Mô hình chủ lực của OpenAI, GPT-4, là một mô hình ngôn ngữ đa phương tiện quy mô lớn có khả năng giải quyết các vấn đề khó với độ chính xác cao hơn so với các mô hình trước đây nhờ vào kiến thức tổng quát rộng hơn và khả năng suy luận tiên tiến...
OpenAI GPT-4 là mô hình ngôn ngữ lớn được thiết kế cho các tác vụ dựa trên văn bản. Mô hình này chỉ chấp nhận đầu vào văn bản và tạo ra đầu ra văn bản. Cửa sổ ngữ cảnh của mô hình là 8.191 token và…
GPT-4 cho thấy hiệu suất mạnh mẽ trong suy luận, viết sáng tạo, tóm tắt, dịch thuật và sinh mã. Nó có thể xử lý các hướng dẫn phức tạp và tạo ra các phản hồi mạch lạc, chi tiết trên nhiều lĩnh vực. Trên chỉ số AA Coding, GPT-4 đạt 13.1, cho thấy khả năng giải quyết vấn đề hiệu quả trong các tác vụ lập trình. Mô hình này cũng nổi tiếng với khả năng làm theo các gợi ý tinh tế và duy trì tính nhất quán trong các cuộc hội thoại dài. Điều này khiến nó phù hợp với các ứng dụng như chatbot, sáng tạo nội dung và hỗ trợ phát triển phần mềm. Tuy nhiên, nó không được tối ưu hóa cho luồng thời gian thực hoặc các yêu cầu có độ trễ cực thấp.
GPT-4 vượt trội trong các tác vụ yêu cầu hiểu sâu và sinh ngôn ngữ tự nhiên. Các trường hợp sử dụng phổ biến bao gồm viết bài luận hoặc báo cáo, soạn email, sinh và gỡ lỗi mã trong nhiều ngôn ngữ, tạo bản tóm tắt cho các tài liệu dài, trả lời câu hỏi dựa trên ngữ cảnh được cung cấp, và mô phỏng các tác nhân trò chuyện. Nó cũng có thể xử lý các tác vụ phân loại, trích xuất và suy luận. Đối với các tác vụ chỉ liên quan đến văn bản và nằm trong cửa sổ ngữ cảnh 8.191 token, GPT-4 cung cấp đầu ra chất lượng cao. Nó ít phù hợp hơn cho các ứng dụng thời gian thực có yêu cầu độ trễ khắt khe hoặc xử lý các ngữ cảnh rất lớn vượt quá giới hạn token của nó.
Nếu ứng dụng của bạn chỉ yêu cầu đầu ra đơn giản, ngắn gọn, hoặc nếu bạn đang xử lý khối lượng lớn và chi phí là yếu tố được quan tâm hàng đầu, bạn có thể lựa chọn một mô hình kinh tế hơn có sẵn trên OrcaRouter, chẳng hạn như GPT-3.5-Turbo. Mức giá $30 cho mỗi 1M token đầu vào của GPT-4 cao hơn đáng kể so với nhiều giải pháp thay thế. Đối với các tác vụ như phân loại cơ bản, trích xuất từ khóa hoặc hỏi đáp đơn giản, một mô hình nhỏ hơn có thể mang lại kết quả tương đương với chi phí thấp hơn. Ngoài ra, nếu trường hợp sử dụng của bạn không đòi hỏi độ sâu suy luận của GPT-4, một mô hình nhẹ hơn có thể là đủ. OrcaRouter cho phép bạn kiểm thử nhiều mô hình và so sánh sự đánh đổi giữa chi phí và chất lượng.
Đúng vậy. GPT-4 có khả năng tạo mã trong nhiều ngôn ngữ lập trình khác nhau, bao gồm Python, JavaScript, C++ và nhiều ngôn ngữ khác. Nó cũng có thể hỗ trợ gỡ lỗi bằng cách phân tích thông báo lỗi hoặc đoạn mã. Điểm AA Coding 13.1 của mô hình phản ánh khả năng giải quyết các thử thách lập trình. Ví dụ, bạn có thể cung cấp một mô tả vấn đề và nhận được giải pháp hoạt động, hoặc yêu cầu GPT-4 xem xét mã hiện có để tìm lỗi hoặc sự kém hiệu quả. Tuy nhiên, luôn xác minh mã được tạo ra về tính chính xác và bảo mật, vì các mô hình có thể tạo ra mã trông có vẻ hợp lý nhưng lại có lỗi.
