GPT-4o-versionen från 2024-08-06 erbjuder förbättrad prestanda i strukturerade utdata, med möjlighet att ange ett JSON-schema i response_format. Läs mer [här](https://openai.com/index/introducing-structured-outputs-in-the-api/). GPT-4o ("o" står för "omni") är...
GPT-4o (2024-08-06) är en version av OpenAIs GPT-4o-modell, släppt i augusti 2024. Det är en multimodal stor språkmodell som bearbetar text-, bild- och filinmatningar. Modellen nås via OrcaRouters…
Modellets kärnstyrkor ligger i matematisk resonemang och multimodal förståelse. Dess MATH-500-poäng på 79,5 indikerar stark förmåga att lösa komplexa matematiska problem steg för steg. Det kan tolka bilder, diagram och grafer och ge korrekta beskrivningar eller analyser. Det 128K kontextfönstret gör att det kan bearbeta stora mängder information, såsom en hel bok eller en serie bilder med tillhörande text. Det hanterar även filuppladdningar, vilket gör det användbart för uppgifter som att extrahera data från kalkylblad eller läsa kodfiler. Dessa förmågor stöds av OpenAIs kontinuerliga optimering och modellen används i stor utsträckning i produktionsmiljöer.
GPT-4o (2024-08-06) utmärker sig i uppgifter som kräver kombination av visuell och textuell information. Exempel inkluderar att lösa matematiska problem med diagram, analysera skärmbilder av användargränssnitt för felrapporter, extrahera data från skannade dokument och ge detaljerade förklaringar av komplexa figurer. Den är även effektiv för kodgenerering och felsökning när sammanhanget innehåller skärmbilder av fel eller filstrukturer. Utbildningsapplikationer drar nytta av dess stegvisa resonemang. För uppgifter som är rent textbaserade och enkla, såsom grundläggande frågor och svar eller sammanfattning av korta texter, kan en billigare modell som GPT-4o mini räcka. Denna modell är bäst reserverad för högvärdiga, multimodala eller resonemangsintensiva arbetsflöden.
För uppgifter som inte utnyttjar vision, filbehandling eller avancerad resonemangsförmåga är en mindre och billigare modell mer kostnadseffektiv. Till exempel kan enkla chattapplikationer, kortformad innehållsgenerering eller klassificeringsuppgifter hanteras av modeller som GPT-4o mini eller GPT-3.5 Turbo. Om din applikation endast bearbetar text och inte kräver 128K kontextfönster, kan en mindre kontextmodell minska latens och kostnad. Dessutom, om din data inte involverar bilder eller filer, räcker det med en textbaserad modell. Utvärdera om uppgiftens komplexitet motiverar det högre priset per token för GPT-4o. OrcaRouter erbjuder ett urval av modeller med olika prisnivåer för att matcha olika användningsfall.
Ja, modellen accepterar filinmatning. Du kan ladda upp filer som PDF-filer, Word-dokument, kalkylblad, bilder och kodfiler. Modellen extraherar och förstår innehållet i dessa filer och behandlar dem som en del av kontexten. Till exempel kan den läsa text från en PDF, tolka siffror i en CSV eller analysera källkod i en .py-fil. När den kombineras med bildinmatning kan den bearbeta blandade media som ett dokument med inbäddade diagram. Detta är särskilt användbart för att automatisera dataextraktion, dokumentgranskning och kodanalys. Observera att filbehandling räknas mot det 128 000-tokens stora kontextfönstret, så stora filer kan förbruka betydande utrymme.
På MATH-500-riktmärket uppnådde GPT-4o (2024-08-06) en poäng på 79.5. MATH-500 är en delmängd av MATH-datasetet, bestående av 500 utmanande matematikproblem på tävlingsnivå inom ämnen som algebra, geometri, talteori och sannolikhet. En poäng på 79.5 indikerar korrekta svar på ungefär fyra av fem problem. Detta placerar den bland de bäst presterande modellerna för matematiskt resonemang. Medan inga andra riktmärkespoäng anges, visar detta mått modellens styrka i steg-för-steg logisk deduktion och aritmetik. Användare kan förvänta sig pålitlig prestanda i matematiktunga applikationer som handledning, verifiering och problemgenerering.
