GPT-4o ("o" ย่อมาจาก "omni") เป็นโมเดล AI ล่าสุดของ OpenAI ที่รองรับทั้งอินพุตข้อความและรูปภาพพร้อมเอาต์พุตข้อความ โดยยังคงรักษาระดับความฉลาดของ [GPT-4 Turbo](/models/openai/gpt-4-turbo) ในขณะที่เร็วกว่าสองเท่า...
GPT-4o เป็นโมเดลภาษาขนาดใหญ่แบบ multimodal โดย OpenAI รองรับการป้อนข้อมูลข้อความ รูปภาพ และไฟล์ และให้ผลลัพธ์เป็นข้อความ โมเดลนี้ออกแบบมาสำหรับผู้ใช้ที่ต้องการประมวลผลเนื้อหาที่ยาว (สูงสุด 128,000…
GPT-4o โดดเด่นด้านการใช้เหตุผลแบบหลายรูปแบบ (multimodal reasoning) การประมวลผลบริบทระยะยาว และการแก้ปัญหาทางคณิตศาสตร์ บริบทขนาด 128k โทเค็นช่วยให้สามารถเก็บและอ้างอิงข้อมูลจำนวนมากได้ ทำให้มีประโยชน์สำหรับงานต่างๆ เช่น การวิเคราะห์เอกสาร การสร้างโค้ดทั้งโปรเจกต์ และการสนทนาหลายรอบที่ซับซ้อน โมเดลนี้ได้คะแนน 75.9 ในเกณฑ์ชี้วัด MATH-500 ซึ่งบ่งชี้ถึงความสามารถที่แข็งแกร่งในการแก้ปัญหาทางคณิตศาสตร์ นอกจากนี้ ความสามารถในการรับอินพุตภาพและไฟล์หมายความว่าสามารถใช้เหตุผลเกี่ยวกับเนื้อหาที่มองเห็น เช่น ไดอะแกรม แผนภูมิ หรือภาพถ่าย ร่วมกับข้อความได้ บน OrcaRouter คุณสามารถใช้ประโยชน์จากจุดแข็งเหล่านี้ได้โดยไม่ต้องจ่ายส่วนเพิ่มเหนือราคาที่ OpenAI ประกาศไว้
GPT-4o มีประสิทธิภาพสูงสำหรับงานที่ต้องใช้ความเข้าใจทั้งข้อความและภาพ ตัวอย่างเช่น การตอบคำถามเกี่ยวกับแผนภาพในหนังสือเรียน การดึงข้อมูลจากใบแจ้งหนี้ที่สแกน การสร้างโค้ดจากภาพ wireframe หรือการสรุปงานวิจัยยาวๆ ที่มีรูปภาพประกอบ ความสามารถในบริบทขนาดใหญ่ยังทำให้เหมาะสำหรับการวิเคราะห์โค้ดเบสทั้งหมดหรือบันทึกการสนทนาที่ยาว การใช้เหตุผลทางคณิตศาสตร์ก็เป็นจุดแข็งอีกอย่างหนึ่ง ดังจะเห็นได้จากคะแนน 75.9 ใน MATH-500 บน OrcaRouter กรณีการใช้งานเหล่านี้ทำได้ง่ายดาย—คุณเพียงส่งคำขอแบบมาตรฐานที่เข้ากันได้กับ OpenAI พร้อมประเภทเนื้อหาที่เหมาะสม จากนั้นโมเดลจะส่งคืนคำตอบที่เป็นข้อความ
หากงานของคุณไม่ต้องการการนำเข้าข้อมูลแบบหลายรูปแบบ (multimodal) หรือบริบทขนาดใหญ่ โมเดลที่ถูกกว่าอาจคุ้มค่ากว่า ตัวอย่างเช่น สำหรับงานจำแนกข้อความ สรุป หรือแปลภาษาที่มีบริบทไม่ซับซ้อนและพอดีกับบริบทขนาดเล็ก โมเดลอย่าง GPT-3.5 Turbo (ราคา $0.50 ต่อ 1M input และ $1.50 ต่อ 1M output) มีราคาถูกกว่าอย่างเห็นได้ชัด ต้นทุน input ของ GPT-4o อยู่ที่ $2.50 ต่อ 1M tokens ซึ่งสูงกว่า GPT-3.5 Turbo ถึงห้าเท่า หากคุณกำลังประมวลผลข้อมูลที่เป็นข้อความปริมาณมากโดยไม่ต้องใช้การอนุมานแบบ multimodal โมเดลขนาดเล็กสามารถช่วยลดต้นทุนได้ OrcaRouter มีโมเดลหลากหลายให้เลือก เพื่อให้คุณสามารถเลือกความสมดุลระหว่างราคาและประสิทธิภาพที่ดีที่สุด
