print(response.choices[0].message.content)frequency_penaltylogit_biaslogprobsmax_tokenspresence_penaltyresponse_formatseedstopstreamtemperaturetool_choicetoolstop_logprobstop_p| Ввод / 1M токенов | $30.00 |
|---|---|
| Вывод / 1M токенов | $60.00 |
| Валюта | USD |
Оценка по прайс-листу
Только оценка — фактическое число токенов зависит от токенизатора провайдера.
О чём говорят разработчики на этой неделе
GET /api/public/models/openai/gpt-4Открыть @misc{orcarouter_gpt_4,
title = {GPT-4 API},
author = {OpenAI},
year = {2023},
howpublished = {OrcaRouter},
url = {https://www.orcarouter.ai/models/openai/gpt-4}
}OpenAI. (2023). GPT-4 API. OrcaRouter. https://www.orcarouter.ai/models/openai/gpt-4