Kostnadseffektiv textmodell från OpenAI med 46,2 MMLU-Pro-poäng, tillgänglig via OrcaRouter API.
openai/gpt-3.5-turbo-0125 är en textgenereringsmodell utvecklad av OpenAI och tillgänglig via OrcaRouters API. Den ingår i GPT-3.5-Turbo-familjen och är optimerad för konversationsuppgifter och…
GPT-3.5-Turbo-0125 utmärker sig inom ett brett spektrum av textbaserade uppgifter, inklusive chatt, sammanfattning, översättning, frågebesvarande och innehållsgenerering. Den hanterar instruktioner väl och kan producera sammanhängande, kontextuellt lämpliga svar för kundsupport, brainstorming och datamärkning. Dess träningsdata täcker olika domäner fram till april 2023, vilket möjliggör rimlig prestanda på allmänkunskap och skrivstilar. För strukturerad utdata kan den formatera JSON eller följa anpassade scheman när den uppmanas tydligt.
Om din applikation innefattar mycket hög volym med enkla, repetitiva uppgifter som enkel klassificering eller generering av enstaka meningar, kan du överväga att använda mindre modeller som GPT-3.5-Turbo-Instruct eller till och med öppen källkodsalternativ som är värdbaserade på OrcaRouter. Kostnadsbesparingarna kan vara betydande när tokenantalet är lågt och noggrannhetskraven är minimala. GPT-3.5-Turbo-0125 förblir dock ett kostnadseffektivt val för de flesta allmänna användningsområden, särskilt med tanke på dess starka benchmark-poäng på 46.2 på MMLU-Pro.
Ja, modellen har tränats på flerspråkig text, även om dess starkaste prestanda är på engelska. Den kan förstå och generera text på många språk inklusive spanska, franska, kinesiska, arabiska och andra. Noggrannheten kan försämras för språk med begränsad representation i träningsdata eller för mycket idiomatiska uttryck. För uppgifter som kräver precis flerspråkig flyt, överväg att komplettera med språkspecifik finjustering eller använda en inhemsk modell. Indata och utdata är alltid text, så icke-engelska tecken stöds.
Eftersom den totala kontextfönstret är 16 385 tokens (allmänt känd offentlig specifikation) kan modellen bearbeta måttligt långa dokument i ett enda steg. Utdata är dock begränsad till 4096 tokens per begäran. För längre utdata måste du implementera en map-reduce- eller glidande fönster-metod. Modellens uppmärksamhetsmekanism kan upprätthålla koherens över hela kontexten, men prestanda kan försämras för uppgifter som kräver hänvisning till början av en lång prompt. Chunking- och sammanfattningsstrategier rekommenderas för mycket långa texter.
MMLU-Pro är en förbättrad version av Massive Multitask Language Understanding-riktmärket, som mäter en modells förmåga att besvara frågor inom 57 ämnen, inklusive naturvetenskap, juridik och humaniora. Ett resultat på 46.2 indikerar att GPT-3.5-Turbo-0125 korrekt besvarar cirka 46.2% av frågorna, vilket är konkurrenskraftigt bland mindre modeller. Detta resultat återspeglar stark allmänkunskap men visar också utrymme för förbättring jämfört med större modeller som GPT-4. För uppgifter som kräver djup expertis, överväg att utvärdera modellen på domänspecifika riktmärken.
Exakt latens beror på förfrågningsstorlek, nätverksförhållanden och den aktuella belastningen på OpenAIs infrastruktur. Vid normal användning svarar GPT-3.5-Turbo-0125 inom några sekunder för korta uppmaningar, ofta snabbare än större modeller. OrcaRouter tillför ingen betydande fördröjning utöver leverantörens svarstid. För realtidsapplikationer, testa med din arbetsbelastning. Modellens hastighet och kostnad gör den till ett populärt val för interaktiva chattrobotar och produktionspipelines där svarstid per förfrågan är viktig.
