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OGPT-3.5 Turbo InstructAPI

Ce modèle est une variante de GPT-3.5 Turbo réglée pour des invites d'instruction et omettant les optimisations liées au chat.

4KFenêtre de contexte · tokens
$1.5Prix d'entrée · par M tokens
$2Prix de sortie · par M tokens
OpenAIFournisseur

Les prix se mettent à jour automatiquement — vérifiés quotidiennement par rapport aux prix catalogue des fournisseurs.

Voir les alternatives open-source → Comparer tous les prix des modèles

Benchmarks & performance

Scores de référence indépendants pour GPT-3.5 Turbo Instruct, mesurés par Artificial Analysis. Plus c'est élevé, mieux c'est.

Intelligence index5.5
Coding index10.7
GPQA29.7%
MMLU-Pro46.2%
MATH-50044.1%
💰 Blended price$0.75 / 1M tokens
📈 Value7.3 intelligence points per $
vs. modèles mesurés icitop 98%
Scores plus élevés que 2% des 289 modèles mesurés par Artificial Analysis et suivis ici.
Les modèles à ce niveau coûtent $0.2 par 1M de tokens (médiane de 37) — celui-ci coûte $1.63.
Moins cher et meilleur sur cet indice : MiMo-V2.6-Pro · GLM 5.3 (batch) · GLM 5.3 Flash et 166 de plus
Données de benchmark par Artificial Analysis

À propos de ce modèle

GPT-3.5 Turbo Instruct est un modèle d'IA commercial d'OpenAI. Les spécifications ci-dessous sont suivies automatiquement : les tarifs sont actualisés quotidiennement à partir des prix publics, de sorte que les chiffres sur cette page reflètent le coût actuel d'utilisation du modèle via son API.

Questions fréquemment posées

Qu'est-ce que GPT-3.5 Turbo Instruct ?

GPT-3.5 Turbo Instruct est un modèle de langage IA de OpenAI. C'est un modèle propriétaire, disponible via une API. Il obtient un score de 5.5 sur l'indice d'intelligence d'Artificial Analysis.

GPT-3.5 Turbo Instruct est-il gratuit ?

GPT-3.5 Turbo Instruct n'est pas gratuit : il coûte 1,5 $ par million de tokens d'entrée et 2 $ par million de tokens de sortie. Les alternatives open-weight peuvent être auto-hébergées sans coût par token.

À quoi sert GPT-3.5 Turbo Instruct ?

Des benchmarks indépendants d'Artificial Analysis lui donnent GPQA 29.7%, MMLU-Pro 46.2%, MATH-500 44.1%. Il est particulièrement utilisé pour génération de code.

Modèles associés

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