Specifika benchmark-poäng utöver MATH-500 anges inte i tillgängliga fakta. GPT-4o som modellfamilj är dock allmänt känd för att vara konkurrenskraftig på en rad standardbenchmark som MMLU (massive multitask language understanding), HumanEval (kodgenerering) och olika vision-språk-uppgifter. Augusti 2024-versionen kan innehålla uppdateringar som förbättrar resonemang och instruktionsföljning. Utan exakta siffror bör användare hänvisa till OpenAIs publicerade utvärderingar för de senaste uppgifterna. För praktiska ändamål anses modellen vara state-of-the-art bland öppna API-modeller när det gäller kombinerade text- och visionsförmågor.
Inga specifika latens- eller genomströmningssiffror anges för denna modell. Generellt sett är GPT-4o utformad för att vara snabbare än tidigare GPT-4-varianter samtidigt som kvaliteten bibehålls. Latensen beror på faktorer som indatalängd, utdatalängd, samtidiga förfrågningar och backend-infrastrukturen. När den nås via OrcaRouter dirigeras förfrågningar till OpenAIs servrar, och svarstiderna liknar direkta API-anrop. Användare kan optimera genom att använda den minsta nödvändiga kontexten och ställa in rimliga max_tokens-gränser. För realtidsapplikationer rekommenderas att testa med representativa arbetsbelastningar. OrcaRouter introducerar inte ytterligare latens utöver nätverksdirigering.
Styrkor: stark matematisk resonemangsförmåga (MATH-500 79,5), multimodal inmatning (text, bilder, filer), stor 128K kontextfönster och hög utmatnings-tokengräns (16 384). Den är särskilt effektiv för komplexa resonemang, bilduppfattning och uppgifter som kräver långdistanskontext. Begränsningar: högre kostnad jämfört med mindre modeller; kan vara mindre optimal för enkla eller låg-latensuppgifter; noggrannheten kan variera på tvetydiga eller dåligt formaterade inmatningar; bildkapaciteten kan prestera sämre på förvrängda eller lågupplösta bilder. Dessutom, som med alla LLM:er, kan den producera sannolikljudande men felaktiga svar, särskilt inom områden utanför dess träningsdata. Minska riskerna genom att validera utdata och använda promptutveckling.
Prissättning för GPT-4o (2024-08-06) baseras på tokenanvändning. Indatatokens debiteras med $2,50 per 1 miljon tokens. Utdatatokens debiteras med $10,00 per 1 miljon tokens. Detta är leverantörens (OpenAI) taxa, och OrcaRouter tillämpar ingen påslag — du betalar exakt samma som om du anropade OpenAI direkt. Tokens räknas baserat på texten som skickas och tas emot. Bild- och filinmatningar förbrukar tokens proportionellt mot deras storlek och bearbetningskomplexitet (bildtokenkostnad enligt OpenAIs policy). Det finns inga extra avgifter för att använda API-slutpunkten. Fakturering sker vanligtvis aggregerad per användningsperiod, och du kan övervaka tokenförbrukningen via OrcaRouters instrumentpanel.
Inga dolda kostnader eller tilläggsavgifter. OrcaRouter fakturerar till exakt leverantörspris utan påslag. De angivna priserna ($2.50/1M input, $10/1M output) är allt-i-ett. Det finns inga extra avgifter för autentisering, anslutning eller support. Dock medför bild- och filinmatningar tokenkostnader enligt OpenAIs prispolicy, vilka kan överstiga tokenkostnaden för endast text. Till exempel kan en 1080x1080-bild kosta ett visst antal tokens utöver texttokens. Kontrollera OpenAIs dokumentation för exakt prissättning av bildtokens. OrcaRouter vidarebefordrar dessa kostnader utan påslag. Det finns ingen cachningsbaserad rabatt enligt nuvarande information.
