GPT-4 Turbo Batch
Red Neuronal
GPT-4 Turbo de OpenAI: modelo con soporte para imágenes y llamadas a funciones, API de GPT-4 Turbo para procesamiento por lotes.
Características
- Entrada
- texto, imágenes, documentos
- Salida
- texto
- Tamaño del contexto
- 128 000 tokens
- Longitud máxima de respuesta
- 4 096 tokens
- Funciones
- llamada a funciones
Costo del prompt
(por 1M tokens)
Costo de la respuesta
(por 1M tokens)
Cómo funciona GPT-4 Turbo Batch?
GPT-4 Turbo de OpenAI no solo trabaja con texto: el modelo entiende imágenes, y las consultas visuales son compatibles con el modo JSON y la llamada a funciones (function calling). Sus datos de entrenamiento cubren hasta diciembre de 2023. La variante batch está diseñada para el procesamiento por lotes, donde el volumen de solicitudes es más importante que la velocidad de respuesta individual. A través de BotHub, te conectas al modelo sin necesidad de VPN o tarjetas extranjeras, pagando en rublos por tokens utilizados: no se requiere suscripción y los tokens no utilizados no caducan. En la misma ventana, tienes acceso a más de 250 modelos con cambio rápido, una API compatible con OpenAI, cifrado AES-GCM y condiciones corporativas con contrato, facturación, intercambio electrónico de documentos y panel de administración con límites. Los escenarios son sencillos: análisis y refactorización de código, búsqueda de errores, clasificación masiva y etiquetado de grandes conjuntos de textos, reconocimiento de contenido de capturas de pantalla, diagramas y fotos, creación de respuestas estructuradas en JSON para tu backend, así como agentes que llaman a funciones y servicios externos.Preguntas frecuentes sobre GPT-4 Turbo Batch
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.
Es un modelo con un contexto de 128 000 tokens y una salida de hasta 4096 tokens por respuesta. Acepta texto, imágenes y documentos, admite llamadas a funciones y salida JSON estructurada. Es adecuado para analizar documentos, trabajar con código, analizar imágenes y procesar datos por lotes a través de la API unificada de BotHub.
El volumen de una respuesta está limitado a 4096 tokens de salida, mientras que el contexto de entrada admite hasta 128 000 tokens. Esto significa que puedes ingresar un documento grande o una correspondencia larga, pero la respuesta será compacta. Para materiales voluminosos, es mejor dividir la tarea en varias solicitudes.
No se indica un modo separado de razonamiento paso a paso en nuestros datos sobre gpt-4-turbo:batch. Sin embargo, el modelo maneja con confianza tareas de varios pasos: análisis de condiciones, deducciones lógicas y tareas de programación. Si necesitas un proceso de pensamiento paso a paso, puedes solicitarlo directamente en el texto de la consulta.
Sí, las llamadas a funciones y la salida estructurada en formato JSON para gpt-4-turbo:batch están confirmadas. Esto permite integrar el modelo en aplicaciones: devuelve una respuesta en un esquema predefinido y las herramientas externas se invocan bajo su solicitud. Es útil para integraciones, agentes y procesamiento de datos sin análisis manual de texto.
Como entrada, gpt-4-turbo:batch acepta texto, imágenes y documentos; por ejemplo, puedes cargar un escaneo o una captura de pantalla y hacer una pregunta al respecto. El audio y el video no están marcados en los datos del modelo, por lo que no se debe contar con su procesamiento. Para sonido y videos, otros modelos en BotHub son más adecuados.
No existe una evaluación separada de la calidad del idioma ruso en nuestros datos sobre gpt-4-turbo:batch, por lo que no prometeremos un nivel específico. El modelo trabaja con textos multilingües y generalmente entiende correctamente las consultas en ruso. Si las formulaciones son críticas, pruébalo con tus propios ejemplos; tomará un par de consultas.