GPT-4o ถูกออกแบบมาให้รับภาพและไฟล์เป็นอินพุต ทำให้สามารถทำงานต่างๆ เช่น การตอบคำถามด้วยภาพ การสร้างคำบรรยายภาพ และการทำความเข้าใจเอกสาร แม้ว่าจะไม่มีคะแนนมาตรฐานเฉพาะสำหรับ multimodal อยู่ในข้อมูลที่มีให้ แต่สถาปัตยกรรมของโมเดลรองรับการใช้เหตุผลร่วมกันระหว่างข้อความและภาพ ตัวอย่างเช่น สามารถนับวัตถุในภาพหรือตีความแผนภูมิได้ โมเดลจะส่งออกเฉพาะข้อความเท่านั้น ไม่ใช่ภาพ บน OrcaRouter คำขอแบบ multimodal จะถูกส่งโดยใช้พารามิเตอร์เดียวกับ API ของ OpenAI: ให้รวมส่วน image_url หรือ file content ไว้ใน messages array โมเดลจะประมวลผลข้อมูลภาพและส่งคืนข้อความตอบกลับตามอินพุตรวม
GPT-4o ทำคะแนนได้ 75.9 บนเกณฑ์มาตรฐาน MATH-500 MATH-500 เป็นชุดย่อยของชุดข้อมูล MATH ซึ่งประกอบด้วยโจทย์คณิตศาสตร์ที่ท้าทาย 500 ข้อในหัวข้อต่างๆ เช่น พีชคณิต เรขาคณิต และแคลคูลัส คะแนน 75.9 หมายความว่าโมเดลสามารถแก้ปัญหาเหล่านี้ได้ถูกต้องประมาณ 76% ซึ่งบ่งบอกถึงความสามารถในการใช้เหตุผลทางคณิตศาสตร์ที่แข็งแกร่ง แม้จะยังไม่สมบูรณ์แบบ สำหรับการเปรียบเทียบ โมเดลขนาดเล็กหลายตัวทำคะแนนต่ำกว่า 50 ในเกณฑ์มาตรฐานที่คล้ายกัน คะแนนนี้สะท้อนถึงความสามารถของโมเดลในการใช้เหตุผลแบบหลายขั้นตอนและจัดการกับสัญลักษณ์ทางคณิตศาสตร์ บน OrcaRouter คุณสามารถใช้ GPT-4o สำหรับงานที่เกี่ยวข้องกับคณิตศาสตร์ เช่น การสอนพิเศษ การเตรียมสอบ หรือการตรวจสอบการคำนวณ
เช่นเดียวกับโมเดลภาษาขนาดใหญ่ทั้งหมด GPT-4o มีข้อจำกัด โมเดลอาจสร้างคำตอบที่ไม่ถูกต้องหรือหลอน (hallucinate) โดยเฉพาะในหัวข้อที่มีข้อมูลฝึกฝนจำกัดหรือต้องการความรู้ที่ทันสมัยมาก (วันที่ตัดข้อมูลฝึกฝนไม่ได้ระบุในข้อเท็จจริง แต่ในฐานะโมเดลของ OpenAI โมเดลมีจุดตัดความรู้) โมเดลอาจไวต่อการวางโครงสร้างคำสั่ง (prompt phrasing) และอาจทำงานได้ไม่ดีกับคำแนะนำที่คลุมเครือ แม้จะมีคะแนน MATH-500 ที่สูง แต่ก็ไม่ใช่ว่าจะไม่มีข้อผิดพลาดในการพิสูจน์ทางคณิตศาสตร์ที่ซับซ้อน โมเดลประมวลผลภาพแต่ไม่สร้างภาพ นอกจากนี้ หน้าต่างบริบทขนาดใหญ่ (128k โทเคน) อาจทำให้การใช้โทเคนเพิ่มขึ้น ซึ่งทำให้ต้นทุนสูงขึ้นหากไม่จัดการอย่างระมัดระวัง บน OrcaRouter คุณสามารถลดปัญหาบางอย่างได้ด้วยการปรับค่าพารามิเตอร์อย่าง temperature และ top_p
