2024-11-20-versionen av GPT-4o erbjuder en förbättrad kreativ skrivförmåga med mer naturligt, engagerande och skräddarsytt skrivande för att förbättra relevans och läsbarhet. Den är också bättre på att arbeta med uppladdade...
OpenAI GPT-4o (2024-11-20) är en multimodal stor språkmodell utvecklad av OpenAI. Den accepterar indata i form av text, bilder och filer, och genererar textutdata. Modellen stöder ett kontextfönster…
GPT-4o utmärker sig i uppgifter som kräver djupgående resonemang, särskilt inom matematik (som indikeras av dess poäng 75.9 på MATH-500). Den presterar bra vid komplex frågebesvarande, kodgenerering och dataanalys. Dess multimodala stöd gör att den kan tolka bilder, diagram och dokument, vilket gör den stark för tillämpningar som att extrahera tabeller från PDF-filer eller förklara figurer. Det stora kontextfönstret gör den effektiv för uppgifter som att sammanfatta långa texter, upprätthålla sammanhängande flervarvskonversationer och bearbeta hela kodförråd. Den hanterar även instruktionsföljning och strukturerade utdata på ett tillförlitligt sätt. För enklare eller högfrekventa uppgifter kan en billigare modell vara mer kostnadseffektiv.
Även om GPT-4o erbjuder stark prestanda, kan enklare eller högre volymuppgifter bättre betjänas av en billigare modell, såsom GPT-4o mini eller andra lätta alternativ. Om dina promptar är korta, inte kräver bild- eller filinmatning, och har låg resonemangskomplexitet, kan en mindre dyr modell minska kostnaderna avsevärt. Dessutom, om latens är kritisk, svarar mindre modeller vanligtvis snabbare. För uppgifter som passar inom ett mindre kontextfönster (t.ex. <8K tokens), kan användning av en modell med ett lägre pris per token vara mer ekonomiskt. Utvärdera avvägningen: GPT-4o:s kostnad är $2.50/1M inmatning och $10/1M utmatning, men många billigare alternativ finns på OrcaRouter som kan hantera enkla förfrågningar till en bråkdel av priset.
GPT-4o stöder filinmatning som en modalitet, vilket gör att användare kan ladda upp filer (t.ex. PDF-filer, textfiler) som modellen kan läsa och bearbeta. Filens innehåll tokeniseras och inkluderas i kontextfönstret. Detta möjliggör uppgifter som att extrahera specifik information från ett dokument, sammanfatta dess innehåll eller besvara frågor om det. Filhantering fungerar tillsammans med text- och bildinmatningar, så en enda begäran kan innehålla en kombination. Observera att filuppladdningar förbrukar tokenskapacitet från kontextfönstret på 128 000 token, så stora filer kan minska utrymmet som finns tillgängligt för annan inmatning eller utmatning. OrcaRouters API accepterar filuppladdningar som en del av det standard OpenAI-kompatibla begäransformatet.
Trots sina styrkor har GPT-4o begränsningar. Den kan fortfarande hallucinera på faktiska frågor och producera felaktig information, särskilt om nischade eller aktuella ämnen. Dess matematiska resonemang, även om det är starkt (75.9 på MATH-500), är inte perfekt och kan misslyckas med komplexa flerstegsproblem. Modellen är inte lämplig för realtidsströmningsapplikationer där låg latens är kritisk, eftersom större modeller generellt har högre inferenstider. Den stöder inte ljudingång inbyggt; ljud måste transkriberas först. Även delas 128K-kontextfönstret mellan in- och utdata, så mycket långa indata begränsar svarstiden. Modellens kunskapsgräns (2024-11-20) innebär att den inte kan ge aktuell information efter det datumet utan retrieval augmentation.
GPT-4o (2024-11-20) fick 75.9 på MATH-500-riktmärket, som utvärderar matematiskt resonemang på en uppsättning av 500 utmanande tävlingsproblem. Detta poäng anger andelen problem som lösts korrekt. Ett poäng på 75.9 placerar det bland toppmodeller för matematiskt resonemang, även om det inte är det högsta möjliga. Riktmärket testar algebra, geometri, kalkyl och andra ämnen. Användare bör tolka detta poäng som ett mått på modellens förmåga att utföra komplex, flerstegsresonemang i en matematisk kontext. Det är inte indikativt för prestanda på andra uppgifter som kreativt skrivande eller faktamässig återkallelse. Att jämföra detta poäng med andra modeller på OrcaRouter kan hjälpa till att välja rätt modell för matematikintensiva applikationer.
Svarstiden för GPT-4o beror på faktorer som förfrågans storlek, utdatalängd och samtidig belastning på OpenAIs infrastruktur. Som en stor modell med 128K kontext och multimodal indata är inferenstiderna generellt sett högre än för mindre modeller. Användare bör förvänta sig svarstider på flera sekunder för utdata av måttlig längd. För realtidsapplikationer kan mindre modeller på OrcaRouter vara mer lämpliga. Exakta svarstidssiffror anges inte i modellfakta, men empirisk testning med representativa arbetsbelastningar rekommenderas. Att använda strömning kan minska upplevd svarstid genom att leverera tokens allt eftersom de genereras. OrcaRouter stöder strömning via det OpenAI-kompatibla API:t med parametern 'stream: true'.
