Denna modell erbjuder fyra gånger så stor kontextlängd som gpt-3.5-turbo, vilket gör att den kan stödja cirka 20 sidor text i en enda förfrågan till en högre kostnad. Träningsdata: upp...
GPT-3.5 Turbo 16k är en utökad kontextversion av OpenAIs GPT-3.5 Turbo-modell, ursprungligen lanserad för att stödja uppgifter som kräver bearbetning av större mängder text utan att dela upp den.…
GPT-3.5 Turbo 16k utmärker sig i textbaserade uppgifter där lång kontext är fördelaktigt. Detta inkluderar att sammanfatta flersidiga dokument, upprätthålla sammanhängande flervarvskonversationer, besvara frågor över längre textavsnitt och genomföra kodgranskning över större kodbaser. Dess 16k kontextfönster gör att det kan ta in hela kapitel eller långa e‑posttrådar på en gång, vilket minskar behovet av manuell textuppdelning. Modellen hanterar även standardgenereringsuppgifter som att utkasta e‑postmeddelanden, skriva kreativt innehåll och ge förklaringar. Eftersom det är en modell i GPT‑3.5‑klassen är den skicklig på att följa instruktioner och producera flytande text, även om den kanske inte matchar GPT‑4 när det gäller komplex resonemang eller nyanserad domänkunskap.
Om din applikation inte kräver det utökade kontextfönstret, kan standardmodellen GPT-3.5 Turbo 4k (eller andra billigare varianter) vara mer kostnadseffektiv. För uppgifter som innefattar korta prompter och utdata under 4 000 tokens, erbjuder 16k-versionen ingen fördel och kostar samma per token. Du bör också överväga en mindre eller snabbare modell när din pipeline redan fungerar med styckad text och inte drar nytta av en stor kontext. På OrcaRouter kan du enkelt växla mellan modell-ID:n – till exempel genom att använda "openai/gpt-3.5-turbo" (4k) när kontextbehoven är minimala. Utvärdera ditt genomsnittliga antal inmatningstokens och välj den modell som täcker >95% av förfrågningarna för att undvika att betala för outnyttjad kapacitet.
Den primära fördelen med 16k‑kontexten är förmågan att bearbeta längre indata i en enda förfrågan, vilket bevarar sammanhanget och eliminerar problem som uppstår när text delas upp mellan olika fönster. Till exempel kan du mata in en hel 10 000‑ords forskningsartikel i modellen och be den extrahera viktiga resultat utan att manuellt behöva sammanfoga segment. I samtalsapplikationer kan modellen komma ihåg hela dialoghistoriken från en lång kundsupportinteraktion, vilket leder till mer kontextmedvetna svar. För koduppgifter kan du inkludera flera filer eller ett komplett funktionsbibliotek i prompten, vilket gör att modellen kan förstå beroenden mellan filer. Denna förmåga minskar ingenjörsarbetet med att bygga logik för uppdelning och tillståndshantering.
GPT-3.5 Turbo 16k ärver de allmänna begränsningarna från GPT-3.5-serien. Den kan producera sannolikt klingande men felaktig eller ogrundad information (hallucination), särskilt inom nischade eller extremt detaljerade områden. Modellen är enbart textbaserad och kan inte bearbeta bilder, ljud eller andra modaliteter. Dess resonemangsdjup är lägre än GPT‑4, så den kan ha svårt med komplexa flerstegslogiker, matematiska bevis eller nyanserade juridiska tolkningar. MMLU‑Pro-poängen på 46,2 är visserligen respektabel, men ligger betydligt under GPT‑4:s typiska >80-poäng, vilket indikerar svagare faktagranskning inom avancerade ämnen. Dessutom är kontextgränsen på 16 384 token, även om den är stor, inte oändlig; mycket långa dokument kräver fortfarande noggrann prompt engineering eller uppdelning i delar.
GPT-3.5 Turbo 16k uppnår en poäng på 46,2 på MMLU‑Pro-riktmärket. MMLU‑Pro är en kurerad delmängd av Massive Multitask Language Understanding-datasetet, utformat för att utvärdera en modells kunskapsdjup inom 57 olika ämnen, inklusive STEM, samhällsvetenskap, humaniora och juridik. Poängen representerar andelen korrekt besvarade frågor. Som jämförelse får den mindre GPT-3.5 Turbo (4k) vanligtvis runt 43 på MMLU (standard), medan GPT‑4 får över 80. Siffran 46,2 indikerar att denna modell har en måttlig förståelse för komplext faktamaterial men inte är state-of-the-art inom ren kunskapsinhämtning. Den används bäst för uppgifter där att generera flytande text med acceptabel faktamässig noggrannhet är viktigare än toppklassresonemang.
