GPT-4o contre GPT-4o mini

GPT-4o et GPT-4o Mini sont de puissants modèles d'IA d'OpenAI, chacun conçu pour des tâches différentes. Le GPT-4o gère des tâches complexes telles que la recherche et le codage, tandis que le GPT-4o Mini offre une solution plus rapide et rentable pour les tâches légères. Cette comparaison couvre les spécifications, les performances, les cas d'utilisation, l'intégration de l'API via Eden AI et les coûts pour vous aider à choisir le bon modèle.

GPT-4o contre GPT-4o mini
TABLE DES MATIÈRES

Alors que la technologie de l'IA continue de façonner les industries et de redéfinir ce qui est possible en matière d'automatisation, le choix du bon modèle devient crucial pour obtenir des résultats optimaux. Le GPT-4o d'OpenAI et son homologue plus petit, le GPT-4o Mini, offrent des avantages uniques, chacun étant adapté aux différents besoins opérationnels et contraintes de ressources.

GPT-4o excelle dans les tâches complexes telles que la PNL avancée, la recherche et le codage, offrant précision et profondeur. En revanche, le GPT-4o Mini est optimisé pour la vitesse et l'efficacité, ce qui le rend idéal pour les tâches plus légères telles que le raisonnement et l'enseignement des STEM.

Cette analyse compare le GPT-4o et le GPT-4o Mini, en couvrant leurs fonctionnalités, leurs performances, leurs cas d'utilisation, leurs fonctionnalités d'API et leurs prix. Il aide les développeurs et les décideurs à choisir le bon modèle en fonction de sa complexité, de son efficacité et de son coût.

Spécifications et détails techniques

Feature GPT-4o GPT-4o Mini
Alias gpt-4o gpt-4o mini
Description (provider) Our versatile, high-intelligence flagship model Our fast, affordable small model for focused tasks
Release date May 13, 2024 July 18, 2024
Developer OpenAI OpenAI
Primary use cases Complex NLP tasks, coding, and research Content generation, data extraction, customer support automation
Context window 128,000 tokens 128K tokens
Max output tokens 16,384 tokens 16K tokens
Processing speed Average response time of 320 ms for audio inputs -
Knowledge cutoff October 2023 October 2023
Multimodal Accepted input: text, audio, image, and video Accepted input: text, image, audio (beta)
Fine tuning Yes Yes

Sources :

Critères de performance

Nous avons évalué le GPT-4o et le GPT-4o Mini à l'aide de tests standardisés pour comparer leurs capacités.

Benchmark GPT-4o GPT-4o Mini
MMLU 85% 77%
HumanEval (Coding) 91% 80%
MATH 78% 70%
Language Generation Superior Moderate
Latency Moderate Faster

Sources :

Le GPT-4o excelle dans les tâches très complexes, telles que le codage et la recherche avancés, tandis que le GPT-4o Mini offre des temps de réponse plus rapides, ce qui le rend idéal pour les applications en temps réel.

Applications pratiques et cas d'utilisation

GPT-4 :

  • Recherche scientifique : Convient au traitement et à la génération de textes académiques complexes.
  • Assistance avancée au codage : Supporte le débogage, la génération de code de haute précision et des explications détaillées.
  • Tâches PNL complexes : gère des tâches NLP complexes telles que la génération de texte nuancé, l'analyse contextuelle et la compréhension avancée du langage.

GPT-4 Mini :

  • Chatbots de support client en temps réel : Optimisé pour des réponses rapides et efficaces aux requêtes des utilisateurs.
  • Extraction de données : Excelle dans l'extraction de données structurées à partir de fichiers de reçus.
  • Tâches PNL rentables : Convient aux scénarios où le budget est une préoccupation majeure.

Utilisation des modèles avec des API

Les développeurs peuvent accéder à la fois au GPT-4o et au GPT-4o mini via l'API d'OpenAI. Vous trouverez ci-dessous des exemples d'interaction avec ces modèles à l'aide de Python et de cURL.

