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Tier C — Especialista
Se ejecuta en:USCreado en:United States
$13.00
salida · por 1M de tokens
Coste
826 ms
Velocidad de respuesta
1083
Inteligencia

Veredicto — resumenLIVE

LIVE
ahora · 2026-09-13

Performance stable with notable latency regression

Perfect reasoning score achieved Coding quality remains strong Latency increased 27% Factual performance at 68/100

The gpt-4o-2024-08-06 model maintains its strong overall quality at 86.7/100, showing minimal change from the previous window's 87.0 score. Performance remains exceptional in coding tasks at 92/100 and reasoning at a perfect 100/100. However, factual performance measured at 68/100 represents a new data point in this window's testing categories, replacing the previous multilingual and creative assessments. The most significant development is a 27% increase in latency, with p50 response times rising from 1922ms to 2450ms. This represents a substantial regression in speed that users will likely notice in production environments. The model continues to support the seven major capabilities introduced previously, including tools, vision, and structured output functionality. While quality metrics demonstrate consistency and reasoning capabilities excel, the latency degradation may impact applications requiring rapid response times. Organizations should evaluate whether the maintained quality justifies the slower inference speeds for their specific use cases. The model remains a capable option for complex reasoning and coding tasks where response time is less critical than output quality.

Calidad

86.7

Latencia p50

2,450 ms

Ejecuciones de test

5

1 de 20

Imagen y explicaciónLIVE

OpenAI

gpt-4o-2024-08-06

Tier C — Especialista

Equipo editorial Tokonomix·Revisado por Mes Kalkan··

GPT-4o-2024-08-06 es un modelo de lenguaje de gran tamaño desarrollado por OpenAI, lanzado en agosto de 2024 como parte de la familia GPT-4o. El modelo representa una iteración de la arquitectura multimodal de OpenAI, aunque en este despliegue opera principalmente como un sistema de generación de texto. Está diseñado para tareas de lenguaje natural de propósito general, incluyendo generación de contenido, análisis, resumen, asistencia en programación y aplicaciones conversacionales. El modelo procesa entradas de texto y genera respuestas coherentes en diversos dominios y casos de uso. El modelo emplea una arquitectura basada en transformers entrenada sobre un amplio corpus de texto de internet y otras fuentes de datos hasta su fecha de corte de conocimiento. Si bien OpenAI no ha divulgado públicamente los recuentos específicos de parámetros ni los detalles arquitectónicos, GPT-4o-2024-08-06 muestra capacidades consistentes con modelos de lenguaje a gran escala, incluyendo comprensión contextual, razonamiento y mantenimiento de diálogos de múltiples turnos. Las especificaciones de la ventana de contexto del modelo no han sido reveladas por el proveedor, aunque se espera que admita longitudes de contexto sustanciales, típicas de la serie GPT-4o. Dentro de la línea de modelos de OpenAI, GPT-4o-2024-08-06 se posiciona como una opción competente de propósito general dentro de la familia GPT-4o. Atiende a usuarios que requieren generación de texto confiable sin necesariamente necesitar la versión absolutamente más reciente del modelo. El modelo mantiene compatibilidad con la infraestructura de API de OpenAI y sigue los marcos estándar de seguridad y política de contenido de la compañía. Es adecuado para aplicaciones que van desde proyectos de desarrolladores individuales hasta integraciones empresariales que requieren un rendimiento consistente del modelo de lenguaje.

GPT-4o de agosto 2024 incorpora refinamientos iterativos sobre la versión inicial, con mejoras en calidad de respuesta y seguimiento de instrucciones.

Resumen de benchmark Tokonomix

Capacidades

toolssource: litellmvisionjson modepdf inputjson schemaparallel toolsprompt cachingmax output tokens: 16384
gpt-4o-2024-08-06 — illustration 1
gpt-4o-2024-08-06: la instantánea de salidas estructuradas

gpt-4o-2024-08-06 es el lanzamiento de agosto de 2024 del GPT-4o de OpenAI, la instantánea que introdujo salidas estructuradas estrictas a la familia 4o. Es el modelo que hizo que la generación con restricción de esquema fuera lo suficientemente fiable como para construir pipelines de extracción y llamadas a herramientas en producción sin escribir una capa defensiva de análisis sintáctico.

Para los equipos que construyeron en torno a esa capacidad cuando se lanzó, este suele ser el modelo fijado en sus pipelines de CI y evaluación. Para nuevas construcciones, la etiqueta flotante o la familia GPT-4.1 es la mejor opción por defecto.

