К результатам поиска

OpenAI

GPT-4o

Мультимодальная модель OpenAI: принимает текст и изображения, выдаёт текст.

  • Понимание изображенийПонимание изображенийМодель умеет разбирать содержимое изображений.
  • Вызов инструментовВызов инструментовМодель может запрашивать несколько вызовов инструментов. Приложение проверяет права и выполняет действия.
  • Структурированный ответСтруктурированный ответМодель поддерживает заданную структуру ответа. Доступный формат проверяйте в параметрах API.
  • 128 000 токенов128 000 токеновКонтекстное окно по данным каталога. Лимит ответа и допустимый объём запроса проверяйте отдельно.
  • Потоковый ответПотоковый ответОтвет можно получать по частям. Поддержка потока проверяется отдельно для каждой операции API.
  • Входные файлыВходные файлыМодель принимает файлы. Поддерживаемые форматы и ограничения проверяйте перед отправкой.
  • Пакетные запросыПакетные запросыПакетный режим указан в данных модели. Это не означает, что отдельный batch API уже подключён в Kvantora.
Вход
316,50 ₽
Выход
1 266,00 ₽
Кэш
158,25 ₽
за 1 млн токенов
Интеллект
8,4
Код
13,1
Доступность
100%
API ID
openai/gpt-4o

Данные каталога получены .

Цена

Текстовый диалог · вход
316,50 ₽ / 1 млн токенов
Текстовый диалог · выход
1 266,00 ₽ / 1 млн токенов
Текстовый диалог · вход из кэша
158,25 ₽ / 1 млн токенов

Цена указана в рублях для выбранной операции и её параметров.

Перед оплачиваемым запросом создаётся резерв. Итоговый расход привязан к сохранённым параметрам и тарифу запроса. При неизвестном результате резерв удерживается до проверки; такой запрос не следует повторять с новым идентификатором.

О модели

GPT-4o работает с текстом и изображениями на входе, а на выходе формирует текст. В документации OpenAI для этой модели указаны вызов функций и структурированные ответы. Аудио и видео для GPT-4o не поддерживаются.

Релиз

Характеристики

Доступность100%
  1. 7 октября: 100%
  2. 8 октября: 100%
  3. 9 октября: 100%
Доля успешных запросов к модели за последние 72 часа. Обновляется каждые два часа.
Тип модели
Текст
Вход модели
Текст, Изображения

Данные, которые модель принимает вместе с запросом.

Выход модели
Текст

Форматы результата, которые создаёт модель.

Контекстное окно
128 000 токенов

Контекстное окно по данным каталога. Лимит ответа и допустимый объём запроса проверяйте отдельно.

Максимальный ответ
16 384 токенов

Максимальный размер ответа по данным каталога. Фактический предел запроса зависит от подключённой операции.

Операции
Текстовый диалог, Понимание изображений
Возможности модели
Потоковый ответ, Понимание изображений, Вызов инструментов, Вызов функций, Параллельные вызовы инструментов, Структурированный ответ, Ответ в JSON, Пакетные запросы, Входные файлы, Входные изображения

Контрольные показатели

Artificial Analysis

15 показателей

Источник ↗
Индекс интеллекта
8,4 индексСводная оценка Artificial Analysis по всем её тестамПроверено
Индекс программирования
13,1 индексСводная оценка Artificial Analysis по программированиюПроверено

Рассуждение по документу

  • AA-LCR v1.149,3 %

    Рассуждение на длинном контексте с обновлённой оценкой

    Проверено

Устаревшие тесты

  • AA-LCR (версия не указана, архивный)49,3 %

    Оценка рассуждений на длинном контексте

    Проверено

  • GPQA Diamond (архивный)54,3 %

    Научные рассуждения уровня выпускника

    Проверено

Математика

  • AIME15 %

    Американский пригласительный экзамен по математике

    Проверено

  • Math-50075,9 %

    Набор задач для проверки решения разнообразных математических задач

    Проверено

Рассуждения

  • AIME 20256 %

    Проверено

  • HLE2,4 %

    Humanity’s Last Exam — вопросы экспертного уровня

    Проверено

Агентная работа

  • GDPval-AA v2189 Elo

    Экономически значимые рабочие задачи

    Проверено

  • T²-Bench Telecom (архивный)25,1 %

    Устаревший резервный вариант · Разговорные ИИ-агенты в сценариях с двойным управлением

    Проверено

Рассуждение

  • IFBench34,3 %

    Тест на следование инструкциям

    Проверено

Программирование

  • LiveCodeBench30,9 %

    Бенчмарк по программированию без загрязнения данных

    Проверено

  • Terminal-Bench Hard (архивный)8,3 %

    Устаревший резервный вариант · Агентное программирование и работа в терминале

    Проверено

Знания

  • MMLU-Pro74,8 %

    Профессиональные и академические предметные знания

    Проверено

Design Arena

10 показателей · проверено

Рейтинг Elo и доля побед в попарных сравнениях, оценённых людьми

Источник ↗

Модели

  • 3D · Elo887 Elo
  • 3D · доля побед39,2 %
  • Визуализация данных · Elo867 Elo
  • Визуализация данных · доля побед36 %
  • Разработка игр · Elo919 Elo
  • Разработка игр · доля побед42,3 %
  • UI-компоненты · Elo894 Elo
  • UI-компоненты · доля побед38,1 %
  • Сайты · Elo839 Elo
  • Сайты · доля побед31,5 %

Оценки относятся к этой версии модели и методике источника. Качество и скорость конкретного запроса они не гарантируют.

API-запрос

Операция доступна через API. Ключ храните в переменной окружения на своём сервере. REQUEST_ID: уникальный идентификатор запроса. При повторе сохраняйте его и тело запроса.

import json
import os
from urllib.request import Request, HTTPRedirectHandler, build_opener

class NoRedirect(HTTPRedirectHandler):
    def redirect_request(self, req, fp, code, msg, headers, newurl):
        return None

opener = build_opener(NoRedirect)

def post(url, payload):
    request = Request(url, data=json.dumps(payload).encode("utf-8"), headers={
        "Authorization": "Bearer " + os.environ["KVANTORA_API_KEY"],
        "Content-Type": "application/json",
        "Idempotency-Key": os.environ["REQUEST_ID"],
    }, method="POST")
    with opener.open(request, timeout=120) as response:
        return json.load(response)

payload = {
  "model": "openai/gpt-4o",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Объясни задачу кратко."
    }
  ]
}
print(post("https://api.kvantora.ai/v1/chat/completions", payload))
Документация APIСоздать API-ключ