Accès direct aux API

Exemple de requêtes GPT-4o :

import openai

openai.api_key = "your-gpt4o-api-key"
response = openai.Completion.create(
    engine="gpt-4o",
    prompt="What is the significance of AI in healthcare?",
    max_tokens=500
)
print(response["choices"][0]["text"])

Exemple de requêtes GPT-4o Mini :


from openai import OpenAI
client = OpenAI()

completion = client.chat.completions.create(
  model="gpt-4o-mini",
  messages=[
    {"role": "developer", "content": "You are a helpful assistant."},
    {"role": "user", "content": "Hello!"}
  ]
)

print(completion.choices[0].message)

Simplifier l'accès avec Eden AI

Eden AI simplifie l'intégration des modèles d'IA en proposant une plateforme unique permettant d'interagir à la fois avec GPT-4o et GPT-4o Mini via une seule API, éliminant ainsi les tracas liés à la gestion de plusieurs clés et configurations. Les équipes d'ingénierie et de produit peuvent facilement accéder à un large éventail de modèles d'IA, les orchestrer à l'aide d'une interface conviviale et connecter des sources de données personnalisées via un SDK Python. Grâce à de puissantes fonctionnalités de suivi et de surveillance des performances, Eden AI permet aux développeurs de maintenir une qualité et une efficacité élevées dans leur travail.

La plateforme propose également une structure tarifaire transparente et conviviale pour les développeurs : les équipes ne paient que pour les appels d'API qu'elles effectuent, aux mêmes tarifs que leurs fournisseurs d'IA préférés, sans abonnement ni frais cachés. Eden AI n'impose aucune limite aux appels d'API, que vous en gagniez 10 ou 10 millions. Sa marge côté fournisseur garantit des prix équitables pour tous les utilisateurs.

Conçu pour les développeurs, Eden AI privilégie la facilité d'utilisation, la fiabilité et la flexibilité, permettant aux équipes de se concentrer sur la création de solutions d'IA efficaces sans complexité supplémentaire.

Exemple de flux de travail Eden AI :


import requests

url = "https://api.edenai.run/v2/multimodal/chat"

payload = {
    "fallback_providers": ["anthropic/claude-3-5-sonnet-latest"],
    "response_as_dict": True,
    "attributes_as_list": False,
    "show_base_64": True,
    "show_original_response": False,
    "temperature": 0,
    "max_tokens": 1000,
    "providers": ["openai/gpt-4o-mini"]
}
headers = {
    "accept": "application/json",
    "content-type": "application/json"
}

response = requests.post(url, json=payload, headers=headers)

print(response.text)

Analyse des coûts

Pour le texte :

Cost (per 1M tokens) GPT-4o GPT-4o Mini
Input $2.50 $0.15
Output $10 $0.60
Cached input $1.25 $0.075

Pour l'audio (en temps réel) :

Cost (per 1M tokens) GPT-4o GPT-4o Mini
Input $40 (beta) $10.00
Output $80 (beta) $20
Cached input $2.50 (beta) $0.30

Pour un réglage précis :

Cost (per 1M tokens) GPT-4o GPT-4o Mini
Input $3.75 $0.30
Output $15 $1.20
Cached input $1.875 $0.15
Training $25 $3.00

Sources :

Alors que le GPT-4o offre des performances inégalées, la rentabilité et la rapidité du GPT-4o Mini en font un excellent choix pour les tâches nécessitant moins de ressources.

Conclusion et recommandations

Le GPT-4o et le GPT-4o Mini offrent des avantages distincts pour différents cas d'utilisation. Le GPT-4o excelle dans les tâches complexes de haute précision telles que le traitement avancé du langage naturel, la recherche et la résolution de problèmes, ce qui le rend idéal pour les projets nécessitant précision et compréhension approfondie. En revanche, le GPT-4o Mini est optimisé pour son efficacité, fournissant une solution rentable avec des vitesses de traitement plus rapides, idéale pour les applications légères où la vitesse et le budget sont plus importants que la complexité.

Le GPT-4o Mini est particulièrement efficace pour les scénarios nécessitant des requêtes rapides et à faible latence. Sa rapidité et son prix abordable le rendent idéal pour des tâches telles que le chaînage ou la parallélisation d'appels de modèles, telles que le traitement de grands ensembles de données, la prise de décision en temps réel ou la gestion d'interactions à haute fréquence dans les outils pédagogiques, le service client et les applications STEM. Cette fonctionnalité permet aux développeurs de concevoir des solutions évolutives et rentables de manière efficace.

Eden AI simplifie l'intégration des deux modèles en proposant une API unifiée, permettant aux équipes de passer facilement de l'un à l'autre ou de les combiner. Cette flexibilité permet aux développeurs de tirer parti des atouts de chaque modèle tout en optimisant les performances et la rentabilité.

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