ไม่มีข้อมูลตัวเลขความหน่วงที่แน่นอนสำหรับ GPT-4o ในข้อเท็จจริง โดยทั่วไปแล้ว GPT-4o เป็นโมเดลขนาดใหญ่และจะมีความหน่วงสูงกว่าเมื่อเทียบกับโมเดลขนาดเล็กกว่า เช่น GPT-3.5 Turbo หรือ Llama 3.1 8B อย่างไรก็ตาม มีแนวโน้มว่าได้รับการปรับให้เหมาะสมสำหรับการอนุมานที่เร็วขึ้นกว่า GPT-4 ดั้งเดิม ผ่าน OrcaRouter คุณสามารถคาดหวังเวลาตอบสนองที่คล้ายคลึงกับที่คุณได้รับจาก OpenAI โดยตรง เนื่องจากแพลตฟอร์มจะกำหนดเส้นทางคำขอโดยไม่มีการประมวลผลเพิ่มเติม สำหรับแอปพลิเคชันแบบเรียลไทม์ที่ความเร็วเป็นสิ่งสำคัญ ให้พิจารณาใช้โมเดลที่เร็วกว่าและถูกกว่าสำหรับงานที่เรียบง่าย และสงวน GPT-4o ไว้สำหรับคำถามที่ซับซ้อนซึ่งได้รับประโยชน์จากความสามารถของมัน
บน OrcaRouter, GPT-4o มีราคาตามที่ OpenAI กำหนดไว้ทุกประการ: $2.50 ต่อ 1 ล้าน input tokens และ $10.00 ต่อ 1 ล้าน output tokens OrcaRouter ไม่ได้บวกเพิ่มแม้แต่บาทเดียว การคิดเงินจะขึ้นอยู่กับจำนวน token ที่ถูกปัดเศษเป็นจำนวนเต็มที่ใกล้ที่สุด Input tokens รวมถึงข้อความ รูปภาพ และไฟล์ที่คุณส่ง โดยทั่วไปรูปภาพจะถูก tokenized ในอัตราคงที่โดยโมเดล (เช่น แต่ละรูปภาพใช้ token จำนวนหนึ่ง) Output tokens คือข้อความที่โมเดลสร้างขึ้น คุณจะถูกเรียกเก็บเฉพาะสิ่งที่คุณใช้เท่านั้น ไม่มีค่าธรรมเนียมรายเดือนหรือข้อผูกมัดขั้นต่ำ ราคาที่โปร่งใสนี้ช่วยให้คุณวางงบประมาณสำหรับงาน AI ของคุณได้อย่างแม่นยำ
ข้อแลกเปลี่ยนหลักคือระหว่างต้นทุนกับความสามารถ GPT-4o มีค่าใช้จ่าย $2.50 สำหรับ input และ $10 สำหรับ output ต่อ 1M tokens โมเดลราคาถูกกว่าอย่าง GPT-3.5 Turbo ($0.50 input, $1.50 output) หรือ Llama 3.1 8B จะประหยัดกว่าสำหรับงานที่เรียบง่ายหรืองานปริมาณมาก อย่างไรก็ตาม GPT-4o รองรับ input แบบ multimodal และ context window ที่ใหญ่กว่า หากแอปพลิเคชันของคุณต้องการความเข้าใจรูปภาพหรือการประมวลผลเอกสารที่ยาวมาก GPT-4o อาจจำเป็นแม้จะมีต้นทุนสูงกว่า สำหรับงานที่ใช้ข้อความอย่างเดียวและ input สั้น โมเดลที่ถูกกว่าสามารถประหยัดเงินได้ บน OrcaRouter คุณสามารถสลับระหว่างโมเดลได้โดยการเปลี่ยนรหัสโมเดลเพียงเล็กน้อย คุณจึงสามารถปรับต้นทุนให้เหมาะสมสำหรับแต่ละคำขอได้
ไม่ OrcaRouter คิดค่าใช้จ่าย GPT-4o ในอัตราของผู้ให้บริการโดยตรง โดยไม่มีส่วนเพิ่ม ราคาคือ $2.50 ต่อ 1M input tokens และ $10.00 ต่อ 1M output tokens ไม่มีค่าธรรมเนียมแอบแฝง การขายเพิ่ม หรือค่าใช้จ่ายเพิ่มเติมใดๆ OrcaRouter ส่งผ่านต้นทุนโดยตรงจาก OpenAI นโยบายนี้ใช้กับทุกรุ่นที่อยู่ในแพลตฟอร์ม URL ฐานคือ https://api.orcarouter.ai/v1 และรุ่น ID คือ "openai/gpt-4o" คุณสามารถตรวจสอบราคาได้ตลอดเวลาโดยดูที่แดชบอร์ดการใช้งานของคุณ ไม่มีการกำหนดราคาแบบหลายระดับหรือข้อผูกมัดใดๆ—จ่ายเฉพาะ tokens ที่ใช้เท่านั้น