Por qué esta instantánea fue célebre

El cambio principal en el lanzamiento del 6 de agosto de 2024 fueron las salidas estructuradas estrictas. Antes de esta instantánea, pedirle a GPT-4o JSON contra un esquema funcionaba la mayoría de las veces, pero ocasionalmente producía campos extra alucinados, anidamiento malformado o valores del tipo incorrecto. Tenías que escribir análisis defensivo y reintentar las llamadas fallidas.

El lanzamiento de agosto reforzó eso. El modo de salida estructurada garantiza la conformidad del esquema en la capa de inferencia en lugar de en la capa de prompt. Una solicitud que pide salida coincidente con un esquema JSON obtiene salida coincidente con ese esquema JSON, punto. El patrón de "preguntar, analizar, validar, reintentar en caso de fallo" se redujo a un único viaje de ida y vuelta para toda una categoría de trabajo de extracción y uso de herramientas.

El efecto descendente en las herramientas fue real. Los frameworks de agentes que anteriormente tenían que envolver cada llamada al modelo en un bucle de reintento-en-JSON-malformado pudieron eliminar esa capa. Los SDKs de proveedores añadieron soporte de esquema directo. Los pipelines se volvieron más simples y rápidos.

Eso es lo que estás fijando cuando apuntas a esta fecha.

Qué más incluye esta instantánea

La superficie completa de características de GPT-4o a fecha de agosto de 2024. Entrada de texto e imagen. Ventana de contexto de 128k tokens. Superficies de audio a través de los endpoints contemporáneos. Modo JSON más las nuevas salidas estructuradas estrictas. Llamadas a funciones, con las mismas mejoras de estrictez de esquema. Streaming.

La calidad de razonamiento está sólidamente mejorada respecto a la instantánea de lanzamiento de mayo. La instantánea de noviembre la empujaría más lejos posteriormente, pero agosto ya era un paso notorio hacia adelante en prompts de múltiples pasos.

Lo que no está en esta instantánea es el trabajo de razonamiento y calidad de escritura que aterrizó en el lanzamiento del 20 de noviembre, y obviamente nada de la familia GPT-4.1.

Por qué los equipos aún fijan a agosto

Tres razones aparecen consistentemente.

Primero, pipelines descendentes construidos alrededor del comportamiento de salidas estructuradas de agosto. Aunque instantáneas posteriores mantienen la estrictez del esquema, los casos límite específicos — qué sucede con campos opcionales, cómo maneja el modelo un esquema con oneOf profundamente anidado, cuándo se devuelven nulos versus se omiten — han cambiado de formas pequeñas a través de instantáneas. Un pipeline que fue meticulosamente afinado contra el comportamiento de agosto puede regresar en versiones posteriores.

Segundo, CI de completaciones doradas. Las salidas con restricción de esquema son más fáciles de afirmar en un conjunto de pruebas que el texto de forma libre, lo que hizo de agosto la instantánea que muchos equipos añadieron primero a sus líneas base de CI. Esos conjuntos de pruebas siguen pasando hoy porque el modelo no ha cambiado; aumentar la fijación requiere re-establecer la línea base.

Tercero, flujos de trabajo regulados que aprobaron este identificador específico. Algunas revisiones de cumplimiento son lo suficientemente lentas como para que la fijación de agosto sea la instantánea más reciente a través de aprobación.

Riesgo de obsolescencia

La instantánea de agosto de 2024 está cómodamente más allá del extremo temprano del horizonte típico de depreciación de doce a dieciocho meses de OpenAI para modelos fechados. La fecha de depreciación está más cerca que la fecha de lanzamiento.

Planifica la migración antes de que llegue el correo electrónico. Elige un objetivo — típicamente gpt-4o-2024-11-20 para el sucesor más similar en comportamiento, o GPT-4.1 para un movimiento con visión de futuro. Ejecuta la evaluación. Construye el diff. Ten la migración lista para enviar dentro de una ventana de lanzamiento de tu elección, no en respuesta a un aviso de depreciación.

Qué cambió en la instantánea de noviembre

Si estás evaluando un salto de agosto a noviembre, los deltas que vale la pena conocer:

Razonamiento. Noviembre es visiblemente más fuerte en prompts de múltiples pasos y trabajo estilo cadena de pensamiento. El razonamiento de la instantánea de agosto no es malo; el de noviembre es mejor.

Calidad de escritura. Noviembre maneja la escritura de formato largo con más variedad en la estructura de oraciones y menos de la ligera rigidez que agosto ocasionalmente producía.

Calibración de rechazos. Noviembre es ligeramente menos agresivo en rechazos que agosto en algunos prompts límite. Algunos prompts que agosto rechaza pasan limpiamente en noviembre.