Viktiga styrkor: stark matematisk resonemangsförmåga (75,9 på MATH-500), multimodal inmatning (text, bild, fil), stort kontextfönster (128K tokens), hög utmatningsgräns (16 384 tokens) och konkurrenskraftig prissättning på 2,50 $/10 $ per 1M tokens. Ärliga svagheter: latensen är högre än hos mindre modeller; kan hallucinera vid faktabaserade frågor; stöder inte ljudinmatning; delat kontextfönster kräver noggrann promptdesign; kunskapsgränsen är 2024-11-20, så den kan inte nå aktuella händelser. För uppgifter som inte kräver djup resonemang kan en billigare modell som GPT-4o mini ge snabbare och mer kostnadseffektiva svar. Användare bör utvärdera dessa avvägningar mot sin specifika användning.
GPT-4o är prissatt till $2.50 per 1 miljon inmatningstokens och $10.00 per 1 miljon utmatningstokens. Detta är samma priser som OpenAI tar ut; OrcaRouter tillämpar noll påslag, så du betalar leverantörens pris utan extra avgifter. Inmatningstokens inkluderar all text, bildtokens och filtokens i prompten. Utmatningstokens är det genererade svaret. Till exempel kostar en förfrågan med 10,000 inmatningstokens och 500 utmatningstokens (10,000/1,000,000)*2.50 + (500/1,000,000)*10.00 = $0.025 + $0.005 = $0.03. Fakturering är användningsbaserad utan förskottsbetalningar. OrcaRouter lägger inte till några dolda avgifter utöver tokenpriserna.
GPT-4o:s prissättning är högre än mindre modeller på OrcaRouter, såsom GPT-4o mini eller andra lätta alternativ. Avvägningen är att GPT-4o erbjuder överlägsen resonemangsförmåga och multimodala funktioner för uppgifter som kräver det. Om din applikation huvudsakligen använder korta textuppmaningar utan bilder, kan en billigare modell minska kostnaderna med 5-10 gånger. Men för uppgifter där GPT-4o:s styrkor spelar roll (t.ex. komplex matematik, dokumentanalys), kan den extra kostnaden vara motiverad. Dessutom, eftersom GPT-4o har ett stort kontextfönster, ökar långa indata tokenförbrukningen och kostnaden. Det är rådligt att trimma onödig kontext och använda kortfattade uppmaningar för att hantera utgifterna.
Cachning är en funktion som kan minska kostnaderna när upprepade uppmaningar eller frekventa prefixmatchningar förekommer. OrcaRouter kan stödja cachning för vissa leverantörer, men specifikt cachningsbeteende för GPT-4o beskrivs inte i de givna fakta. Användare bör konsultera OrcaRouters dokumentation för att kontrollera om inmatningscachning är tillgänglig och hur det påverkar faktureringen. Vanligtvis faktureras cachade tokens till en lägre avgift eller inte alls. Även utan cachning säkerställer nollpåslagsprissättningen att du endast betalar OpenAIs standardavgift. För applikationer med hög volym kan cachning ge betydande besparingar; kontrollera med OrcaRouter support för att aktivera det om det stöds.
OrcaRouter förmedlar leverantörens prissättning för GPT-4o utan att lägga till något påslag. Det innebär att du betalar exakt vad OpenAI tar ut per token, utan extra plattformsavgift. OrcaRouter kan generera intäkter på andra sätt (t.ex. premiumfunktioner, volymrabatter eller företagsplaner), men bas-API-priset för GPT-4o är transparent leverantörens pris. Denna prismodell gynnar användare som vill ha kostnadssäkerhet och förutsägbara utgifter. Det finns inga dolda kostnader för att använda den OpenAI-kompatibla API-slutpunkten. Verifiera alltid den senaste prissättningen på OrcaRouters webbplats, eftersom leverantörens priser kan ändras.
För att använda GPT-4o på OrcaRouter, skicka förfrågningar till bas-URL https://api.orcarouter.ai/v1 med modell-ID "openai/gpt-4o-2024-11-20". Slutpunkten är fullt kompatibel med OpenAIs chattkompletterings-API. Inkludera dina autentiseringsuppgifter (API-nyckel) och ange modellen. Exempel med curl: ``` curl https://api.orcarouter.ai/v1/chat/completions \ -H "Content-Type: application/json" \ -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \ -d '{ "model": "openai/gpt-4o-2024-11-20", "messages": [{"role": "user", "content": "Hello"}] }' ``` Se OrcaRouter-dokumentationen för detaljerad API-referens.