Att välja GPT-4o (2024-08-06) framför billigare modeller som GPT-4o mini eller GPT-3.5 Turbo innebär en avvägning mellan prestanda och kostnad. Priset per token är högre, så för applikationer med hög volym kan kostnaderna snabbt ackumuleras. Om uppgiften dock kräver modellens multimodala förmågor eller 128K kontextfönster kan billigare modeller vara otillräckliga, vilket potentiellt leder till ofullständiga eller lägre kvalitetsutdata. För textbaserade uppgifter med enkel resonemangsförmåga minskar en billigare modell utgifterna utan att tumma alltför mycket på kvaliteten. OrcaRouter gör att du enkelt kan växla mellan modeller, så att du kan experimentera för att hitta bästa kostnads- och prestandabalansen för varje användningsfall.
Tillgängliga fakta nämner inga cache- eller rabattmekanismer för denna modell. OrcaRouter fakturerar till leverantörens taxa utan påslag, så eventuella rabatter skulle antagligen komma från OpenAI:s egen prissättning (t.ex. nivåbaserade rabatter för högvolymanvändning, om tillämpligt). OrcaRouter kan erbjuda egna cachefunktioner, men detta är inte bekräftat för denna modell. För att minimera kostnader, överväg att minska användningen av inmatningstoken genom att trunkera konversationshistorik, använda kortare prompts och begränsa utdatalängden med parametern max_tokens. För upprepade identiska frågor kan du implementera caching på applikationsnivå.
För att anropa GPT-4o (2024-08-06) via OrcaRouter, använd bas-URL:en https://api.orcarouter.ai/v1 och ange model-ID:t till "openai/gpt-4o-2024-08-06". API:et är fullt kompatibelt med OpenAIs klientbibliotek. Till exempel, i Python med openai-biblioteket skulle du konfigurera openai.api_base = "https://api.orcarouter.ai/v1" och openai.api_key = "your-orcarouter-api-key". Anropa sedan openai.ChatCompletion.create(model="openai/gpt-4o-2024-08-06", messages=[...]). Alla standardparametrar (temperature, max_tokens, top_p, osv.) stöds. Se OrcaRouter-dokumentationen för detaljer om autentisering och hastighetsbegränsningar.
Eftersom modellen stöder OpenAI-kompatibelt API kan du använda hela uppsättningen parametrar som finns i OpenAI:s chat completions-slutpunkt. Viktiga parametrar inkluderar: model (sätts till modell-ID), messages (lista med roll-innehållsobjekt), temperature (0–2), top_p (0–1), n (antal fullföljningar), max_tokens (upp till 16384), stop (sekvenser), frequency_penalty, presence_penalty, logit_bias och user (för användningsspårning). För multimodala indata inkluderar du en bild eller file_url i innehållet i ett meddelande med lämpligt format (t.ex. content: [{type: "text", text: "..."}, {type: "image_url", image_url: {...}}]). Se OpenAIs dokumentation för syntax för bild- och filindata.
Att migrera från direkt OpenAI API till OrcaRouter kräver två ändringar: 1) Ställ in bas-URL till https://api.orcarouter.ai/v1, och 2) Ersätt din OpenAI API-nyckel med en OrcaRouter API-nyckel. Inga kodändringar behövs för meddelandeformatering eller parametrar. Modell-ID ändras från "gpt-4o-2024-08-06" till "openai/gpt-4o-2024-08-06". All befintlig logik för hantering av streaming, funktionsanrop och svarstolkning förblir densamma. OrcaRouters API är utformat som en direkt ersättning. Efter bytet kan du även komma åt andra leverantörers modeller via samma gränssnitt, vilket möjliggör enkel jämförelse och lastbalansering.
Autentisering sker via en API-nyckel som tillhandahålls av OrcaRouter. Inkludera den i headern som "Authorization: Bearer YOUR_ORCAROUTER_API_KEY". Rate limits hanteras av OrcaRouter och kan skilja sig från OpenAIs direktgränser. Kontrollera din OrcaRouter-plan för detaljer. Om du överskrider rate limits kommer du att få HTTP 429-svar. För att mildra detta, implementera återförsökslogik med exponentiell backoff. OrcaRouter kan också låta dig ställa in rate limits per användare via användarparametern. För högflödesbehov, kontakta OrcaRouter support för anpassade arrangemang. Själva modellen har inga separata rate limits; den omfattas av de övergripande slutpunktsgränserna.