Casos límite de salida estructurada. El comportamiento de esquema estricto se preserva pero el manejo de casos específicos de esquina ha cambiado de formas pequeñas. Si tu analizador descendente es sensible a esos detalles específicos, planifica un ciclo de evaluación real, no solo un intercambio de etiqueta.

Patrón de fijación

El patrón pragmático:

  • Fijar en evaluación, CI y flujos de trabajo auditados.
  • Flotar en tráfico de producción.
  • Hacer diff semanalmente entre fijado y flotante contra un conjunto de prompts fijo para capturar desviación de comportamiento.
  • Para la instantánea de agosto específicamente: tener un plan de migración documentado a noviembre o a GPT-4.1 antes de que llegue la depreciación.

Para la etiqueta flotante y el comportamiento actual, ver GPT-4o. Para la dirección más amplia de la familia, ver GPT-4.1.

Elegirlo

Usa gpt-4o-2024-08-06 cuando:

  • Un pipeline construido alrededor del comportamiento original de salidas estructuradas estrictas necesita reproducibilidad.
  • Un régimen de cumplimiento aprobó este identificador específico.
  • Las pruebas de CI tienen completaciones doradas vinculadas a esta instantánea.

Para nuevas construcciones, apunta a un modelo más reciente. La instantánea de agosto fue un hito; el tráfico de producción pertenece a algún lugar más cerca del frente de la fila.

Última revisión técnica: 2026-05-22 — Tokonomix.ai

gpt-4o-2024-08-06 — illustration 2gpt-4o-2024-08-06 — illustration 3

Comparación de proveedoresLIVE

Comparación de proveedores
Compara cada proveedor de este modelo — precio, calidad, latencia y disponibilidad.
Azure OpenAI (EU - Sweden)UE
Coste de entrada$3.58
Coste de salida$14.30
Calidadmejor1106
Latencia (p50)Aún sin probar
DisponibilidadAún sin probar
Precios por 1M de tokens en Tokonomix
OpenAIEE. UU.Esta oferta
Coste de entradamejor$3.25
Coste de salida$13.00
Calidad1083
Latencia (p50)mejor826 ms
DisponibilidadAún sin probar
Precios por 1M de tokens en Tokonomix

Inteligencia de consenso

TODO EL MODELO

Las señales de consenso son de todo el modelo — todavía no por proveedor.

8.0

Utilidad del agente (1–10)

Puntuación de precisión

0

Detecciones únicas

0

Solicitudes validadas

Gravedad de hallazgos

Alta 100%Media 0%Baja 0%

Votos de la comunidadLIVE

Votos de la comunidad
Lo que opinan los visitantes reales — por proveedor.
Azure OpenAI (EU - Sweden)UE

Aún no hay votos de la comunidad.

OpenAIEE. UU.

Aún no hay votos de la comunidad.

Más resultados — por proveedor

Calidad por categoría

Generación de códigoCreativoFactualMultilingüeRazonamientoSalud

Rúbrica de juego

Aún sin datos.

Veredicto del juez

OK 88%Parcial 8%Incorrecto 4%

Juegos y arena

Aún sin datos.

Velocidad y salud

826 ms

Latencia (p50)

Disponibilidad

Pregunta y respuesta — explorarLIVE

1 de 80
🧠 inteligenciaOpenAIreasoning · 2026-09-13puntuación: 100

In een dorp wonen 100 mensen. 60 hebben een hond, 40 een kat, 20 hebben beide. Hoeveel mensen hebben geen huisdier? Toon je redenering.

Laten we de informatie organiseren en berekenen hoeveel mensen geen huisdier hebben. 1. **Totaal aantal dorpsbewoners**: 100. 2. **Mensen met een hond**: 60. 3. **Mensen met een kat**: 40. 4. **Mensen met zowel een hond als een kat**: 20. Om het aantal mensen te bepalen dat minstens één huisdier heeft (of een hond, of een kat, of beide), gebruiken we de formule voor de vereniging van twee verzamelingen: \[ |Hond \cup Kat| = |Hond| + |Kat| - |Hond \cap Kat| \] Hierbij is: - \(|Hond \cup Kat|\) het aantal mensen met minstens een huisdier, - \(|Hond|\) het aantal mensen met een hond (60), - \(|Kat|\) het aantal mensen met een kat (40), - \(|Hond \cap Kat|\) het aantal mensen met beide huisdieren (20). Vul de waarden in: \[ |Hond \cup Kat| = 60 + 40 - 20 = 80 \] Dus, 80 mensen hebben

Historial de pruebas — todos los proveedoresLIVE

Puntuación de calidad en el tiempoúltimo 84
08-3009-13
Velocidad — latencia p50 en el tiempoúltimo 826 ms
08-3009-15