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OGPT-3.5 Turbo (older v0613)API

GPT-3.5 Turbo est le modèle le plus rapide d'OpenAI.

4KFenêtre de contexte · tokens
$1Prix 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 (version ancienne v0613), mesurés par Artificial Analysis. Plus c'est élevé, mieux c'est.

Intelligence index3.2
Coding index10.7
GPQA29.7%
MMLU-Pro46.2%
MATH-50044.1%
💰 Blended price$0.75 / 1M tokens
📈 Value4.3 intelligence points per $
vs. modèles mesurés icitop 99%
Scores plus élevés que 1% des 273 modèles mesurés par Artificial Analysis et suivis ici.
Les modèles à ce niveau coûtent $0.5 par 1M de tokens (médiane de 10) — celui-ci coûte $1.25.
Moins cher et meilleur sur cet indice : GLM 5.3 Flash · Gemini 3.7 Flash · Gemini 3.7 Flash (batch) et 145 de plus
Données de benchmark par Artificial Analysis

À propos de ce modèle

GPT-3.5 Turbo (ancienne version v0613) 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 (version ancienne v0613) ?

GPT-3.5 Turbo (older v0613) est un modèle de langage IA de OpenAI. C'est un modèle propriétaire, disponible via une API. Il obtient un score de 3.2 sur l'indice d'intelligence d'Artificial Analysis.

GPT-3.5 Turbo (version ancienne v0613) est-il gratuit ?

GPT-3.5 Turbo (ancienne v0613) n'est pas gratuit : il coûte 1 $ 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 (version ancienne v0613) ?

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.

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