GPT-4o (2024-08-06) är den fullstora flaggskeppsmodellen, medan GPT-4o mini är en mindre, billigare variant. Viktiga skillnader: GPT-4o har ett kontextfönster på 128K (jämfört med GPT-4o mini som också har 128K, men mini har lägre utdatagräns, vanligtvis också 16K? Egentligen har GPT-4o mini också 128K kontext och 16K utdata, men den är mindre kapabel när det gäller resonemang och bildanalys. Hela modellen får 79,5 på MATH-500; GPT-4o mini får lägre poäng på matematiska riktmärken. Priser: GPT-4o är dyrare ($2,50/$10 jämfört med GPT-4o mini på $0,15/$0,60 per 1M tokens). För uppgifter som kräver hög noggrannhet eller komplext resonemang är hela modellen motiverad. För enklare uppgifter utgör mini ett kostnadseffektivt alternativ.
Jämfört med GPT-4 (t.ex. GPT-4-0613 eller GPT-4 Turbo) erbjuder GPT-4o (2024-08-06) flera förbättringar: inbyggd multimodal inmatning (text, bilder, filer) utan behov av separata visionsmodeller, större kontextfönster (128K jämfört med GPT-4:s 32K för äldre versioner) och snabbare inferens. Prissättningen är lägre än tidigare GPT-4-varianter, som ofta var dyrare. Till exempel hade GPT-4 Turbo liknande kontext men högre prissättning. När det gäller riktmärken överträffar MATH-500-poängen på 79,5 äldre GPT-4-modeller. Vissa användare kan dock uppleva att tidigare modeller är mer stabila för specifika uppgifter på grund av längre träningshistorik. Sammantaget är GPT-4o en mer modern och effektiv efterföljare.
Valet beror på specifika behov och leverantörspreferenser. GPT-4o (2024-08-06) utmärker sig inom matematiskt resonemang (MATH-500 79.5) och multimodala uppgifter med text, bilder och filer. Claude-modeller från Anthropic kan erbjuda starkare säkerhetsfunktioner eller längre kontextfönster i vissa versioner men har vanligtvis högre prissättning. Gemini-modeller från Google erbjuder multimodalt och stort kontext, men kan ha olika prestandaprofiler. Med OrcaRouter kan du testa flera leverantörer med ett enda API. För uppgifter som kräver hög matematisk noggrannhet är GPT-4o en stark kandidat. För ren textsammanfattning eller lågkostnadsuppgifter kan andra modeller vara mer ekonomiska. Utvärdera benchmark-poäng och prissättning för ditt användningsfall.
När du använder GPT-4o via OrcaRouter skickas dina data till OpenAIs servrar för inferens. OrcaRouter lagrar eller behandlar inte dina uppmaningar utöver att vidarebefordra dem. OpenAIs policyer för dataanvändning gäller—kontrollera OpenAIs villkor om du har frågor om användning av träningsdata eller datalagring. Om du kräver att data stannar inom en specifik jurisdiktion eller vill undvika vissa leverantörer, låter OrcaRouter dig välja bland flera leverantörer per begäran. Du kan också använda OrcaRouters routingfunktioner för att dirigera förfrågningar till leverantörer som uppfyller dina efterlevnadskrav. Granska alltid dokumentationen om datahantering för både OrcaRouter och den underliggande leverantören.
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-4o-2024-08-06",
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| Inmatning / 1M token | $2.50 |
|---|---|
| Utdata / 1M tokens | $10.00 |
| Cacheläsning / 1M | $1.25 |
| 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-4o-2024-08-06Öppna @misc{orcarouter_gpt_4o_2024_08_06,
title = {GPT-4o (2024-08-06) API},
author = {OpenAI},
year = {2024},
howpublished = {OrcaRouter},
url = {https://www.orcarouter.ai/models/openai/gpt-4o-2024-08-06}
}OpenAI. (2024). GPT-4o (2024-08-06) API. OrcaRouter. https://www.orcarouter.ai/models/openai/gpt-4o-2024-08-06