OpenAI's GPT‑4 Turbo med 128K kontext, text/bildinmatning, åtkomst via OrcaRouter's API.
openai/gpt-4-turbo-2024-04-09 är en specifik version av Open AI:s GPT-4 Turbo-modell, lanserad den 9 april 2024. Den accepterar både text- och bildinmatningar och erbjuder ett kontextfönster på 128…
Modellen kan utföra en mängd olika naturliga språkuppgifter: sammanfattning, översättning, frågebesvarande, kodgenerering och kreativt skrivande. Med sitt 128K token-kontext kan den analysera hela böcker eller stora kodbaser på en gång. Den bearbetar även bilder, så den kan svara på frågor om fotografier, diagram eller skannade dokument. Modellens starka prestanda på MATH-500 (73,7) indikerar att den kan lösa komplexa matematikproblem steg för steg. För bästa resultat, ge tydliga instruktioner och använd systemmeddelandet för att ställa in beteende. Modellen nås via OrcaRouters API på https://api.orcarouter.ai/v1 med modell-ID "openai/gpt-4-turbo-2024-04-09".
GPT-4 Turbo är kraftfull men relativt dyr med $10 per miljon inmatningstokens och $30 per miljon utdatatokens. För uppgifter som inte kräver djup resonemang eller omfattande kontext kan en lättare modell som GPT-3.5 Turbo (pris ca $0.5–$1.5 per miljon tokens) vara tillräcklig och mycket mer ekonomisk. Exempel inkluderar enkel textklassificering, grundläggande chattbotar eller generering av kort innehåll. Dessutom, om din applikation inte behöver multimodal inmatning eller ett mycket stort kontextfönster, kan en mindre modell minska latens och kostnad. OrcaRouter låter dig växla mellan modeller genom att ändra modell-ID i API-anropet.
Ja, GPT-4 Turbo (2024-04-09) accepterar bildinmatningar utöver text. Du kan ange bilder som base64-kodad data eller URL:er inom API-begäran. Modellen kan tolka innehållet i fotografier, diagram, grafer och text i bilder (t.ex. skärmdumpar). Detta gör den lämplig för visionsuppgifter som bildtextning, visuell frågebesvarande och dokumentanalys som inkluderar skannade sidor. Vid användning av bilder inkluderar tokenkostnaden bildens visuella tokens—vanligtvis förbrukar varje bild tokens proportionellt mot dess upplösning. Den exakta tokenberäkningen definieras av OpenAI; se deras dokumentation för detaljer. Genom OrcaRouter skickar du samma begärandeformat som OpenAI API.
128K token-kontextfönstret (ungefär 96 000 ord) är idealiskt för uppgifter som kräver förståelse av mycket långa sekvenser. Till exempel att bearbeta en hel bok eller ett långt juridiskt dokument i ett enda API-anrop, analysera ett komplett kodarkiv, eller hålla en konversationshistorik som täcker hundratals turer. Det möjliggör också tekniker som "chain-of-thought"-promptning över långa resonemangsspår. Observera dock att modellens uppmärksamhetskomplexitet kan öka latensen för mycket långa indata. För de flesta produktionsapplikationer är ett kontextfönster på 8K–32K ofta tillräckligt; utnyttja hela 128K endast när din uppgift verkligen drar nytta av det utökade minnet.
MATH-500-riktmärket består av 500 utmanande matematikproblem som spänner över algebra, geometri, talteori och mer. En poäng på 73.7 indikerar att GPT-4 Turbo korrekt löste ungefär 73.7% av dessa problem. Detta är en stark prestation, som placerar den bland de främsta modellerna för matematiskt resonemang. För sammanhanget fick tidigare GPT-4-modeller lägre poäng på liknande matematikriktmärken. Poängen antyder att modellen på ett tillförlitligt sätt kan hantera steg-för-steg-resonemang, vilket är användbart för handledningssystem, automatiserad matematikkontroll och komplex dataanalys. Var medveten om att prestandan kan variera beroende på problemområde; modellen kan fortfarande göra misstag på högt specialiserade eller tvetydiga frågor.
Exakta latenssiffror publiceras inte av OpenAI för denna modell. Generellt sett är GPT-4 Turbo snabbare än den ursprungliga GPT-4 men långsammare än små modeller som GPT-3.5 Turbo eller GPT-4o Mini. Den faktiska svarstiden beror på indatalängd, utdatalängd, begäranvolym och serverbelastning. OrcaRouter optimerar routning till OpenAIs slutpunkter, men tillför ingen extra latens utöver nätverkshoppet. För latenskänsliga applikationer, överväg att använda en snabbare modell med lägre total tokenanvändning. Om du behöver omedelbara svar kan du testa modellen via OrcaRouters API och mäta prestanda för din specifika arbetsbelastning.