Chuẩn mực đánh giá AA Coding đo lường hiệu suất của một mô hình trong các tác vụ lập trình, thường bao gồm việc viết mã để giải quyết các bài toán thuật toán. GPT-4 đạt điểm 13.1 trên chuẩn mực này. Con số này cho thấy hiệu suất trung bình trên một tập hợp các thử thách lập trình, với điểm số cao hơn thể hiện độ chính xác và hoàn chỉnh tốt hơn. Để tham khảo, hiệu suất của chuyên gia con người trên các chuẩn mực như vậy thường cao hơn, nhưng điểm số của GPT-4 đặt nó vào những mô hình hàng đầu về sinh mã. Chuẩn mực này là một chỉ số cho thấy khả năng suy luận và giải quyết vấn đề của mô hình trong lĩnh vực kỹ thuật.
Mặc dù các con số cụ thể ngoài AA Coding không được cung cấp ở đây, GPT-4 được biết đến là đạt được kết quả mạnh mẽ trên nhiều chuẩn đánh giá NLP khác nhau, bao gồm hiểu ngôn ngữ, dịch thuật và tóm tắt văn bản. Nó thường vượt trội hơn các mô hình trước đó như GPT-3.5 trong hầu hết các đánh giá. Tuy nhiên, hiệu suất có thể thay đổi tùy thuộc vào tác vụ và tập dữ liệu cụ thể. Cửa sổ ngữ cảnh 8.191 token của mô hình cho phép nó xử lý các đầu vào tương đối dài, điều này có thể có lợi cho các tác vụ yêu cầu suy luận cấp độ tài liệu. Trên OrcaRouter, bạn có thể kiểm tra GPT-4 trên dữ liệu của riêng mình để đánh giá tính phù hợp.
Độ trễ của GPT-4 phụ thuộc vào độ dài token đầu vào và đầu ra, cũng như tải tổng thể của API. Thông thường, GPT-4 chậm hơn các mô hình nhỏ hơn như GPT-3.5 do kích thước lớn hơn và các tính toán phức tạp hơn. Với các lời nhắc ngắn, thời gian phản hồi có thể chỉ vài giây; với đầu ra dài hơn, có thể mất hàng chục giây. OrcaRouter cung cấp một điểm cuối API tiêu chuẩn để truyền trực tiếp phản hồi nếu bạn đặt stream=True. Đối với các ứng dụng thời gian thực yêu cầu độ trễ thấp, hãy cân nhắc sử dụng một mô hình nhanh hơn. Các con số độ trễ chính xác không được công bố nhưng có thể ước tính thông qua kiểm thử.
GPT-4 có một số hạn chế. Nó chỉ xử lý văn bản, do đó không thể xử lý trực tiếp hình ảnh hoặc âm thanh. Cửa sổ ngữ cảnh 8.191 token của nó có nghĩa là không thể xử lý các tài liệu rất dài trong một lần. Mô hình có thể tạo ra thông tin có vẻ hợp lý nhưng không chính xác (ảo giác) và có thể nhạy cảm với cách diễn đạt prompt. Nó cũng không có bộ nhớ cố hữu ngoài ngữ cảnh hội thoại hiện tại. Giá cả tương đối cao so với các mô hình nhỏ hơn. Cuối cùng, giống như tất cả các LLM, nó có thể tạo ra nội dung thiên vị hoặc không an toàn nếu không được hướng dẫn đúng cách. Sử dụng biện pháp kiểm duyệt và xác thực phù hợp trong các hệ thống sản xuất.
OrcaRouter tính phí theo đúng giá nhà cung cấp cho GPT-4, không có phí chênh lệch. Chi phí cho token đầu vào là $30.00 trên 1 triệu token, và token đầu ra là $60.00 trên 1 triệu token. Cả token đầu vào và đầu ra đều được tính riêng. Điều này có nghĩa tổng chi phí cho một yêu cầu là (input_tokens * $30/1M) + (output_tokens * $60/1M). Ví dụ, một yêu cầu với 1000 token đầu vào và 500 token đầu ra sẽ tốn 0.001 * $30 + 0.0005 * $60 = $0.03 + $0.03 = $0.06. Không có khoản phí nào thêm từ OrcaRouter ngoài cách tính dựa trên mức sử dụng.
OrcaRouter có thể cung cấp các tùy chọn bộ nhớ đệm cho các prompt hoặc kết quả lặp lại, điều này có thể giảm chi phí nếu bạn gửi các yêu cầu giống nhau nhiều lần. Kiểm tra tài liệu của OrcaRouter để biết chi tiết về bộ nhớ đệm và cách kích hoạt nó. Đối với GPT-4, vì giá được tính theo token và tương đối cao, bộ nhớ đệm có thể có lợi cho các truy vấn tĩnh. Ngoài ra, bạn có thể kiểm soát chi phí bằng cách quản lý việc sử dụng token: giữ prompt ngắn gọn, sử dụng đầu ra ngắn hơn và đặt max_tokens phù hợp. Không có chiết khấu theo khối lượng trên OrcaRouter cho GPT-4; giá đồng nhất trên mỗi triệu token.