Medan specifika riktmärken för resonemang inte tillhandahålls, beter sig GPT-3.5 Turbo 16k på samma sätt som den vanliga GPT-3.5 Turbo när det gäller logisk deduktion, aritmetik och sunt förnuft‑resonemang. Den kan lösa enkla logikpussel och flerstegsinstruktioner, men kan misslyckas med uppgifter som kräver strikt efterlevnad av begränsningar eller kontrafaktiskt resonemang. Det utökade kontextfönstret förbättrar inte resonemangsförmågan i sig – det tillåter endast att mer indata beaktas. I praktiken rapporterar användare att modellen presterar tillfredsställande för sammanfattning, översättning och chatbotapplikationer, men bör inte förlitas på för höginsatsbeslut utan mänsklig verifiering. MMLU‑Pro‑poängen 46,2 bekräftar att domänspecifik expertis är måttlig.
Hastighets- och latensmått för GPT-3.5 Turbo 16k anges inte explicit, men som en modell i GPT-3.5-klassen är den generellt snabbare än GPT‑4 och lämplig för realtidsapplikationer. På OrcaRouter beror svarstiden på OpenAIs backend såväl som nätverksfaktorer. För typiska indata under 4 000 tokens returnerar modellen ofta den första token inom hundratals millisekunder till några sekunder. Användare bör förvänta sig liknande latens som standardmodellen GPT-3.5 Turbo (4k), eftersom den underliggande arkitekturen är identisk förutom kontextgränsen. 16k-modellen kan vara något långsammare vid bearbetning av mycket långa prompts eftersom modellen måste hantera fler tokens, men skillnaden är vanligtvis marginell. För latenskänsliga användningsfall rekommenderar vi att du testar med dina specifika promptlängder.
Priset för GPT-3.5 Turbo 16k på OrcaRouter är $3.00 per 1M inmatningstoken och $4.00 per 1M utmatningstoken, debiterat enligt exakt OpenAI-leverantörspris utan påslag. Det finns inga ytterligare plattformsavgifter, prenumerationsnivåer eller volymrabatter — priset är fast och transparent. Avgifterna beräknas baserat på antalet token i varje begäran: inmatningstoken är totala antalet token i meddelandematrisen, och utmatningstoken är de token som genereras i svaret. OrcaRouter lägger inte till några överhead-token. Du betalar endast för vad du använder, och din användning specificeras i din OrcaRouter-instrumentpanel.
Den huvudsakliga kostnadsavvägningen ligger mellan att betala för ett stort kontextfönster och att använda en billigare modell med mindre kontext. Om din genomsnittliga indata sällan överstiger 4 000 tokens, skulle standard GPT-3.5 Turbo (4k) — prissatt till $1.50 per 1M tokens för indata och $2.00 per 1M tokens för utdata på OpenAI — vara mer ekonomisk. Men när indata regelbundet överstiger 4 000 tokens förhindrar 16k-modellen kostsam chunking och hämtningslogik. Priset per token för GPT-3.5 Turbo 16k är dubbelt så högt som för 4k-varianten. Därför måste du bedöma din tokenfördelning: om mer än 50% av förfrågningarna kräver >4k tokens, kan 16k-modellen bli billigare totalt sett när man tar hänsyn till utvecklingstiden för att implementera chunking.
OrcaRouter cachelagrar inte modellens utdata eller promptkompletteringar som standard. Varje förfrågan skickas färsk till OpenAI. Detta innebär att du ådrar dig fulla tokenskostnader för varje anrop, inklusive upprepade indata. För att minska kostnaderna, överväg att implementera promptcachelagring på din sida – till exempel genom att cachelagra systemmeddelandet eller använda en vektordatabas för att hämta relevant kontext istället för att skicka om hela dokumentet varje gång. Eftersom modellens prissättning är per token och baserad på totalt antal skickade tokens, minskar varje minskning av indatalängden direkt kostnaden. Nollpåslagsprincipen säkerställer att alla cachningsstrategier du använder ger besparingar i samma takt som direkt användning av OpenAI.
OrcaRouter tillämpar ingen marginal på GPT-3.5 Turbo 16k. De angivna priserna – $3.00 per 1M inmatningstokens och $4.00 per 1M utmatningstokens – är exakt de priser som OpenAI satt för denna modell. OrcaRouter lägger inte på några avgifter. Denna policy gör OrcaRouter till en enkel återförsäljare: du betalar leverantörens taxa utan några plattformstillägg. Det finns ingen minimikostnad eller bindningstid. Observera dock att om OpenAI ändrar sina priser i framtiden, kommer OrcaRouter att föra vidare dessa förändringar. Du kan övervaka dina kostnader i realtid via OrcaRouter-instrumentpanelen, som visar tokenanvändning och kostnad per modell.
För att använda GPT-3.5 Turbo 16k via OrcaRouter, ställ in din API-klientbas-URL till https://api.orcarouter.ai/v1 och använd modell-ID:t "openai/gpt-3.5-turbo-16k". Alla OpenAI chat-completion-parametrar stöds, inklusive messages, temperature, top_p, frequency_penalty, presence_penalty, max_tokens, stop och stream. Du måste autentisera med en giltig OrcaRouter API-nyckel som anges i Authorization-huvudet (Bearer <key>). Exempel med curl: curl https://api.orcarouter.ai/v1/chat/completions -H "Authorization: Bearer YOUR_KEY" -H "Content-Type: application/json" -d '{"model":"openai/gpt-3.5-turbo-16k","messages":[{"role":"user","content":"Hello"}],"max_tokens":1024}'. OrcaRouter returnerar samma JSON-struktur som OpenAI.