หากต้องการใช้ GPT-4o ผ่าน OrcaRouter ให้ส่งคำขอ HTTP POST ไปยัง base URL https://api.orcarouter.ai/v1/chat/completions กำหนดพารามิเตอร์ model เป็น "openai/gpt-4o" คำขอของคุณต้องมี API key (ระบุ OrcaRouter API key ของคุณในส่วนหัว Authorization) เนื้อความของคำขอเป็นไปตามรูปแบบ chat completions มาตรฐานของ OpenAI: อาร์เรย์ messages ที่มีคู่ role/content, พารามิเตอร์เสริมเช่น temperature, max_tokens, top_p เป็นต้น สำหรับอินพุตแบบ multimodal ให้รวม content parts ที่มี type เป็น "text" หรือ "image_url" (หรือ file) การตอบกลับเป็นวัตถุ JSON ที่ประกอบด้วย completion ของโมเดล ตัวอย่างคำสั่ง curl: curl https://api.orcarouter.ai/v1/chat/completions -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" -H "Content-Type: application/json" -d '{"model":"openai/gpt-4o","messages":[{"role":"user","content":[{"type":"text","text":"What is in this image?"},{"type":"image_url","image_url":{"url":"https://example.com/image.jpg"}}]}]}'
เมื่อเรียกใช้ GPT-4o ผ่าน OrcaRouter คุณสามารถใช้พารามิเตอร์เดียวกันกับ API ของ OpenAI พารามิเตอร์ที่ใช้บ่อยได้แก่: - temperature (float, 0-2): ควบคุมความสุ่ม ค่าต่ำเช่น 0.2 ทำให้เอาต์พุตมีความแน่นอนมากขึ้น - max_tokens (integer, default 16384): จำนวน token สูงสุดในการตอบกลับ - top_p (float, 0-1): พารามิเตอร์การสุ่มแบบ Nucleus - frequency_penalty และ presence_penalty: ลดการซ้ำ - stop (string or array): ลำดับการหยุด - stream (boolean): เปิดใช้งานการตอบกลับแบบสตรีม (true/false) - seed (integer): สำหรับการสุ่มที่กำหนดได้ คุณยังสามารถใช้ฟิลด์ "user" แบบเลือกได้สำหรับติดตามผู้ใช้รายบุคคล โมเดลรองรับการเรียกใช้ฟังก์ชันและการใช้เครื่องมือ แม้จะไม่ได้ระบุไว้โดยชัดแจ้งในข้อเท็จจริง บน OrcaRouter ยอมรับพารามิเตอร์มาตรฐานทั้งหมด
การย้ายข้อมูลทำได้ง่ายเพราะ OrcaRouter มีจุดเชื่อมต่อที่เข้ากันได้กับ OpenAI ขั้นตอน: 1. ขอรับคีย์ API จาก OrcaRouter (สมัครสมาชิกที่เว็บไซต์ของพวกเขา) 2. เปลี่ยน base URL จาก https://api.openai.com/v1 เป็น https://api.orcarouter.ai/v1 3. เปลี่ยนรหัสโมเดลจาก "gpt-4o" เป็น "openai/gpt-4o" 4. ใช้รูปแบบ body ของคำขอเดียวกัน ไม่จำเป็นต้องเปลี่ยนแปลงโค้ดอื่นใดนอกจาก endpoint และชื่อโมเดล 5. อัปเดต header Authorization เพื่อใช้คีย์ API ของ OrcaRouter ของคุณ แนะนำให้ทดสอบด้วยคำขอเดียว OrcaRouter ใช้ทั้งโหมด streaming และ non-streaming แบบเดียวกัน ไม่มีความแตกต่างในพฤติกรรมของโมเดล เนื่องจากเป็นโมเดล OpenAI เดียวกัน prompts และพารามิเตอร์ที่มีอยู่ของคุณจะทำงานเหมือนเดิม