GPT-4 là một trong những mô hình đắt đỏ hơn hiện có trên OrcaRouter. Để so sánh, GPT-3.5-Turbo rẻ hơn đáng kể (thường dưới $1 cho mỗi 1 triệu token đầu vào). Các mô hình nhỏ hơn từ các nhà cung cấp khác cũng tiết kiệm hơn. Nếu tác vụ của bạn không yêu cầu khả năng suy luận của GPT-4, việc chuyển sang mô hình rẻ hơn có thể mang lại khoản tiết kiệm đáng kể. OrcaRouter cho phép bạn thử nghiệm nhiều mô hình với cùng giao diện API, từ đó bạn có thể đánh giá chất lượng so với chi phí. Chính sách không tính phí chênh lệch có nghĩa là bạn chỉ trả theo giá của nhà cung cấp; không có phí bảo hiểm nào khi sử dụng OrcaRouter.
Có. OrcaRouter hoạt động trên cơ sở trả tiền theo mức sử dụng. Bạn chỉ bị tính phí cho các token bạn sử dụng. Không có cam kết trả trước hay yêu cầu sử dụng tối thiểu. Bạn cần có đủ tín dụng hoặc tài khoản đã được nạp tiền để thực hiện các lệnh gọi API. Giá được tính trên mỗi 1M token như mô tả. Để lập kế hoạch ngân sách, bạn có thể ước tính chi phí dựa trên khối lượng token dự kiến. OrcaRouter cung cấp phân tích mức sử dụng trong bảng điều khiển. Lưu ý rằng các yêu cầu có thể thất bại nếu số dư tài khoản của bạn không đủ.
Để gọi GPT-4, hãy sử dụng điểm cuối API tương thích với OpenAI do OrcaRouter cung cấp: base URL https://api.orcarouter.ai/v1. Đặt tham số model thành "openai/gpt-4". Bạn có thể sử dụng bất kỳ thư viện client OpenAI nào bằng cách thay đổi base_url. Ví dụ sử dụng gói openai Python: ```python import openai client = openai.OpenAI(api_key="YOUR_ORCAROUTER_KEY", base_url="https://api.orcarouter.ai/v1") response = client.chat.completions.create( model="openai/gpt-4", messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}] ) print(response.choices[0].message.content) ``` Hãy nhớ thay thế YOUR_ORCAROUTER_KEY bằng khóa API thực tế của bạn.
Bạn có thể sử dụng các tham số hoàn thiện chat tiêu chuẩn của OpenAI: `messages`, `max_tokens`, `temperature`, `top_p`, `frequency_penalty`, `presence_penalty`, `stop`, `stream`, v.v. Trường `model` phải là `"openai/gpt-4"`. Tham số `max_tokens` không được vượt quá 8192 trừ đi số token đầu vào. `temperature` kiểm soát tính ngẫu nhiên (0 đến 2). Đặt `stream` thành `true` sẽ bật tính năng phát trực tuyến từng token. Tất cả các tham số được truyền trong phần thân JSON. OrcaRouter hỗ trợ cùng schema như OpenAI. Tham khảo tài liệu API của OpenAI để biết mô tả chi tiết về các tham số.
Vâng. Nếu bạn đã sử dụng thư viện Python của OpenAI hoặc bất kỳ SDK nào tương thích với API của OpenAI, bạn chỉ cần thay đổi `base_url` thành `https://api.orcarouter.ai/v1` và cập nhật khóa API của mình. ID model thay đổi từ "gpt-4" thành "openai/gpt-4". Không cần thay đổi mã nguồn nào khác. API của OrcaRouter được thiết kế để thay thế trực tiếp cho API OpenAI. Điều này giúp việc chuyển đổi trở nên đơn giản. Bạn có thể kiểm tra với một số lượng yêu cầu nhỏ để xác minh hoạt động trước khi chuyển lưu lượng sản xuất.
Vâng. Đặt tham số `stream` thành `true` trong yêu cầu API của bạn. Phản hồi sẽ là một iterator gồm các đoạn chat completion, theo định dạng streaming của OpenAI. Điều này cho phép bạn hiển thị các token khi chúng được sinh ra. Streaming có thể cải thiện độ trễ cảm nhận cho người dùng cuối. OrcaRouter xử lý streaming một cách tự nhiên. Chỉ cần đảm bảo mã client của bạn xử lý stream đúng cách. Ví dụ sử dụng thư viện OpenAI Python với `stream=True` sẽ tạo ra một đối tượng `Stream`.