Liksom alla stora språkmodeller kan GPT-4 Turbo ibland generera felaktig eller meningslös information (hallucination). Den kan även vara ordrik och producera längre svar än nödvändigt. Även om den är stark på matematik kan den ha svårt med faktanoggrannhet för senare händelser (träningsdatans gräns anges inte; antag kunskap fram till början av 2024). Modellen stöder inte funktionsanrop på samma sätt som nyare versioner, även om den accepterar verktygsanvändningsmönster i förfrågningsformatet. Den garanterar inte heller konsekvent formatering mellan anrop. För säkerhetskritiska uppgifter, validera alltid utdata. OrcaRouter tillhandahåller modellen i befintligt skick utan ytterligare filtrering.
OrcaRouter vidareförmedlar OpenAIs prissättning utan påslag. Kostnaden är $10.00 per 1 miljon indatatokens och $30.00 per 1 miljon utdatatokens. Indatatokens inkluderar både text- och bildtokens (bildtokenantalet bestäms av OpenAIs algoritm). Utdatatokens är de som genereras av modellen. Eftersom det inte finns något påslag är priset du ser exakt vad OpenAI tar ut. Fakturering baseras på tokenanvändning som registreras av OrcaRouter. Det finns inga extra avgifter eller minimibelopp. Du kan övervaka din användning i OrcaRouter-instrumentpanelen och ange utgiftsgränser.
OrcaRouter erbjuder inte token-cachning för denna modell; varje API-begäran debiteras baserat på faktiskt tokenantal. Det finns inga volymrabatter eller förbrukningsrabatter för närvarande. Priset är strikt per token som beskrivits. För att minska kostnaderna kan du optimera dina prompter för att använda färre token (t.ex. kortare systemmeddelanden, trunkera onödig kontext). Alternativt, för uppgifter som inte kräver hela kraften från GPT-4 Turbo, överväg att använda en billigare modell som finns på OrcaRouter, såsom GPT-3.5 Turbo eller GPT-4o Mini.
Utgående tokens är tre gånger dyrare än ingående tokens ($30 jämfört med $10 per miljon). Därför ökar generering av långa svar den totala kostnaden avsevärt. För kostnadskänsliga applikationer, överväg att begränsa parametern max_tokens till den minsta nödvändiga längden. Observera också att prompter med många bilder kan förbruka ett stort antal ingående tokens (varje bild kan förbruka hundratals tokens). Uppskatta alltid tokenanvändningen innan du skalar. En enda 128K token-ingång skulle kosta $1.28 endast för ingången, plus $3.84 för 128K utgång (om genererad). I praktiken använder typiska förfrågningar långt färre tokens.
Du kan använda OpenAIs tokenizer eller OrcaRouters integrerade token-räkning. För text motsvarar 1 token ≈ 0,75 ord på engelska. För bilder beror tokenförbrukningen på bildstorlek och detaljnivå; OpenAIs dokumentation innehåller formler. Du kan också skicka en liten provförfrågan och inspektera fältet usage i API-svaret (som inkluderar prompt_tokens, completion_tokens och total_tokens). Multiplicera med priserna per token för att få kostnaden. OrcaRouter visar också kostnader per förfrågan i loggarna. Tänk på att maxutdata är 4 096 tokens, så utdatakostnaden per förfrågan är begränsad till $0,12288 (4 096 * $30/1 000 000).
Använd OrcaRouters OpenAI-kompatibla API-slutpunkt: https://api.orcarouter.ai/v1. Ställ in model-parametern till "openai/gpt-4-turbo-2024-04-09". Inkludera din OrcaRouter API-nyckel i Authorization-headern (Bearer your_key). Formatet på förfrågan är identiskt med OpenAIs Chat Completions API. Exempel med Python och openai-biblioteket: sätt openai.base_url = "https://api.orcarouter.ai/v1" och openai.api_key = "orcarouter_key". Anropa sedan openai.chat.completions.create(model="openai/gpt-4-turbo-2024-04-09", messages=[...]). Du kan skicka med vanliga parametrar som temperature, top_p, max_tokens (max 4096).