GPT-3.5-Turbo-0125 används brett för sin pålitlighet, konsekventa formatering och starka förmåga att följa instruktioner. Den misslyckas sällan med att producera ett sammanhängande svar och hanterar stavfel eller tvetydiga formuleringar elegant. Dess träningsdata som sträcker sig fram till april 2023 gör att den kan besvara aktuella händelser från den perioden korrekt. Modellen stöder även systemmeddelanden för att styra beteende, vilket gör den enkel att anpassa för olika applikationer som rollspel eller begränsad generering.
Denna modell kan ha svårt med komplexa resonemang, flerstegsaritmetik och mycket nyanserade instruktioner. Den kan ibland producera trovärdiga men felaktiga svar (hallucinationer) och kanske inte konsekvent tillämpa strikta formateringsregler. Dess utdatas längd är begränsad till 4096 tokens, vilket kan vara otillräckligt för att generera långa texter. Dessutom saknar den som standard internetåtkomst och kan inte hämta realtidsinformation eller utföra åtgärder utanför chattgränssnittet. För avancerad logik eller aktuella data, överväg retrieval-augmented generation (RAG) eller en mer kapabel modell.
OrcaRouter förmedlar OpenAIs exakta prissättning utan påslag: $0.50 per 1 miljon inmatningstokens och $1.50 per 1 miljon utmatningstokens. Det finns ingen ytterligare plattformsavgift, prenumerationskostnad eller avgift per förfrågan utöver dessa tokenpriser. Inmatningstokens inkluderar prompten, systemmeddelandet och konversationshistoriken; utmatningstokens är det genererade svaret. Fakturering baseras på antalet bearbetade tokens, mätt med tiktoken-tokenizern för GPT-3.5.
Även om GPT-3.5-Turbo-0125 redan är en av de mest kostnadseffektiva modellerna från OpenAI, kan du ytterligare optimera genom att skicka kortare prompter, minska konversationshistoriken när det är möjligt och använda ett mindre max_tokens-värde om ditt användningsfall tillåter det. Undvik onödigt långa systemmeddelanden om de inte behövs. För mycket hög volym, överväg om en gratis eller öppen källkodsmodell på OrcaRouter kan uppfylla dina noggrannhetskrav. Avvägningen är att billigare modeller kan kräva mer rigorös promptteknik eller finjustering.
OrcaRouter erbjuder för närvarande ingen inbyggd cachningsmekanism för uppmaningar eller svar. Varje API-anrop debiteras baserat på de tokens som skickas och tas emot i den förfrågan. Om du återanvänder samma uppmaning i flera anrop (t.ex. identiska systemmeddelanden), debiteras du för dessa tokens varje gång. För att minska kostnaderna, överväg att cacha identiska förfrågningar på applikationsnivå eller att batcha flera frågor i en enda uppmaning med flera användarmeddelanden.
Använd standard OpenAI Chat Completions-slutpunkten med bas-URL https://api.orcarouter.ai/v1. Sätt modellparametern till 'openai/gpt-3.5-turbo-0125'. Inkludera din OrcaRouter API-nyckel i Authorization-huvudet. Exempel med cURL: curl https://api.orcarouter.ai/v1/chat/completions -H 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY' -H 'Content-Type: application/json' -d '{"model":"openai/gpt-3.5-turbo-0125","messages":[{"role":"user","content":"Hello"}]}'. Svarsformatet följer OpenAIs specifikation.
Alla standardparametrar för OpenAI chat completions är tillgängliga, inklusive: 'messages', 'max_tokens' (upp till 4096), 'temperature', 'top_p', 'frequency_penalty', 'presence_penalty', 'stop' och 'stream'. 'n' (antal slutföranden) stöds också. Det finns inget stöd för 'logprobs' eller 'logit_bias' för denna modell på OrcaRouter-gatewayen. Observera att parametern 'max_tokens' är begränsad till 4096 för att matcha modellens utdatalimit. För strömning, ställ in 'stream': true för att ta emot inkrementella deltor.
