モデル詳細
GPT-4o 20240513
GPT-4o(「o」は「omni」の略)は、OpenAIの最新AIモデルで、テキストと画像の両方を入力として受け取り、テキストを出力します。[GPT-4 Turbo](/models/openai/gpt-4-turbo)と同等の知能レベルを維持しながら、処理速度は2倍、コスト効率は50%向上しています。また、GPT-4oは、英語以外の言語の処理性能が向上し、視覚的な処理能力も強化されています。 他のモデルとのベンチマークのために、一時的に["im-also-a-good-gpt2-chatbot"](https://twitter.com/LiamFedus/status/1790064963966370209)と呼ばれていました。 #マルチモーダル
モデル仕様
- モデル ID
-
gpt-4o-2024-05-13
- コンテキスト長
- 128K
- 最大出力
- 4.096K
- 入出力モダリティ
- リリース
- 2024-05
02
API エンドポイント
MixRoute 単一ゲートウェイ、OpenAI 互換
-
OpenAI-compatible
/v1/chat/completionsPOST
03
料金
固定料金、単位: /1M Tokens
入力
$5.0000 /1M Tokens
生成
$15.0000 /1M Tokens
05
選定サマリー
ワークロード適合性を素早く判断
このモデルは何に向いていますか?
マルチモーダルモデル、入力:テキスト、画像、出力:テキスト
gpt-4o-2024-05-13 はマルチモーダルモデルです。仕様は、context window は 128,000 トークン、1 回の最大出力は 4,096 トークン。
使う前に何を確認すべきですか?
128,000 context、出力上限 4,096
gpt-4o-2024-05-13 の採用前に、標準入力は $5.00/100 万トークン、対応が宣言されている機能:ツール呼び出し、構造化出力、ストリーミング、プロンプトキャッシュ、画像入力、OpenAI SDK 互換、知識カットオフは 2023-10-01、2024-05-13 公開。代表的なトラフィックで試験運用し、品質とレイテンシを確認してください。
なぜ MixRoute 経由で使うのですか?
base URL の変更だけで gpt-4o-2024-05-13 を利用
MixRoute は OpenAI 互換エンドポイント /v1/chat/completions で gpt-4o-2024-05-13 を提供します。既存のクライアントは https://api.mixroute.ai/v1 とモデル ID gpt-4o-2024-05-13 に切り替えて、結合テストを再実行するだけです。
07
機能と互換性
未確認の機能は「Unknown」のまま、推測しません
ツール呼び出し
gpt-4o-2024-05-13は関数呼び出しとツール呼び出しをサポートします。
tools定義を送信すると、応答としてtool_callsが返され、それを実行して結果をフィードバックします。
構造化された出力
gpt-4o-2024-05-13は、必要に応じてJSON形式の出力を生成できます。
response_format: { type: "json_schema" }は有効なJSON出力を強制します。
ストリーミング配信
gpt-4o-2024-05-13はストリーム応答をサポートしています。
stream: trueはトークンを段階的にストリーミングするため、チャットUIはトークンが到着するたびにレンダリングされます。
プロンプトのキャッシュ
gpt-4o-2024-05-13は、サポートされているルーティング条件下でプロンプトのキャッシュをサポートします。
視覚入力
gpt-4o-2024-05-13はテキストと同時に画像入力を処理できます。
image_urlコンテンツパートに渡します。
OpenAI SDK
MixRouteのOpenAI互換エンドポイントを介してgpt-4o-2024-05-13を呼び出します。
base_url を https://api.mixroute.ai/v1 に変更します。その他はすべて OpenAI のスタイルに従います。
08
トークンコスト見積もり
このページの料金に基づく見積もりで、実請求ではありません
このモデルにはキャッシュ読み取り価格がないため、キャッシュ料金は計算されません
09
FAQ
gpt-4o-2024-05-13(「omni」)は、テキストと画像の両方を入力としてテキストを出力するOpenAIのマルチモーダルモデルです。GPT-4 Turboよりも2倍高速で50%コスト効率が高く、非英語言語処理と視覚機能が強化されています。
単一エンドポイントで検証可能な判断
同じリクエスト形式でこのモデルと代替ルートをテスト
実際のワークロードから始め、品質、総コスト、障害条件を基に本番トラフィックを送るか判断します。