该模型的上下文长度是gpt-3.5-turbo的四倍，单次请求可支持约20页文本，但成本更高。训练数据：截至...
GPT-3.5 Turbo 16k 是 OpenAI 的 GPT-3.5 Turbo 模型的一个扩展上下文版本，最初发布用于支持需要处理更大文本量而无需分段的任务。其上下文窗口容量为 16,385 个令牌（约 12,000 个单词），使其能够在单次推理调用中处理整篇文章、转录内容或代码库，同时仍可输出最多 4,096 个令牌。该模型仅支持文本，即本身不处理图像、音频或其他模态。通过…
GPT-3.5 Turbo 16k 在需要长上下文的文本任务中表现出色，包括总结多页文档、维持连贯的多轮对话、回答长篇幅内容中的问题以及跨更大代码库进行代码审查。其16k上下文窗口使其能一次性处理整个章节或长篇邮件线程，减少手动切分文本的需求。该模型还擅长标准生成任务，如起草邮件、撰写创意内容及提供解释。作为GPT-3.5类模型，它能够熟练遵循指令并生成流畅文本，尽管在复杂推理或细微领域知识方面可能不及GPT-4。
如果您的应用程序不需要扩展上下文窗口，标准GPT-3.5 Turbo 4k模型（或其他更便宜的变体）可能更具成本效益。对于涉及短提示且输出低于4,000 tokens的任务，16k版本没有优势，且每token成本相同。当您的管道已经使用分块文本且不需要大上下文时，也应考虑更小或更快的模型。在OrcaRouter上，您可以轻松切换模型ID——例如，在上下文需求较小时使用"openai/gpt-3.5-turbo"（4k）。请评估您的平均输入token数量，选择能够覆盖超过95%请求的模型，以避免为未使用的容量付费。
16k 上下文的主要优势是能够在单个请求中处理更长的输入，保持连贯性，并消除因跨窗口分割文本而产生的问题。例如，你可以将一篇完整的 10,000 字研究论文输入模型，并要求它提取关键发现，而无需手动拼接段落。在对话应用中，模型可以记住来自长时间客户支持交互的完整对话历史，从而产生更具上下文感知能力的回复。对于代码任务，你可以在提示中包含多个文件或完整的函数库，使模型能够理解跨文件的依赖关系。这一能力降低了构建分块和状态管理逻辑的工程开销。
GPT-3.5 Turbo 16k 继承了 GPT-3.5 系列的一般性局限。它可能生成听起来合理但实际错误或缺乏依据的信息（幻觉），尤其在专业或极其详细的领域。该模型仅支持文本，无法处理图像、音频或其他模态。其推理深度低于 GPT‑4，因此在处理复杂的多步逻辑、数学证明或 nuanced 的法律解释时可能表现不佳。其 MMLU-Pro 得分为 46.2，虽然尚可，但显著低于 GPT‑4 通常超过 80 分的成绩，表明在高级主题上的事实准确性较弱。此外，16,384 令牌的上下文限制虽然较大，但并非无限；处理超长文档时仍需谨慎设计提示或进行分块。
GPT-3.5 Turbo 16k 在 MMLU‑Pro 基准测试中取得了 46.2 分。MMLU‑Pro 是大规模多任务语言理解数据集的一个精选子集，旨在评估模型在包括STEM、社会科学、人文学科和法律等57个不同学科领域的知识深度。该分数代表正确回答问题的比例。作为对比，较小的 GPT-3.5 Turbo (4k) 在标准 MMLU 上的得分通常在 43 分左右，而 GPT‑4 则在 80 分以上。46.2 分表明该模型对复杂事实材料有一定程度的掌握，但在纯粹的知识检索方面并非最新水平。它最适合用于那些生成流畅文本且可接受的事实准确性比顶尖推理能力更重要的任务。
虽然未提供具体的推理基准测试结果，但GPT-3.5 Turbo 16k在逻辑推理、算术运算和常识推理方面的表现与标准GPT-3.5 Turbo类似。它能解决简单的逻辑谜题并执行多步骤指令，但在需要严格遵守约束条件或进行反事实推理的任务中可能失败。更大的上下文窗口本身并未提升推理能力——它仅允许模型考虑更多输入信息。实际应用中，用户反馈该模型在摘要生成、翻译和聊天机器人场景中表现令人满意，但不应在没有人工复核的情况下用于高风险决策。其MMLU-Pro评分为46.2，进一步印证了其领域专业知识水平为中等。
GPT-3.5 Turbo 16k 的速度和延迟指标未明确给出，但作为 GPT-3.5 类模型，它通常比 GPT‑4 更快，适用于实时应用。在 OrcaRouter 上，响应时间取决于 OpenAI 后端及网络因素。对于典型输入（低于 4,000 个 token），模型通常能在数百毫秒到几秒内返回第一个 token。用户应预期延迟与标准 GPT-3.5 Turbo (4k) 模型类似，因为底层架构完全相同，仅上下文限制不同。当处理非常长的提示词时，16k 模型可能稍慢，因为模型需要关注更多 token，但差异通常很小。对于延迟敏感的使用场景，建议根据您的具体提示词长度进行测试。