URL ฐานสำหรับ OrcaRouter API คือ https://api.orcarouter.ai/v1 รหัสโมเดลเฉพาะสำหรับ GPT-4o คือ "openai/gpt-4o" สตริงนี้ต้องถูกส่งในพารามิเตอร์ "model" ของคำขอ ตัวอย่างเช่น ในการเรียกใช้ chat completions endpoint คุณตั้งค่า "model": "openai/gpt-4o" OrcaRouter รองรับโมเดลนี้ทั้งแบบ streaming และ non-streaming completions หากคุณกำลังใช้ OpenAI SDK หรือไลบรารีที่กำหนดค่าให้ชี้ไปยัง URL ฐานที่กำหนดเอง เพียงแค่ตั้ง URL ฐานเป็น https://api.orcarouter.ai/v1 และระบุ OrcaRouter API key ของคุณ คำนำหน้ารหัสโมเดล "openai/" ทำให้แยกแยะจากโมเดลของผู้ให้บริการอื่นบน OrcaRouter
GPT-4o เป็นตัวสืบทอดแบบ multimodal ต่อจาก GPT-4 Turbo โมเดลทั้งสองมีหน้าต่างบริบทขนาด 128k อย่างไรก็ตาม GPT-4o เพิ่มการรองรับการป้อนรูปภาพและไฟล์โดยตรง ในขณะที่ GPT-4 Turbo เป็นแบบข้อความเป็นหลัก (มีเวอร์ชันที่รองรับภาพแยกต่างหาก) GPT-4o ยังมีเอาต์พุตสูงสุด 16,384 โทเคน ซึ่งมากกว่า GPT-4 Turbo ที่ปกติมี 4,096 หรือ 8,192 โทเคน ราคาแตกต่างกัน: GPT-4 Turbo มีค่าใช้จ่าย $10.00 ต่อ 1M อินพุต และ $30.00 ต่อ 1M เอาต์พุต ทำให้ GPT-4o ถูกกว่าอย่างมาก ($2.50/$10.00) คะแนน MATH-500 สำหรับ GPT-4o ที่ 75.9 โดยทั่วไปสูงกว่าเกณฑ์วัดที่รายงานของ GPT-4 Turbo แม้ว่าคะแนนที่แน่นอนของ Turbo จะไม่อยู่ในข้อมูลที่มี บน OrcaRouter ทั้งสองโมเดลมีให้ใช้งานโดยไม่มีค่าธรรมเนียมส่วนเพิ่ม
GPT-3.5 Turbo เป็นโมเดลที่ราคาถูกกว่าและเร็วกว่า ซึ่งถูกปรับให้เหมาะสมสำหรับงานที่เรียบง่าย หน้าต่างบริบทของมันมี 16,384 tokens ซึ่งเล็กกว่า 128k ของ GPT-4o มาก GPT-3.5 ไม่รองรับการป้อนข้อมูลรูปภาพ—รองรับเฉพาะข้อความเท่านั้น ราคาของมันคือ $0.50 ต่อ 1M input และ $1.50 ต่อ 1M output tokens ทำให้มีราคาถูกกว่าประมาณ 5 เท่าสำหรับ input และ 6.6 เท่าสำหรับ output เมื่อเทียบกับ GPT-4o ในการวัดประสิทธิภาพ MATH-500 GPT-3.5 Turbo โดยทั่วไปจะมีคะแนนต่ำกว่ามาก (ไม่ได้ระบุตัวเลขที่แน่นอน) GPT-4o เหมาะสำหรับการคิดที่ซับซ้อน เอกสารยาว และงานแบบ multimodal มากกว่า ใช้ GPT-3.5 Turbo สำหรับการโต้ตอบที่เรียบง่ายและมีปริมาณสูง บน OrcaRouter คุณสามารถสลับระหว่างทั้งสองได้ง่ายๆ โดยการเปลี่ยน model ID
