来自OpenAI的高性价比文本模型，MMLU-Pro得分为46.2，通过OrcaRouter API访问。
openai/gpt-3.5-turbo-0125 是 OpenAI 开发的文本生成模型，可通过 OrcaRouter 的 API 使用。它属于 GPT-3.5-Turbo 系列，针对对话任务和结构化文本输出进行了优化。该模型仅接受文本输入并生成文本输出，最大输出长度为 4096 个 token。通过 OrcaRouter 兼容 OpenAI 的端点…
GPT-3.5-Turbo-0125 在各种基于文本的任务中表现出色，包括聊天、摘要、翻译、问答和内容生成。它能够很好地处理指令，并为客户支持、头脑风暴和数据标注生成连贯且上下文恰当的回复。其训练数据涵盖截至2023年4月的多个领域，使得它在常识和写作风格方面具备合理表现。对于结构化输出，它可以在明确提示下格式化JSON或遵循自定义架构。
如果你的应用涉及大量简单重复任务，如直接分类或单句生成，可考虑使用GPT-3.5-Turbo-Instruct这类较小模型，甚至OrcaRouter上托管的开源替代方案。在token数量低且准确性要求不高的情况下，成本节省将非常显著。不过，对于大多数通用用途，GPT-3.5-Turbo-0125仍是经济高效的选择，尤其是在MMLU-Pro上取得46.2这一强劲基准分数的情况下。
是的，该模型已使用多语言文本进行训练，但英语表现最为出色。它能理解并生成包括西班牙语、法语、中文、阿拉伯语等多种语言的文本。对于训练数据中代表性不足的语言或高度惯用的表达，准确度可能会有所下降。若需精确的多语言流畅性任务，建议辅以针对特定语言的微调或使用原生模型。输入和输出始终为文本形式，因此支持非英语字符。
由于总上下文窗口为16,385个令牌（广泛已知的公开规范），该模型可以在单次处理中处理中等长度的文档。然而，每次请求的输出限制为4096个令牌。对于更长的输出，您必须实现map-reduce或滑动窗口方法。模型的注意力机制可以在整个上下文中保持连贯性，但对于需要引用长提示开头部分的任务，性能可能会下降。建议对非常长的文本使用分块和摘要策略。
MMLU-Pro是Massive Multitask Language Understanding基准的增强版本，用于衡量模型在57个学科（包括科学、法律和人文学科）中回答问题的能力。46.2的分数表示GPT-3.5-Turbo-0125正确回答了约46.2%的问题，这在较小模型中具有竞争力。该分数反映出较强的通用知识，但与GPT-4等更大模型相比仍有改进空间。对于需要深度专业知识的任务，建议在领域特定基准上评估模型。
确切延迟取决于请求大小、网络状况以及OpenAI基础设施的当前负载。在典型使用中，GPT-3.5-Turbo-0125对于简短提示可在几秒内响应，通常比大模型更快。OrcaRouter在提供商响应时间之外不会增加显著开销。对于实时应用，请使用你的工作负载进行测试。该模型的速度和成本使其成为对每次请求延迟敏感的交互式聊天机器人和生产管道的热门选择。
GPT-3.5-Turbo-0125 因其可靠性、格式一致性和强大的指令遵循能力而被广泛使用。它很少无法生成连贯的回应，并能妥善处理拼写错误或模糊表达。其训练数据覆盖至2023年4月，使其能够准确回答该时期的时事问题。该模型还支持通过系统消息来设定行为，从而便于针对不同应用（如角色扮演或受约束生成）进行定制化。
该模型可能难以处理复杂推理、多步算术和非常细微的指令。它有时会生成听起来合理但错误的回答（幻觉），并且可能无法始终严格遵循格式要求。其输出长度限制为4096个令牌，对于生成长篇内容可能不足。此外，该模型默认无法访问互联网，无法检索实时信息或在聊天界面之外执行操作。对于高级逻辑或最新数据，请考虑使用检索增强生成（RAG）或更强大的模型。
OrcaRouter 直接沿用 OpenAI 的精确定价，无任何加价：输入令牌每 100 万个 0.50 美元，输出令牌每 100 万个 1.50 美元。除这些令牌费率外，无额外平台费、订阅费或按请求收费。输入令牌包括提示、系统消息和对话历史；输出令牌为生成的回答。计费基于处理的令牌数量，采用 GPT-3.5 的 tiktoken 分词器进行测量。
尽管 GPT-3.5-Turbo-0125 已是 OpenAI 最具性价比的模型之一，但您仍可通过发送更精简的提示词、尽可能裁剪对话历史记录，以及在用例允许的情况下使用更小的 max_tokens 值来进一步优化。避免在非必要时使用过长的系统消息。对于极高请求量场景，可考虑 OrcaRouter 上的免费或开源模型是否能满足您的准确率要求。代价是更便宜的模型可能需要更严谨的提示工程或微调。
OrcaRouter 当前不提供针对提示或响应的内置缓存机制。每次 API 调用均根据该请求中发送和接收的令牌计费。如果在多次调用中重复使用相同的提示（例如相同的系统消息），则每次都会为这些令牌付费。为降低成本，建议在应用程序层面缓存相同的请求，或将多个查询合并到一个包含多条用户消息的提示中。