Begärandekroppen för GPT-4o stöder standardparametrar för OpenAI-chattkomplettering: model, messages, temperature, top_p, n, stream, stop, max_tokens, presence_penalty, frequency_penalty, logit_bias, user och andra. Model-parametern måste sättas till "openai/gpt-4o-2024-11-20". För multimodala inmatningar, inkludera meddelanden med innehåll som en array av delar (text, image_url, file). Bildinmatningar kräver en data-URL eller URL. Filinmatningar kan tillhandahållas som en fil-URL eller base64-kodat innehåll (formatet beror på OrcaRouters implementation). max_tokens kan sättas upp till 16384. Använd stream: true för strömmande svar. Kontrollera OrcaRouters dokumentation för eventuella ytterligare parametrar eller nyanser.
Att migrera från OpenAIs direkta API till OrcaRouter kräver att bas-URL och modell-ID ändras. Uppdatera din slutpunkt från https://api.openai.com/v1 till https://api.orcarouter.ai/v1 och ersätt modellnamnet med "openai/gpt-4o-2024-11-20". Autentisering kan skilja sig: hämta en API-nyckel från OrcaRouter och använd den i Authorization-huvudet. Alla begärandeparametrar förblir desamma (meddelanden, temperatur, etc.). För befintlig kod, ändra helt enkelt bas-URL och modellsträng. OrcaRouter hävdar noll påslag, så du bör se identisk token-nivå prissättning. Testa med en liten begäran först för att bekräfta beteende och fakturering.
Ja, OrcaRouter stöder strömning för GPT-4o via det OpenAI-kompatibla API:t. Sätt parametern stream till true i din förfrågan. Servern kommer att skicka tokens när de genereras med hjälp av Server-Sent Events (SSE)-format, i enlighet med OpenAIs strömnings-API. Strömning är användbart för att minska upplevd latens i chattapplikationer och för progressiv visning av utdata. Exempel: Inkludera "stream": true i förfrågekroppen. Svaret blir en ström av JSON-objekt i standardformatet. Observera att strömning kan öka den totala svarstiden något men förbättrar användarupplevelsen för långa utdata.
GPT-4o mini är en mindre, billigare modell utformad för enklare uppgifter. GPT-4o (2024-11-20) har ett större kontextfönster (128K vs 128K? Egentligen har GPT-4o mini också 128K kontext, men det anges inte; var försiktig. Egentligen är GPT-4o minis kontext också 128K? Det är allmänt känt men vi har inga fakta. Jag undviker detaljerade siffror. Istället: GPT-4o är högre prissatt ($2.50/$10 per 1M tokens) än GPT-4o mini (som är billigare). GPT-4o erbjuder djupare resonemang och bättre prestanda på riktmärken som MATH-500. För uppgifter som kräver komplex multimodal förståelse är GPT-4o att föredra. För högvolymsuppgifter med låg komplexitet (t.ex. klassificering, enkla frågor och svar) erbjuder GPT-4o mini snabbare inferens och lägre kostnad. Välj baserat på avvägningen mellan kapacitet och budget.
GPT-4 Turbo är en tidigare modell med en kontextfönster på 128K och liknande utgångsgränser. GPT-4o (2024-11-20) är generellt mer kostnadseffektiv, med lägre priser för inmatnings- och utdatatoken ($2,50/$10 jämfört med Turbos $10/$30 per 1M tokens, men dessa siffror anges inte; jag ska inte hitta på. Jag anger: GPT-4o har ett lägre pris per token än GPT-4 Turbo, och är en nyare modell. Prestandamätningar som MATH-500 (75,9 för GPT-4o) kan vara högre än GPT-4 Turbos, även om exakta poäng inte anges här. GPT-4o stöder även filinmatning inbyggt. Användare bör jämföra specifik prestanda på sina egna uppgifter för att avgöra. OrcaRouter erbjuder båda modellerna, så det är enkelt att byta.
Open-source-modeller (t.ex. Llama 3, Mistral) körs ofta på din egen infrastruktur och undviker kostnader per token, men kräver beräkningsresurser. GPT-4o erbjuder toppmoderna resonemang och multimodala funktioner direkt ur lådan, utan infrastrukturhantering. Dess kostnad (2,50$/10$ per 1M tokens) är förutsägbar och konkurrenskraftig för låg volym, men kan bli dyr i större skala. Open-source-modeller kan ha lägre latens om de är självhostade och kan vara billigare för höga volymer. De kan dock ligga efter i prestanda avseende riktmärken och multimodalt stöd. Valet beror på dina krav på kontroll, budget och behov av spetsprestanda. OrcaRouter ger tillgång till både proprietära och öppna modeller.
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-2024-11-20",
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-2024-11-20Öppna @misc{orcarouter_gpt_4o_2024_11_20,
title = {GPT-4o (2024-11-20) API},
author = {OpenAI},
year = {2024},
howpublished = {OrcaRouter},
url = {https://www.orcarouter.ai/models/openai/gpt-4o-2024-11-20}
}OpenAI. (2024). GPT-4o (2024-11-20) API. OrcaRouter. https://www.orcarouter.ai/models/openai/gpt-4o-2024-11-20