GPT-4 thường có khả năng suy luận, sáng tạo và làm theo hướng dẫn phức tạp tốt hơn so với GPT-3.5-Turbo. Trên các điểm chuẩn như AA Coding, GPT-4 vượt trội hơn GPT-3.5 (vốn có điểm số thấp hơn). Tuy nhiên, GPT-4 cũng đắt hơn ($30/$60 mỗi 1M token so với mức thấp hơn nhiều của GPT-3.5). GPT-3.5 có cửa sổ ngữ cảnh lớn hơn (16,384 token) so với 8,191 token của GPT-4. Nếu tác vụ của bạn đơn giản hoặc nhạy cảm về ngân sách, GPT-3.5 có thể đủ dùng. Đối với mã hóa phức tạp, viết văn bản dài hoặc phân tích tinh tế, GPT-4 cho kết quả tốt hơn. Cả hai đều là mô hình chỉ văn bản có sẵn trên OrcaRouter.
Các mô hình Claude (ví dụ: Claude 3 Sonnet hoặc Opus) cung cấp cửa sổ ngữ cảnh lớn hơn (lên đến 200K token) và đầu vào đa phương thức ở một số phiên bản. GPT-4 chỉ hỗ trợ văn bản và giới hạn ở 8.191 token. Các mô hình Claude cũng có mức giá khác nhau. Trên các benchmark về lý luận, cả hai họ đều cạnh tranh, nhưng điểm AA Coding 13.1 của GPT-4 có thể cao hơn hoặc thấp hơn so với các biến thể cụ thể của Claude. Việc lựa chọn giữa chúng phụ thuộc vào nhu cầu cụ thể của bạn: Claude cho tài liệu dài hoặc đa phương thức, GPT-4 cho tạo văn bản hiệu suất cao trong giới hạn ngữ cảnh của nó. OrcaRouter hỗ trợ cả hai, vì vậy bạn có thể so sánh trực tiếp.
Các mô hình mã nguồn mở như Llama 3 (70B) đôi khi có thể sánh ngang với GPT-4 trong một số tác vụ, nhưng thường yêu cầu hosting phức tạp hơn và có những sự đánh đổi khác nhau. GPT-4 là độc quyền nhưng có sẵn qua API đơn giản với giá cả có thể dự đoán được. Llama 3 có thể có cửa sổ ngữ cảnh lớn hơn hoặc chi phí mỗi token thấp hơn nếu tự host, nhưng phải tính chi phí hạ tầng. Chất lượng ổn định của GPT-4 và giá cả không cộng thêm qua OrcaRouter giúp dễ sử dụng. Đối với việc tinh chỉnh tùy chỉnh, các mô hình mã nguồn mở mang lại sự linh hoạt hơn. OrcaRouter cũng cung cấp quyền truy cập vào một số mô hình mã nguồn mở để so sánh.
Giá trị của GPT-4 phụ thuộc vào trường hợp sử dụng của bạn. Nếu bạn cần khả năng suy luận hàng đầu, tạo mã hoặc đầu ra sáng tạo, chi phí cao hơn có thể được chứng minh là hợp lý. Trong các tình huống mà sai lầm gây tốn kém (ví dụ: soạn thảo pháp lý, gỡ lỗi phức tạp), độ chính xác của GPT-4 có thể tiết kiệm thời gian và tiền bạc. Đối với các tác vụ đơn giản hơn, các mô hình rẻ hơn như GPT-3.5 cung cấp hiệu suất đầy đủ với chi phí chỉ bằng một phần nhỏ. OrcaRouter cho phép bạn kiểm tra A/B các mô hình trên dữ liệu của mình để định lượng sự khác biệt về chất lượng. Cuối cùng, quyết định là sự đánh đổi giữa chi phí và chất lượng: sử dụng GPT-4 khi chất lượng đầu ra của nó mang lại giá trị kinh doanh hữu hình.
Tương thích OpenAI — giữ nguyên SDK bạn đang dùng
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-4",
messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}],
)
print(response.choices[0].message.content)frequency_penaltylogit_biaslogprobsmax_tokenspresence_penaltyresponse_formatseedstopstreamtemperaturetool_choicetoolstop_logprobstop_p| Đầu vào / 1M tokens | $30.00 |
| Đầu ra / 1M tokens | $60.00 |
| Tiền tệ | USD |
Ước tính theo giá niêm yết
Chỉ là ước tính — số token thực tế phụ thuộc vào bộ tách token của nhà cung cấp.
@misc{orcarouter_gpt_4,
title = {GPT-4 API},
author = {OpenAI},
year = {2023},
howpublished = {OrcaRouter},
url = {https://www.orcarouter.ai/models/openai/gpt-4}
}OpenAI. (2023). GPT-4 API. OrcaRouter. https://www.orcarouter.ai/models/openai/gpt-4