Alla OpenAI‑chattkompletteringsparametrar är tillgängliga när du använder GPT‑3.5 Turbo 16k via OrcaRouter. Viktiga parametrar inkluderar: messages (array av roll/innehållsobjekt), temperature (0‑2, standard 1), top_p (0‑1, standard 1), n (antal kompletteringar att generera, standard 1), stream (boolean, standard false), max_tokens (upp till 4096), stop (en eller flera strängar), frequency_penalty (‑2‑2, standard 0), presence_penalty (‑2‑2, standard 0) och logit_bias (karta över token‑ID till bias). Modell‑ID:t måste vara exakt "openai/gpt-3.5-turbo-16k". Observera att max_tokens inte får överstiga 4096, och totalt prompt‑ + kompletteringstokens måste hålla sig inom 16 384. OrcaRouter validerar dessa gränser och returnerar ett fel om de överskrids.
Migrering från en direkt OpenAI-integration till OrcaRouter för GPT-3.5 Turbo 16k kräver endast tre ändringar: uppdatera bas-URL från https://api.openai.com/v1 till https://api.orcarouter.ai/v1, ersätt API-nyckeln med din OrcaRouter-nyckel, och ändra modell-ID från "gpt-3.5-turbo-16k" till "openai/gpt-3.5-turbo-16k". All annan kod, inklusive meddelandeformatering, parameterhantering och svarsanalys, förblir exakt densamma. Om du tidigare använde 4k-versionen kan du växla till 16k-modellen genom att endast ändra modell-ID. Inga schema- eller hastighetsbegränsningsändringar är nödvändiga; OrcaRouter speglar OpenAI:s API-specifikation. Testning kan göras genom att skicka en enskild förfrågan med en kort prompt för att bekräfta autentisering och svarsstruktur.
GPT-3.5 Turbo 16k och GPT-3.5 Turbo 4k (modell-id "openai/gpt-3.5-turbo") delar samma underliggande arkitektur och funktioner. De enda skillnaderna är kontextfönster (16 384 mot 4 096 tokens) och prissättning. 4k-varianten är billigare: hos OpenAI kostar den $1,50/1M indata-tokens och $2,00/1M utdata-tokens; via OrcaRouter gäller samma priser. 16k-versionen kostar exakt dubbelt så mycket. Prestandan på benchmarks som MMLU (standard) är nästan identisk – GPT-3.5 Turbo 4k får cirka 43 på MMLU, medan 16k-versionen får 46,2 på MMLU‑Pro (en svårare variant). För uppgifter som ryms inom 4k tokens är 4k-modellen mer ekonomisk. För längre uppgifter undviker 16k-modellen trunkeringsfel i kontexten.
Jämfört med GPT‑4 (t.ex. "openai/gpt-4") är GPT-3.5 Turbo 16k betydligt svagare när det gäller resonemang, faktagranskning och säkerhetsanpassning. GPT‑4 får vanligtvis >80 på MMLU och hanterar komplex flerstegslogik och nyanserade instruktioner mycket bättre. GPT‑4 stöder även bilder i vissa varianter och har ett kontextfönster på upp till 8,192 eller 32,768 tokens. Men GPT‑4 är mycket långsammare och dyrare — ofta 10‑20x per token. Claude-modeller (t.ex. "anthropic/claude-2") erbjuder också stora kontextfönster (100k tokens) och starka resonemang, men är dyrare än GPT-3.5 Turbo och kan ha annan API-semantik. GPT-3.5 Turbo 16k är ett kostnadseffektivt val när du bara behöver utökat kontext utan toppklassresonemang. OrcaRouter låter dig enkelt prova vilken modell som helst.
OpenAI-kompatibel — behåll det SDK du redan använder
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-3.5-turbo-16k",
messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}],
)
print(response.choices[0].message.content)frequency_penaltylogit_biaslogprobsmax_tokenspresence_penaltyresponse_formatseedstopstreamtemperaturetool_choicetoolstop_logprobstop_p| Inmatning / 1M token | $3.00 |
|---|---|
| Utdata / 1M tokens | $4.00 |
| Valuta | USD |
Uppskattning baserad på listpris
Endast en uppskattning — faktiskt antal token beror på leverantörens tokenizer.
Vad utvecklare säger den här veckan
GET /api/public/models/openai/gpt-3.5-turbo-16kÖppna @misc{orcarouter_gpt_3_5_turbo_16k,
title = {GPT-3.5 Turbo 16k API},
author = {OpenAI},
year = {2023},
howpublished = {OrcaRouter},
url = {https://www.orcarouter.ai/models/openai/gpt-3.5-turbo-16k}
}OpenAI. (2023). GPT-3.5 Turbo 16k API. OrcaRouter. https://www.orcarouter.ai/models/openai/gpt-3.5-turbo-16k