Indlæser kataloget…
Indlæser kataloget…
OpenAIs GPT-3.5 Turbo er en hurtig tekstbaseret chatmodel bygget til simple samtaleopgaver med høj volumen via Chat Completions-API'et, med understøttelse af værktøjskald og JSON-tilstand.
Oversigt. GPT-3.5 Turbo er OpenAIs chatoptimerede tekstmodel, der betjenes via Chat Completions-API'et med et kontekstvindue på 16.385 tokens og hvor træningsdataene slutter i september 2021. Det er en proprietær model med lukkede vægte, bygget til ukompliceret inferens i samtaler frem for dyb ræsonnering. Udviklere vælger den, når de har brug for et hurtigt, veletableret chattendepunkt til hverdagsopgaver uden de ekstra omkostninger, der følger med en større og nyere model.
Vigtigste styrker. GPT-3.5 Turbo understøtter streaming-svar, en separat systemprompt, verktøjskald og JSON-tilstand, hvilket gør den nem at integrere i eksisterende chat- og behandlingskæder. Dens benchmarkprofil er beskeden — med et coding_index på 10,7 og et lavt generelt kvalitetssignal — så dens styrke ligger i pålidelig håndtering af samtaler med lav kompleksitet frem for kodning eller ræsonnering i mange trin. Parallelle værktøjskald er tilgængelige i nyere snapshots, hvilket giver en vis fleksibilitet til lette agentiske mønstre.
Anvendelsesområder. Brug GPT-3.5 Turbo til samtaleopgaver i sanntid med høj volumen, hvor opgaven er enkel: FAQ-chat, korte fuldførelser, basal opsummering eller fastlagte assistentforløb. Den passer godt som destination i Smart Router til forespørgsler med enkel kompleksitet, der ikke kræver dyb domæneræsonnering eller kodegenerering. Den er ikke det rigtige valg, når en opgave kræver stærke evner til kodning, ræsonnering i mange trin eller opdateret viden om verden.
Begrænsninger. Modellens træningsdata slutter i september 2021, så den har intet kendskab til nyere begivenheder eller biblioteker. Dens kontekstvindue på 16.385 tokens og en maksimal grænse for uddata på 4.096 tokens er beskedne sammenlignet med nuværende modelgenerationer, og den har ingen understøttelse af billeder, lyd eller dokumentforståelse som inddata. Den mangler også OpenAIs nyere funktion til strukturerede uddata med JSON-skema (begrænset til gpt-4o-mini og nyere) og viser svage resultater i benchmarks for kodegenerering og ræsonnering, så komplekse eller kodetunge opgaver bør sendes til andre modeller.
Bemærkning om suverænitet. GPT-3.5 Turbo er bygget af OpenAI, som er en amerikansk virksomhed, og den drives derfor under amerikansk jurisdiktion, hvilket inkluderer at være underlagt CLOUD Act. Der er ikke dokumenteret garantier om dataplacering i EU eller ingen træning på dine data for dette endepunkt.
| Inferensleverandør | Suverænitet | Kører i | Ind / ud per 1 mio. | Status | Fastgør |
|---|---|---|---|---|---|
| L0 | 0,45 / 1,36€ | Online |
17 anvendelsesområder klassificeret af redaktøren. Noten forklarer hvorfor.
Indbygget understøttelse af verktøykall gør den anvendelig til simple apps med funktionskald, men den mangler nyere generationers ræsonneringsdybde til komplekse skemaer.
Billig samtalemodel til store mængder med verktøykall og JSON-tilstand; velegnet til simple supportforløb, men et kvalitetsindeks på 3,2 begrænser håndteringen af komplekse sager.
Ældre chatmodel, der er brugbar til ukompliceret udarbejdelse af e-mails med kort svartid og lave omkostninger.
Simple tekstklassificeringsopgaver er mulige takket være verktøykall og JSON-tilstand, hvilket gør den velegnet til store mængder af opgaver med lav kompleksitet.
Tilstrækkelig til simpel marketingtekst, hvor der ikke står så meget på spil, givet dens samtaletuning, selvom den kreative kvalitet halter efter nyere modelfamilier.
Håndterer opsummering af korte dokumenter tilfredsstillende inden for 16k kontekst til lave omkostninger, men er overgået af nyere modeller på kvaliteten.
Ældre allround-model uden påvist styrke inden for ræsonnering om kode; bedst egnet til simple forklaringer.
Manglende beviser fra kodespecifikke benchmarks og et kvalitetsindeks på 3,2 placerer denne model bag nuværende kodetunede modeller til kodegenerering.
Et kontekstvindue på 16k og en ældre arkitektur begrænser sammenhængen og kvaliteten ved længere tekster sammenlignet med nyere generationer.
Et kontekstvindue på 16k begrænser håndteringen af længere mødereferater, og et kvalitetsindeks på 3,2 signalerer svagere kodegenerering sammenlignet med nuværende frontmodeller.
Ingen dokumenteret styrke i flersprogede benchmarks; et kvalitetsindeks på 3,2 for denne ældre generation tyder på svagere oversættelsespræcision end hos nuværende modeller.
Ingen suveræn driftsmulighed (lukkede vægte, drevet af OpenAI) og eksponering for CLOUD Act gør denne model uegnet til spørgsmål og svar om regler i regulerede brancher, der kræver streng compliance.
Tal fra eksterne kilder, ikke vores egne vurderinger. Percentiler er målt mod hele Stav-kataloget.
Beregnet ud fra aa-intelligence-index, gpqa-diamond, aa-engineering-index, aa-coding-index, livecodebench, terminal-bench-v4.
curl https://api.stav.ai/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $STAV_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "openai/gpt-3.5-turbo",
"messages": [{"role": "user", "content": "Hello!"}]
}'→ X-Stav-Request-Id · X-Stav-Model · X-Stav-Provider → X-Stav-Sovereignty-Level — det niveau, forespørgslen blev betjent på