此模型提供的上下文長度為 gpt-3.5-turbo 的四倍，使其能夠在單次請求中支援約 20 頁的文字，但成本較高。訓練資料：截至...
GPT-3.5 Turbo 16k 是 OpenAI 的 GPT-3.5 Turbo 模型的擴展上下文版本，最初發布以支援需要處理較大文字量而無需分割的任務。其 16,385 個 token（約 12,000 個單詞）的上下文視窗容量，使其能夠在單次推理呼叫中處理整篇文章、逐字稿或程式碼庫，同時仍可輸出最多 4,096 個 token。該模型僅限文字，無法原生處理圖片、音訊或其他模態。可透過…
GPT-3.5 Turbo 16k 擅長於基於文字的任務，尤其在需要長上下文的場景中具備優勢。這些任務包括摘要多頁文件、維持連貫的多輪對話、回答關於長篇段落的問題，以及對較大的程式碼庫進行程式碼審查。其16k上下文視窗使其能夠一次性處理整個章節或長電子郵件串，減少手動分割文字的需求。該模型也處理標準的生成任務，例如草擬電子郵件、撰寫創意內容和提供解釋。由於它屬於GPT-3.5類別模型，它擅長遵循指令並產出流暢的文字，儘管在複雜推理或細緻領域知識方面可能無法與GPT-4匹敵。
如果您的應用程式不需要擴展的上下文視窗，標準的 GPT-3.5 Turbo 4k 模型（或其他更便宜的變體）可能更具成本效益。對於涉及短提示詞且輸出在 4,000 個 token 以內的任務，16k 版本並無優勢，且每個 token 的費用相同。當您的管道已能處理分段文字且不需要大型上下文時，您也應考慮使用更小或更快的模型。在 OrcaRouter 上，您可以輕鬆切換模型 ID——例如，當上下文需求很小時使用 "openai/gpt-3.5-turbo"（4k）。評估您的平均輸入 token 數量，並選擇能涵蓋 95% 以上請求的模型，以避免為未使用的容量付費。
16k上下文的主要優勢在於能夠在單次請求中處理更長的輸入，保持連貫性，並避免因跨視窗分割文字而產生的問題。舉例來說，您可以將一篇10,000字的研究論文完整輸入模型，並要求它提取關鍵發現，而無需手動拼接各個段落。在對話應用中，模型可以記住長時間客服互動的完整對話歷史，從而提供更具上下文關聯性的回覆。針對程式碼任務，您可以將多個檔案或完整的函式庫放入提示中，使模型能夠理解跨檔案的依賴關係。這項能力減少了建構分塊和狀態管理邏輯所需的工程負擔。
GPT-3.5 Turbo 16k 繼承了 GPT-3.5 系列的一般限制。它可能產生聽起來合理但實際上不正確或缺乏根據的資訊（幻覺），特別是在小眾或極度詳細的領域。該模型僅支援文字，無法處理圖像、音訊或其他模態。其推理深度低於 GPT-4，因此在處理複雜的多步驟邏輯、數學證明或細微的法律解釋時可能表現不佳。MMLU-Pro 分數為 46.2，雖然不算差，但明顯低於 GPT-4 通常超過 80 的分數，顯示其在進階主題上的事實準確性較弱。此外，16,384 個 token 的上下文長度雖然很大，但並非無限；處理非常長的文件仍需要仔細的提示工程或分段處理。
GPT-3.5 Turbo 16k 在 MMLU‑Pro 基準測試中獲得 46.2 分。MMLU‑Pro 是 Massive Multitask Language Understanding 資料庫中精心挑選的子集，旨在評估模型在 57 個不同學科（包括 STEM、社會科學、人文學科和法律）中的知識深度。該分數代表正確回答問題的比例。作為對比，較小的 GPT-3.5 Turbo (4k) 在標準 MMLU 上通常得分約為 43，而 GPT‑4 則超過 80 分。46.2 這個數字顯示該模型對複雜事實材料的掌握程度中等，但在純知識檢索方面並非最先進。它最適合用於生成流暢文字且可接受事實準確性比頂尖推理更重要的任務。
雖然沒有提供具體的推理基準，但GPT-3.5 Turbo 16k在邏輯推理、算術和常識推理方面的表現與標準GPT-3.5 Turbo相似。它能解決簡單的邏輯謎題和執行多步驟指令，但在需要嚴格遵守約束或進行反事實推理的任務上可能失敗。增加的上下文視窗本身並不會提升推理能力——它僅允許考慮更多輸入。在實際應用中，用戶回報該模型在摘要、翻譯和聊天機器人應用中表現令人滿意，但在沒有人工驗證的情況下，不應依賴於高風險決策。MMLU-Pro分數46.2也再次證明了其領域專業知識屬於中等水平。