在OrcaRouter上，GPT-3.5 Turbo 16k的定价为：每100万输入token 3.00美元，每100万输出token 4.00美元，完全按照OpenAI提供商费率计费，零加价。没有任何额外的平台费用、订阅层级或批量折扣——费率固定且透明。费用根据每个请求中的token数量计算：输入token是消息数组中的总token数，输出token是响应中生成的token数。OrcaRouter不会增加任何额外token。您只需为实际使用量付费，使用明细将在您的OrcaRouter仪表盘中逐项列出。
主要的成本权衡在于为大型上下文窗口付费，还是使用上下文较小的更便宜的模型。如果平均输入很少超过4,000个令牌，标准GPT-3.5 Turbo（4k）——OpenAI上每百万令牌输入$1.50、输出$2.00——会更经济。然而，一旦输入经常超过4,000个令牌，16k模型可以避免昂贵的分块和检索逻辑。GPT-3.5 Turbo 16k的每令牌价格是4k版本的两倍。因此，你需要评估令牌分布：如果超过50%的请求需要超过4k令牌，那么考虑到实现分块所需的工程时间，16k模型整体上可能更便宜。
默认情况下，OrcaRouter 不会缓存模型输出或提示补全结果。每次请求都会直接发送给 OpenAI，这意味着每次调用都会产生完整的 Token 费用，包括重复输入的成本。为降低成本，建议你在本地实现提示缓存——例如，缓存系统消息，或使用向量数据库检索相关上下文，而无需每次都重新发送完整文档。由于模型的计费方式是按 Token 计费，且基于发送的总 Token 数量，因此输入长度的任何减少都能直接降低成本。零加价政策确保你采用的任何缓存策略所带来的节省与直接使用 OpenAI 的节省比例相同。
OrcaRouter 对 GPT-3.5 Turbo 16k 实行零加价。所报价格——每 100 万个输入 token 3.00 美元，每 100 万个输出 token 4.00 美元——正是 OpenAI 为此模型设定的费率。OrcaRouter 不在此基础上增加任何费用。这一政策使 OrcaRouter 成为纯粹的转售商：你只需按提供商费率支付，无需承担任何平台附加费。没有最低消费或承诺。但请注意，如果 OpenAI 未来调整定价，OrcaRouter 将随之调整。你可以通过 OrcaRouter 控制面板实时监控成本，该面板会显示每个模型的 token 使用量和费用。
要通过OrcaRouter使用GPT-3.5 Turbo 16k，请将API客户端的base URL设置为https://api.orcarouter.ai/v1，并使用模型ID "openai/gpt-3.5-turbo-16k"。支持所有OpenAI聊天补全参数，包括messages、temperature、top_p、frequency_penalty、presence_penalty、max_tokens、stop和stream。您必须使用在Authorization头（Bearer <key>）中提供的有效OrcaRouter API密钥进行身份验证。使用curl的示例：curl https://api.orcarouter.ai/v1/chat/completions -H "Authorization: Bearer YOUR_KEY" -H "Content-Type: application/json" -d '{"model":"openai/gpt-3.5-turbo-16k","messages":[{"role":"user","content":"Hello"}],"max_tokens":1024}'。OrcaRouter返回与OpenAI相同的JSON结构。
当通过OrcaRouter使用GPT-3.5 Turbo 16k时，所有OpenAI聊天补全参数均可使用。关键参数包括：messages（角色/内容对象的数组）、temperature（0‑2，默认1）、top_p（0‑1，默认1）、n（生成的补全数量，默认1）、stream（布尔值，默认false）、max_tokens（最高4096）、stop（一个或多个字符串）、frequency_penalty（‑2‑2，默认0）、presence_penalty（‑2‑2，默认0）以及logit_bias（token ID到偏置的映射）。模型ID必须严格为"openai/gpt-3.5-turbo-16k"。请注意，max_tokens不能超过4096，且提示词与补全的总token数必须保持在16384以内。OrcaRouter会验证这些限制，超出则返回错误。