Claude 3.5 Sonnet เป็นโมเดลคู่แข่งจาก Anthropic โดยมีหน้าต่างบริบทขนาด 200k (ใหญ่กว่า GPT-4o ที่ 128k) และรองรับการป้อนข้อมูลรูปภาพ ราคาสำหรับ Claude 3.5 Sonnet โดยทั่วไปอยู่ที่ $3.00 ต่อ 1M อินพุต และ $15.00 ต่อ 1M เอาต์พุต ทำให้ GPT-4o ถูกกว่าในด้านอินพุต แต่แพงกว่าในด้านเอาต์พุต? จริงๆ แล้ว GPT-4o มีราคาอินพุต $2.50 เทียบกับ $3.00 ดังนั้นถูกกว่า; เอาต์พุต $10 เทียบกับ $15 ดังนั้นถูกกว่า ในการวัดประสิทธิภาพ Claude 3.5 Sonnet มีประสิทธิภาพใกล้เคียงกันในด้านคณิตศาสตร์และการใช้เหตุผล แต่คะแนนที่แน่นอนนั้นแตกต่างกันไป ทั้งสองโมเดลมีความแข็งแกร่งในงานมัลติโมดัล การเลือกระหว่างทั้งสองอาจขึ้นอยู่กับคุณสมบัติประสิทธิภาพเฉพาะหรือความชอบในระบบนิเวศ บน OrcaRouter ทั้งสองสามารถเข้าถึงได้ผ่านรูปแบบ API เดียวกัน แต่มีรหัสโมเดลต่างกัน (เช่น "anthropic/claude-3.5-sonnet")
Llama 3.1 405B เป็นโมเดลน้ำหนักเปิดโดย Meta ที่มีพารามิเตอร์ 405 พันล้านพารามิเตอร์ นอกจากนี้ยังรองรับหน้าต่างบริบท 128k และการป้อนข้อความ แต่ความสามารถแบบมัลติโมดัลยังไม่ชัดเจน (อาจไม่รองรับภาพโดยตรง) Llama 3.1 405B มีให้ใช้งานผ่าน OrcaRouter ในราคาที่ถูกกว่า โดยทั่วไปอยู่ที่ประมาณ $1.00 ต่อ 1M input และ $1.00 ต่อ 1M output tokens (โดยประมาณ ไม่ได้ระบุในข้อเท็จจริง) คะแนน benchmark บน MATH-500 ไม่ได้ระบุ แต่มีแนวโน้มต่ำกว่า 75.9 ของ GPT-4o GPT-4o เป็นโมเดลกรรมสิทธิ์และมีความสามารถด้านมัลติโมดัลที่ดีกว่าแบบพร้อมใช้งาน รวมถึงความแม่นยำที่อาจสูงกว่าในงานที่ซับซ้อน Llama 3.1 405B เป็นตัวเลือกที่ดีสำหรับผู้ใช้ที่ต้องการโมเดลเปิดหรือจำเป็นต้องโฮสต์ด้วยตนเอง บน OrcaRouter คุณสามารถเปรียบเทียบทั้งสองโมเดลได้เคียงข้างกัน
เข้ากันได้กับ OpenAI — ใช้ SDK เดิมของคุณได้เลย
https://api.orcarouter.ai/v1from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.orcarouter.ai/v1",
api_key="$ORCAROUTER_API_KEY",
)
response = client.chat.completions.create(
model="openai/gpt-4o",
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| อินพุต / 1M โทเค็น | $2.50 |
| เอาต์พุต / 1M โทเค็น | $10.00 |
| อ่านแคช / 1M | $1.25 |
| สกุลเงิน | USD |
ประมาณการจากราคาตั้ง
เป็นเพียงการประเมิน — จำนวน token จริงขึ้นอยู่กับ tokenizer ของผู้ให้บริการ
GET /api/public/models/openai/gpt-4oเปิด @misc{orcarouter_gpt_4o,
title = {GPT-4o API},
author = {OpenAI},
year = {2024},
howpublished = {OrcaRouter},
url = {https://www.orcarouter.ai/models/openai/gpt-4o}
}OpenAI. (2024). GPT-4o API. OrcaRouter. https://www.orcarouter.ai/models/openai/gpt-4o