Speed and latency metrics for GPT-3.5 Turbo 16k are not explicitly given, but as a GPT-3.5 class model it is generally faster than GPT‑4 and suitable for real‑time applications. On OrcaRouter, the response time depends on OpenAI’s backend as well as network factors. For typical inputs under 4,000 tokens, the model often returns the first token within hundreds of milliseconds to a few seconds. Users should expect similar latency to the standard GPT-3.5 Turbo (4k) model, as the underlying architecture is identical except for the context limit. The 16k model may be slightly slower when processing very long prompts because the model needs to attend to more tokens, but the difference is usually marginal. For latency‑sensitive use cases, we recommend testing with your specific prompt lengths.
GPT-3.5 Turbo 16k 在 OrcaRouter 上的定價為每 100 萬個輸入 Token $3.00 美元，每 100 萬個輸出 Token $4.00 美元，以 OpenAI 提供商的確切費率計費，無任何加價。不另收平台費用、無訂閱方案或大量折扣——費率固定且透明。收費根據每個請求中的 Token 數量計算：輸入 Token 是 messages 陣列中的總 Token 數，輸出 Token 則是回應中產生的 Token 數。OrcaRouter 不增加任何額外 Token。您只需為使用量付費，使用明細會列在您的 OrcaRouter 儀表板中。
主要的成本權衡在於為大上下文視窗付費，還是使用具有較小上下文的更便宜模型。如果你的平均輸入很少超過4,000個token，標準的GPT-3.5 Turbo（4k）——在OpenAI上定價為每100萬個token輸入$1.50 / 輸出$2.00——會更經濟。然而，一旦輸入經常超過4,000個token，16k模型可以避免昂貴的分塊和檢索邏輯。GPT-3.5 Turbo 16k的每個token價格是4k版本的兩倍。因此，你需要評估你的token分佈：如果超過50%的請求需要大於4k個token，那麼考慮到實施分塊所需的工程時間，16k模型整體上可能更便宜。
OrcaRouter 預設不會快取模型輸出或提示完成結果，每個請求都會被重新發送給 OpenAI。這意味著每次呼叫都會產生完整 token 費用，包括重複輸入的部分。為降低成本，建議您自行實作提示快取機制，例如快取系統訊息，或使用向量資料庫檢索相關上下文，而非每次重複傳送完整文件。由於模型計費方式為按 token 計費，且根據發送的總 token 數收費，因此任何減少輸入長度的做法都能直接降低成本。零加成政策確保您採用的任何快取策略所帶來的節省比率，與直接使用 OpenAI 時完全相同。
OrcaRouter 對 GPT-3.5 Turbo 16k 不收取任何加價。所報價格——每 100 萬個輸入代幣 3.00 美元，每 100 萬個輸出代幣 4.00 美元——正是 OpenAI 對此模型設定的費率。OrcaRouter 不在此基礎上增加任何費用。此政策使 OrcaRouter 成為一個直接的轉售商：您支付供應商的費率，無需任何平台附加費。沒有最低消費或承諾。但請注意，如果 OpenAI 未來更改其定價，OrcaRouter 將同步調整。您可以透過 OrcaRouter 儀表板即時監控您的成本，該儀表板會顯示每個模型的代幣使用量和成本。
若要透過 OrcaRouter 使用 GPT-3.5 Turbo 16k，請將 API 用戶端的基礎 URL 設定為 https://api.orcarouter.ai/v1，並使用模型識別碼 "openai/gpt-3.5-turbo-16k"。支援所有 OpenAI 聊天完成參數，包括 messages、temperature、top_p、frequency_penalty、presence_penalty、max_tokens、stop 和 stream。你必須使用有效的 OrcaRouter API 金鑰進行驗證，並在 Authorization 標頭中提供（Bearer <key>）。使用 curl 的範例：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 回傳的 JSON 結構與 OpenAI 相同。
