Comparaison d'Inkling et de GPT-3.5 Turbo Instruct — prix par token, fenêtre de contexte, multimodalité, ouverture et lequel choisir. Le modèle open-source peut-il remplacer le modèle payant ? Détails complets pour 2026.
GPT-3.5 Turbo Instruct — profil complet ›
Prix & spécifications actualisés à partir de données en direct · olud.ai
Prix des modèles ouverts = fournisseur le moins cher via OpenRouter; les tarifs des fabricants officiels peuvent être plus élevés.
| Spécification | Inkling | GPT-3.5 Turbo Instruct | Gagnant |
|---|---|---|---|
| Fabricant | Thinkingmachines | OpenAI | – |
| Type | Open-weight | Propriétaire | THInkling |
| Fenêtre de contexte | 1M tokens | 4K tokens | THInkling |
| Prix d'entrée | $1/M · auto-hébergement gratuit | $1.5/M | THInkling |
| Prix de sortie | $4.05/M · auto-hébergement gratuit | $2/M | |
| Vision / multimodal | Oui | Non | THInkling |
| Appel d'outil / fonction | Oui | Non | THInkling |
| Auto-hébergeable | Oui | Non (API uniquement) | THInkling |
| Licence | Open weights | Propriétaire | THInkling |
GPT-3.5 Turbo Instruct est ~2.0× moins cher qu'Inkling sur les tokens de sortie ($2 contre $4.05 par M tokens).
| Capacité | Inkling | GPT-3.5 Turbo Instruct |
|---|---|---|
| Open weights (téléchargeables) | ✓ | ✗ |
| Auto-hébergeable | ✓ | ✗ |
| Fonctionne entièrement hors ligne | ✓ | ✗ |
| Vision / multimodal | ✓ | ✗ |
| Appel d'outil / fonction | ✓ | ✗ |
| Fenêtre de contexte de 1M+ | ✓ | ✗ |
Scores de benchmark indépendants mesurés par Artificial Analysis. Plus c'est élevé, mieux c'est (sauf pour la latence).
Données de benchmark par Artificial Analysis.
| Critère | Inkling | GPT-3.5 Turbo Instruct |
|---|---|---|
| Efficacité des coûts | 4.0 | 4.5 |
| Fenêtre de contexte | 5.0 | 2.0 |
| Ouverture | 5.0 | 1.5 |
| Auto-hébergement | 5.0 | 1.0 |
| Multimodalité | 5.0 | 2.0 |
Les scores proviennent de données en direct — prix de sortie (coût), longueur de contexte, poids ouverts vs fermés (ouverture & auto-hébergement) et support de vision/outils (multimodalité). La qualité brute de la tâche n'est pas notée ici ; elle dépend de votre référence — voir le verdict.
Inkling est un modèle multimodal open-weight mélange d'experts du Thinking Machines Lab, avec 41B de paramètres actifs sur 975B au total. Il est conçu pour le raisonnement général, la programmation, les systèmes agentiques et d'utilisation d'outils,...
Ce modèle est une variante de GPT-3.5 Turbo ajustée pour des invites d'instruction et omettant les optimisations liées au chat. Données d'entraînement : jusqu'à septembre 2021.
Ces variantes sont suivies mais pas comparées ici — une page par famille maintient la comparaison lisible.
Inkling est open-weight et compétitif sur de nombreuses tâches, mais GPT-3.5 Turbo Instruct peut encore dominer dans les travaux de raisonnement les plus difficiles et agentiques. L'écart se réduit — évaluez les deux sur votre cas d'utilisation réel avant de décider.
Oui. Inkling a des open weights, donc vous pouvez l'auto-héberger sur vos propres GPU ou l'exécuter via une API à faible coût. GPT-3.5 Turbo Instruct est uniquement API et ne peut pas être auto-hébergé.
Choisissez Inkling si vous souhaitez vous auto-héberger, garder vos données privées et éviter les frais par jeton — c'est open-weight et fonctionne sur votre propre matériel. Choisissez GPT-3.5 Turbo Instruct si vous souhaitez une capacité de pointe via une API gérée sans infrastructure à exécuter.
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