Om du för närvarande använder OpenAI direkt, är migrering till OrcaRouter enkelt: ändra bas-URL från https://api.openai.com/v1 till https://api.orcarouter.ai/v1, uppdatera modell-ID till 'openai/gpt-3.5-turbo-0125' om du använde en generisk alias, och ersätt din API-nyckel med den från OrcaRouter. Inga kodändringar av meddelandeformat eller parametrar krävs. Om du använde en annan leverantör, se till att din klientbibliotek stöder det OpenAI-kompatibla schemat. OrcaRouter tillhandahåller en direkt ersättning.
GPT-4 presterar generellt bättre än GPT-3.5-Turbo-0125 i komplex resonemangsförmåga, faktagranskning och att följa nyanserade instruktioner, vilket återspeglas i högre riktmärkesresultat över MMLU och andra tester. GPT-4 är dock betydligt dyrare (vanligtvis 10x kostnaden per token) och kan ha högre latens. GPT-3.5-Turbo-0125 erbjuder en attraktiv pris-prestanda-balans för uppgifter som inte kräver GPT-4s djup. Välj den större modellen för avancerad analys eller där felmarginalen är liten.
Anthropics Claude 3 Haiku är en konkurrerande lågkostnadsmodell med snabb inferens och starka säkerhetsfunktioner. Båda modellerna är endast textbaserade och utformade för applikationer med hög volym. Specifika benchmarkjämförelser varierar, men GPT-3.5-Turbo-0125 är vitt använd och drar nytta av omfattande dokumentation och ekosystem. Claude 3 Haiku kan ha olika styrkor inom kreativt skrivande och avvisningsbeteende. Valet beror på utvecklarens preferenser och integrationskrav. OrcaRouter stöder båda modellerna, så du kan jämföra direkt.
Öppen källkodsmodeller (t.ex. Llama 3, Mistral) kan köras på egen hårdvara eller via OrcaRouter för potentiellt lägre kostnad per token, särskilt i stor skala. De kräver dock ofta mer installation, prompt-engineering och kan ha svagare instruktionsföljsamhet. GPT-3.5-Turbo-0125 erbjuder nyckelfärdig tillförlitlighet, jämn kvalitet och noll infrastrukturhantering. För team utan ML-expertis är det hanterade API:t ofta att föredra. Kör benchmarks på din specifika arbetsbelastning för att avgöra.
OpenAI kan komma att släppa nyare versioner av GPT-3.5-Turbo eller avveckla denna specifika version. OrcaRouter kommer att uppdatera tillgängliga modeller därefter. Om din applikation förlitar sig på konsekvent beteende, kanske du vill låsa en specifik modellversion genom att använda det exakta modell-ID:t. OrcaRouter ger förhandsbesked om avvecklingar. För högriska produktionssystem, överväg att testa mot nya versioner i en staging-miljö innan du byter.
OpenAI-kompatibel — behåll det SDK du redan använder
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-0125",
messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}],
)
print(response.choices[0].message.content)frequency_penaltylogit_biaslogprobsmax_tokenspresence_penaltyresponse_formatseedstopstreamtemperaturetool_choicetoolstop_logprobstop_pparallel_tool_calls| Inmatning / 1M token | $0.500 |
| Utdata / 1M tokens | $1.50 |
| Valuta | USD |
Uppskattning baserad på listpris
Endast en uppskattning — faktiskt antal token beror på leverantörens tokenizer.
GET /api/public/models/openai/gpt-3.5-turbo-0125Öppna @misc{orcarouter_gpt_3_5_turbo_0125,
title = {openai/gpt-3.5-turbo-0125 API},
author = {openai},
year = {n.d.},
howpublished = {OrcaRouter},
url = {https://www.orcarouter.ai/models/openai/gpt-3.5-turbo-0125}
}openai. (n.d.). openai/gpt-3.5-turbo-0125 API. OrcaRouter. https://www.orcarouter.ai/models/openai/gpt-3.5-turbo-0125