GPT 3.5 Turbo Instruct
Red Neuronal
GPT-3.5 Turbo Instruct es un modelo de OpenAI para seguir instrucciones: generación, edición y análisis de texto vía API.
Longitud máxima de respuesta
(en tokens)
Tamaño del contexto
(en tokens)
Costo del prompt
(por 1M tokens)
Costo de la respuesta
(por 1M tokens)
Cómo funciona GPT 3.5 Turbo Instruct?
GPT-3.5 Turbo Instruct es una variante de GPT-3.5 Turbo de OpenAI, ajustada para instrucciones: a diferencia de la versión de chat, se eliminaron las optimizaciones de diálogo, por lo que el modelo se centra en solicitudes únicas, no en historiales de mensajes. Continúa y completa textos según la descripción, sigue el formato del prompt y es ideal para resultados predecibles. Los datos de entrenamiento llegan hasta septiembre de 2021, algo a considerar para información reciente. En BotHub, accedes sin VPN ni tarjetas extranjeras: pagas en rublos con tarjeta rusa solo por los tokens utilizados, que no caducan. Una API compatible con OpenAI conecta el modelo a tu servicio, permitiendo cambiar entre más de 250 modelos sin reescribir la integración. Las solicitudes están protegidas con cifrado AES-GCM, y las empresas disponen de contratos, facturas, EDI y panel de administración con límites. Es útil para generar descripciones y textos cortos mediante plantillas, etiquetar y clasificar datos, extraer hechos de documentos, reformular fragmentos y probar prompts antes de usarlos en otros modelos.Preguntas frecuentes sobre GPT 3.5 Turbo Instruct
Puede usar los resultados generados con fines comerciales. Todos los derechos sobre el contenido creado le pertenecen. La única restricción: asegúrese de que la solicitud no incluya material de terceros protegido por derechos de autor. El usuario es responsable de respetar los derechos sobre los datos de entrada.
gpt-3.5-turbo-instruct de OpenAI funciona en modo de ejecución de instrucciones: das una tarea y el modelo entrega el resultado. Es adecuado para reescribir y resumir textos, extraer datos, scripts simples, corrección de código, análisis de documentos y descripción de imágenes cargadas.
En una respuesta, el modelo genera hasta 3685 tokens, lo que equivale a varias páginas de texto. La ventana de contexto total es de 4095 tokens, compartida entre el prompt y la respuesta; por ello, es mejor procesar documentos largos por partes y definir el volumen de respuesta en la instrucción.
No hay un modo de razonamiento específico: el modelo responde de inmediato sin pasos de pensamiento visibles. Sin embargo, puedes pedirle que descomponga la tarea paso a paso en la instrucción; para lógica simple, suele ser suficiente. Para tareas complejas, cambia a un modelo de razonamiento en la misma ventana de BotHub.
No se han registrado llamadas a funciones ni modo JSON estricto para este modelo. Puedes definir la estructura mediante texto: describe los campos necesarios y pide que devuelva solo el objeto, luego verifica el resultado con un analizador. Si el esquema es crítico, elige un modelo con salida estructurada (structured output) a través de la misma API.
Se pueden cargar imágenes y documentos; según nuestros datos, el modelo los acepta y responde con texto. No se admite audio ni video, así que no cuentes con ello; para locución o análisis de grabaciones, BotHub cuenta con modelos específicos de audio y video.
No tenemos datos sobre idiomas, así que no podemos prometer nada; pruébalo con tus tareas típicas, es rápido. Recuerda la ventana de 4095 tokens: se consume tanto en la instrucción como en la respuesta. Acceso desde Rusia sin VPN ni tarjeta extranjera, pago en rublos.