所有OpenAI聊天完成參數在使用OrcaRouter調用GPT-3.5 Turbo 16k時均可用。關鍵參數包括：messages（角色/內容物件的陣列）、temperature（0‑2，預設1）、top_p（0‑1，預設1）、n（要生成的完成數，預設1）、stream（布林值，預設false）、max_tokens（最多4096）、stop（一個或多個字串）、frequency_penalty（‑2‑2，預設0）、presence_penalty（‑2‑2，預設0）以及logit_bias（token ID到偏差的對應表）。模型ID必須完全為"openai/gpt-3.5-turbo-16k"。請注意，max_tokens不能超過4096，且提示（prompt）加上完成的總token數必須保持在16,384以內。OrcaRouter會驗證這些限制，若超出則回傳錯誤。
從直接整合 OpenAI 遷移至使用 OrcaRouter 處理 GPT-3.5 Turbo 16k 只需要三項變更：將基礎 URL 從 https://api.openai.com/v1 更新為 https://api.orcarouter.ai/v1，將 API 金鑰替換為您的 OrcaRouter 金鑰，以及將模型 ID 從 "gpt-3.5-turbo-16k" 改為 "openai/gpt-3.5-turbo-16k"。所有其他程式碼，包括訊息格式、參數處理和回應解析，皆保持完全一致。如果您之前使用的是 4k 版本，只需更改模型 ID 即可切換至 16k 模型。無需修改架構或速率限制；OrcaRouter 完全鏡像 OpenAI 的 API 規範。測試時可發送單一請求搭配簡短提示，以確認驗證與回應結構是否正常。
GPT-3.5 Turbo 16k 與 GPT-3.5 Turbo 4k（模型 ID 為 "openai/gpt-3.5-turbo"）採用相同的底層架構與功能。唯一的差異在於上下文視窗（16,384 個 token 對比 4,096 個 token）與定價。4k 版本較為便宜：在 OpenAI 上，每 100 萬輸入 token 收費 $1.50，每 100 萬輸出 token 收費 $2.00；透過 OrcaRouter 則適用相同費率。16k 版本的價格正好是兩倍。在基準測試（如 MMLU 標準版）上的表現幾乎相同 — GPT-3.5 Turbo 4k 在 MMLU 上得分約為 43，而 16k 版本在 MMLU‑Pro（較難的變體）上得分為 46.2。對於能容納在 4k token 以內的任務，4k 模型更具成本效益；對於較長的任務，16k 模型則可避免上下文截斷錯誤。
與 GPT-4（例如 "openai/gpt-4"）相比，GPT-3.5 Turbo 16k 在推理、事實準確性和安全對齊方面明顯較弱。GPT-4 在 MMLU 上通常得分超過 80，並且能更好地處理複雜的多步驟邏輯和細微指令。GPT-4 的部分變體還支援圖像，上下文視窗可達 8,192 或 32,768 個 token。然而，GPT-4 速度慢得多且價格更高——通常每個 token 貴 10 到 20 倍。Claude 模型（例如 "anthropic/claude-2"）也提供大上下文視窗（100k token）和強大的推理能力，但定價高於 GPT-3.5 Turbo，且可能具有不同的 API 語義。GPT-3.5 Turbo 16k 是您在只需要擴展上下文而不要求頂級推理時的經濟高效選擇。OrcaRouter 讓您輕鬆嘗試任何模型。
相容 OpenAI——沿用你現有的 SDK
https://api.orcarouter.ai/v1from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.orcarouter.ai/v1",
api_key="$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| 輸入 / 1M tokens | $3.00 |
| 輸出 / 1M tokens | $4.00 |
| 貨幣 | USD |
基於標價的估算
僅為估算——實際 Token 數取決於供應商的分詞器。
@misc{orcarouter_gpt_3_5_turbo_16k,
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