从直接集成OpenAI迁移到使用OrcaRouter for GPT-3.5 Turbo 16k只需进行三项更改：将基础URL从 https://api.openai.com/v1 更新为 https://api.orcarouter.ai/v1，将API密钥替换为您的OrcaRouter密钥，并将模型ID从"gpt-3.5-turbo-16k"改为"openai/gpt-3.5-turbo-16k"。所有其他代码，包括消息格式、参数处理和响应解析，都保持不变。如果您之前使用的是4k版本，只需更改模型ID即可切换到16k模型。无需修改架构或速率限制；OrcaRouter镜像了OpenAI的API规范。测试可以通过发送一个包含简短提示的单独请求来确认身份验证和响应结构。
GPT-3.5 Turbo 16k 和 GPT-3.5 Turbo 4k（模型 ID "openai/gpt-3.5-turbo"）共享相同的基础架构和功能。唯一的区别在于上下文窗口（16,384 个 token vs. 4,096 个 token）和定价。4k 版本更便宜：在 OpenAI 上，输入 token 价格为 $1.50/1M，输出 token 价格为 $2.00/1M；通过 OrcaRouter 费率相同。16k 版本价格正好翻倍。在 MMLU（标准）等基准测试中的性能几乎相同——GPT-3.5 Turbo 4k 在 MMLU 上得分约为 43，而 16k 版本在 MMLU‑Pro（更难的变体）上得分为 46.2。对于适合 4k token 的任务，4k 模型更经济。对于较长的任务，16k 模型可避免上下文截断错误。
与GPT-4（例如"openai/gpt-4"）相比，GPT-3.5 Turbo 16k在推理能力、事实准确性和安全对齐方面明显较弱。GPT-4在MMLU上的得分通常超过80，处理复杂的多步逻辑和细微指令的能力远胜一筹。GPT-4在某些变体中还支持图像，且上下文窗口可达8,192或32,768个令牌。然而，GPT-4速度慢得多，成本也更高——通常每令牌贵10-20倍。Claude模型（例如"anthropic/claude-2"）也提供大上下文窗口（100k令牌）和强大的推理能力，但价格高于GPT-3.5 Turbo，并且API语义可能有所不同。当只需扩展上下文而无需顶级推理时，GPT-3.5 Turbo 16k是一个经济高效的选择。OrcaRouter让您轻松试用任何模型。
兼容 OpenAI——沿用你现有的 SDK
https://api.orcarouter.ai/v1from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.orcarouter.ai/v1",
api_key="$ORCAROUTER_API_KEY",
)
response = client.chat.completions.create(
model="openai/gpt-3.5-turbo-16k",
messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}],
)
print(response.choices[0].message.content)frequency_penaltylogit_biaslogprobsmax_tokenspresence_penaltyresponse_formatseedstopstreamtemperaturetool_choicetoolstop_logprobstop_p| 输入 / 1M tokens | $3.00 |
| 输出 / 1M tokens | $4.00 |
| 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 = {GPT-3.5 Turbo 16k API},
author = {OpenAI},
year = {2023},
howpublished = {OrcaRouter},
url = {https://www.orcarouter.ai/models/openai/gpt-3.5-turbo-16k}
}OpenAI. (2023). GPT-3.5 Turbo 16k API. OrcaRouter. https://www.orcarouter.ai/models/openai/gpt-3.5-turbo-16k