Alla standardparametrar för OpenAI Chat Completions stöds, inklusive: temperature (0–2, standard 1), top_p (0–1, standard 1), max_tokens (upp till 4096), n (antal fullföljanden), stop-sekvenser, frequency_penalty, presence_penalty och logit_bias. För multimodala förfrågningar, inkludera en innehållsarray med typ "text" och "image_url". OrcaRouter skickar dessa parametrar direkt till OpenAIs API. Observera att vissa avancerade funktioner som funktionsanrop kan fungera men är inte officiellt dokumenterade för denna modellversion; testa för att bekräfta. Du kan också strömma svar genom att ställa in stream=True, vilket returnerar server-sända händelser.
Migreringen är enkel: ändra bas-URL från https://api.openai.com/v1 till https://api.orcarouter.ai/v1 och ersätt din API-nyckel med din OrcaRouter-nyckel. Uppdatera modellnamnet till "openai/gpt-4-turbo-2024-04-09". All meddelandeformatering, systemprompter, verktygsdefinitioner osv. förblir desamma. OrcaRouter fungerar som en transparent gateway, så svaren är identiska med vad OpenAI skulle returnera (så länge modellen och parametrarna är desamma). Du kan testa migreringen genom att skicka några få förfrågningar och jämföra utdata. Inga ändringar i din promptutformning krävs.
Jämfört med den ursprungliga GPT-4 (lanserades i mars 2023) erbjuder GPT-4 Turbo flera förbättringar: ett större kontextfönster (128K vs. 8K/32K), lägre prissättning ($10/$30 vs. ~$30/$60 per miljon tokens) och snabbare svarstider. MATH-500-poängen på 73,7 är signifikant högre än tidigare GPT-4-poäng på liknande riktmärken. Vissa användare rapporterar dock att GPT-4 Turbo kan vara något mindre konsekvent när det gäller att följa formatinstruktioner jämfört med GPT-4. För de flesta uppgifter är GPT-4 Turbo det rekommenderade valet, såvida du inte specifikt behöver GPT-4:s beteende. Via OrcaRouter kan du få tillgång till båda modellerna och jämföra utdata direkt.
GPT-4o (OpenAI:s senare multimodala modell) erbjuder inbyggda multimodala funktioner, snabbare hastigheter och förbättrad bildförståelse. Den har också ett 128K-kontextfönster. GPT-4o är generellt billigare än GPT-4 Turbo ($5/$15 per miljon tokens). På MATH-500 får GPT-4o vanligtvis högre poäng. GPT-4 Turbo förblir ett starkt val om du behöver det ursprungliga GPT-4 Turbo:s specifika beteende, eller om du redan har optimerat dina prompts för den. På OrcaRouter kan du växla mellan dessa modeller genom att ändra modell-ID:t. Vi rekommenderar att du testar båda för ditt användningsfall för att avgöra vilken som ger bäst balans mellan noggrannhet och kostnad.
Välj openai/gpt-4-turbo-2024-04-09 om du behöver en pålitlig, högpresterande modell med ett mycket stort kontextfönster och är villig att betala en premie för överlägsen resonemangsförmåga. Den är särskilt stark för matematikuppgifter (MATH-500 73.7). Om din applikation kräver multimodal input, så stöder både GPT-4 Turbo och GPT-4o det, men GPT-4o kan vara snabbare och billigare. För enkla textuppgifter, överväg GPT-3.5 Turbo eller GPT-4o Mini. OrcaRouter erbjuder en bred katalog; utvärdera kostnad, latens och kvalitet på dina specifika data innan du förbinder dig.
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-4-turbo-2024-04-09",
messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}],
)
print(response.choices[0].message.content)frequency_penaltylogit_biaslogprobsmax_tokenspresence_penaltyresponse_formatseedstopstreamtemperaturetool_choicetoolstop_logprobstop_p| Inmatning / 1M token | $10.00 |
| Utdata / 1M tokens | $30.00 |
| 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-4-turbo-2024-04-09Öppna @misc{orcarouter_gpt_4_turbo_2024_04_09,
title = {openai/gpt-4-turbo-2024-04-09 API},
author = {openai},
year = {n.d.},
howpublished = {OrcaRouter},
url = {https://www.orcarouter.ai/models/openai/gpt-4-turbo-2024-04-09}
}openai. (n.d.). openai/gpt-4-turbo-2024-04-09 API. OrcaRouter. https://www.orcarouter.ai/models/openai/gpt-4-turbo-2024-04-09