使用标准 OpenAI 聊天补全端点，基础 URL 为 https://api.orcarouter.ai/v1。将模型参数设置为 'openai/gpt-3.5-turbo-0125'。在授权标头中包含您的 OrcaRouter API 密钥。使用 cURL 的示例：curl https://api.orcarouter.ai/v1/chat/completions -H 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY' -H 'Content-Type: application/json' -d '{"model":"openai/gpt-3.5-turbo-0125","messages":[{"role":"user","content":"Hello"}]}'。响应格式符合 OpenAI 的规范。
所有标准 OpenAI 聊天完成参数均可使用，包括：'messages'、'max_tokens'（最高 4096）、'temperature'、'top_p'、'frequency_penalty'、'presence_penalty'、'stop' 和 'stream'。'n'（完成数量）也受支持。此模型在 OrcaRouter 网关上不支持 'logprobs' 或 'logit_bias'。请注意，'max_tokens' 参数上限为 4096 以匹配模型的输出限制。对于流式传输，请设置 'stream': true 以接收增量更新。
如果你目前直接使用OpenAI，迁移到OrcaRouter非常简单：将基础URL从https://api.openai.com/v1改为https://api.orcarouter.ai/v1，如果你之前使用的是通用别名，将模型ID更新为'openai/gpt-3.5-turbo-0125'，并将你的API密钥替换为OrcaRouter提供的密钥。消息格式或参数不需要更改代码。如果你使用的是其他提供商，请确保你的客户端库支持与OpenAI兼容的架构。OrcaRouter提供即插即用的替代方案。
GPT-4在复杂推理、事实准确性和遵循细微指令方面通常优于GPT-3.5-Turbo-0125，这一点体现在MMLU等测试中更高的基准分数上。然而，GPT-4成本显著更高（通常每token费用高出10倍），且延迟可能更大。对于不需要GPT-4深度的任务，GPT-3.5-Turbo-0125提供了极具竞争力的性价比。在高级分析或误差容限较窄的场景下，请选择更大的模型。
Anthropic的Claude 3 Haiku是一款具有快速推理和强大安全特性的竞品低成本模型。两款模型均为纯文本模型，专为高容量应用场景设计。虽然具体的基准测试对比结果有所差异，但GPT-3.5-Turbo-0125已被广泛采用，并得益于丰富的文档和生态系统。Claude 3 Haiku在创意写作和拒绝行为方面可能具有不同的优势。选择取决于开发者的偏好和集成需求。OrcaRouter支持这两款模型，因此您可以进行直接对比。
开源模型（如 Llama 3、Mistral）可在自有硬件或通过 OrcaRouter 运行，在大规模应用时可能实现更低的单 token 成本。然而，它们通常需要更多配置、提示工程，且指令遵循能力可能较弱。GPT-3.5-Turbo-0125 提供即用型可靠性、一致的质量以及零基础设施管理。对于缺乏机器学习专业知识的团队，托管 API 通常是更优选择。建议针对您的具体工作负载进行基准测试，再做决策。
OpenAI可能会发布新版本的GPT-3.5-Turbo，或弃用此特定快照。OrcaRouter将相应更新可用模型。如果您的应用程序依赖一致的行为，建议通过使用确切的模型ID来固定特定模型版本。OrcaRouter会提前通知弃用情况。对于高风险的生成系统，建议在切换前先在预发布环境中测试新版本。
兼容 OpenAI——沿用你现有的 SDK
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-3.5-turbo-0125",
messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}],
)
print(response.choices[0].message.content)frequency_penaltylogit_biaslogprobsmax_tokenspresence_penaltyresponse_formatseedstopstreamtemperaturetool_choicetoolstop_logprobstop_pparallel_tool_calls| 输入 / 1M tokens | $0.500 |
| 输出 / 1M tokens | $1.50 |
| 货币 | USD |
基于标价的估算
仅为估算——实际 Token 数取决于提供商的分词器。
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title = {openai/gpt-3.5-turbo-0125 API},
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}openai. (n.d.). openai/gpt-3.5-turbo-0125 API. OrcaRouter. https://www.orcarouter.ai/models/openai/gpt-3.5-turbo-0125