Tier C — Spécialiste
Fonctionne en :USCréé en :United States

Date de retrait

Le fournisseur retirera ce modèle le 23 octobre 2026. D’ici là, il fonctionne normalement.

OpenAI

gpt-4-turbo-2024-04-09

Tier C — Spécialiste

Équipe éditoriale Tokonomix·Relu par Mes Kalkan··

GPT-4 Turbo (2024-04-09) est un grand modèle de langage développé par OpenAI, représentant une itération optimisée de l'architecture GPT-4. Ce modèle est conçu pour la génération de texte polyvalente, prenant en charge un large éventail de tâches de traitement du langage naturel, notamment la création de contenu, l'analyse, les questions-réponses, l'assistance au codage et l'extraction de données structurées. Il traite les entrées textuelles et produit des sorties textuelles, maintenant les capacités standard attendues des modèles phares d'OpenAI sans fonctionnalités multimodales. Le modèle intègre des améliorations en matière d'efficacité d'entraînement et de qualité de réponse par rapport aux versions antérieures de GPT-4, tout en maintenant de solides performances dans divers domaines. Il démontre des capacités de raisonnement avancées, une compréhension nuancée du contexte et la capacité de suivre des instructions complexes. Les données d'entraînement de cette version ont une date limite de connaissance fin 2023, fournissant des informations plus actuelles que les itérations précédentes. Bien que la taille exacte de la fenêtre de contexte n'ait pas été spécifiée publiquement par OpenAI, les variantes GPT-4 Turbo prennent généralement en charge des longueurs de contexte étendues par rapport au modèle GPT-4 de base, permettant le traitement de documents et conversations plus longs. Au sein de la gamme de modèles d'OpenAI, GPT-4 Turbo occupe la position d'une variante haute performance et optimisée en coût de GPT-4. Il sert les utilisateurs nécessitant une compréhension et génération de langage avancées sans les capacités multimodales de GPT-4 with vision ou les fonctionnalités spécialisées des modèles spécifiques à un domaine. Cette version représente le perfectionnement continu par OpenAI de la famille GPT-4, équilibrant capacité et considérations de déploiement pratiques.

GPT-4 Turbo (avril 2024) représente l'équilibre optimal entre performance avancée et efficacité opérationnelle dans la gamme OpenAI, offrant des capacités de raisonnement de haut niveau avec une fenêtre de contexte étendue.

— Analyse Tokonomix des modèles de production
Section 01

Analyse de vitesse

Latence mesurée sur toutes les exécutions de benchmark. P50 (médiane) et P95 (95e percentile) donnent une image réaliste de la vitesse de réponse en charge normale et de pointe.

Latence P50 (médiane)Latence P9596 runs
531206636025137667208-2209-14ms
Section 02

Scores de qualité

Comment ce modèle se situe par rapport au reste du champ sur chaque catégorie de prompts, à partir d'un ajustement par paires sur les mêmes prompts. La note brute du juge figure sous chaque nombre.

56%
Génération de code
moyenne du juge 97
77%
Créatif
moyenne du juge 95
57%
Factuel
moyenne du juge 85
55%
Multilingue
moyenne du juge 95
73%
Raisonnement
moyenne du juge 99
72%
Santé
moyenne du juge 83

Taux de victoire par catégorie : la fréquence à laquelle ce modèle bat un modèle moyen sur un prompt de cette catégorie. 50% est la moyenne, pas un échec. Ce n'est pas un pourcentage de bonnes réponses.

Section 03

Tarifs

Ce que vous payez par million de tokens en utilisant ce modèle sur Tokonomix, avec une estimation pour une conversation type.

💰
Tarifs API — gpt-4-turbo-2024-04-09
$13.00 par 1M de tokens d'entrée
$39.00 par 1M de tokens de sortie
≈ $0.0156 par conversation typique (800 tokens)
Prix entrée vs sortie (par 1M de tokens)
par 1M de tokens d'entrée$13.00
par 1M de tokens de sortie$39.00
Section 04

Tokens par seconde

Débit en tokens par seconde, dérivé de la latence P50 mesurée. Plus haut est mieux ; les fluctuations reflètent la charge côté fournisseur.

Débit (tokens / s)206 / avg 197
37361

Estimé à partir de la latence P50 × 200 tokens de sortie — le chiffre absolu dépend de cette hypothèse ; c'est la tendance qui compte.

Section 05

Forces & faiblesses

Basé sur les résultats de benchmarks et les retours communautaires agrégés sur des cas d'usage réels.

Forces

Raisonnement complexe et logique avancéeFenêtre de contexte étendueExcellente assistance au codageSuivi précis des instructions complexesDonnées actualisées fin 2023Optimisation efficacité-performanceExtraction de données structurées fiableCompréhension nuancée multidomaine

Faiblesses

Absence de capacités multimodalesConnaissance limitée après fin 2023Coût significatif pour volumes élevésTaille de contexte non spécifiée publiquement
Section 06

Capacités

toolssource: litellmvisionpdf inputparallel toolsprompt cachingmax output tokens: 4096
Section 07

Questions fréquentes

GPT-4 Turbo offre une fenêtre de contexte étendue, une efficacité améliorée et des données plus récentes (fin 2023 versus avril 2023). Il est optimisé pour un meilleur ratio performance-coût tout en maintenant les capacités de raisonnement avancées de GPT-4.

Pour les équipes recherchant un modèle textuel robuste sans fonctionnalités multimodales, cette itération constitue un choix solide avec des connaissances actualisées jusqu'à fin 2023 et une architecture éprouvée en production.

— Évaluation Tokonomix, avril 2024
Section 08

Disponibilité

Disponibilité

Pas encore de données

Nous n'avons pas encore enregistré suffisamment d'appels API pour afficher les statistiques de disponibilité de ce modèle. Les données apparaîtront dès que le modèle reçoit du trafic en direct.

Section 09

Verdicts benchmark Tokonomix

⚖️
Endorsed by 2 judges
Independent LLM judges evaluated this model on our weekly intelligence tests
cohere/command-a100/100 · 1 runs
1 correct0 partial0 wrong100% accuracy
claude-sonnet-4-594/100 · 145 runs
130 correct11 partial4 wrong90% accuracy
● 2026-09-13

Quality declines 8.8 points with 32% latency increase across categories

GPT-4 Turbo continues a downward trend with an 8.8-point quality drop to 77.2, following the previous window's significant decline. This marks consecutive periods of degradation for the model. Latency has worsened substantially, increasing 32% from 8323ms to 10988ms at the median, making responses noticeably slower for end users. Category performance shows extreme variance, with reasoning achieving a perfect 100 score while factual accuracy plummeted to just 45, representing a critical weakness. Coding performance remains relatively strong at 87, though down from the previous 92. The shift in tested categories from multilingual and creative tasks to reasoning and factual queries makes direct comparison difficult, but the overall quality trajectory is concerning. The factual score of 45 is particularly troubling for a model of this class and suggests potential issues with knowledge retrieval or accuracy. Users should exercise caution with factual queries and verify outputs carefully. The combination of declining quality, increased latency, and unreliable factual performance indicates the model may be experiencing underlying technical issues that require attention.

Qualité

77.2

Latence p50

10,988 ms

Exécutions de test

5

✗ Quality dropped 8.8 points✗ Latency increased 32%✗ Factual accuracy critically low at 45✓ Perfect reasoning score of 100
Section 10

Profil complet du modèle

gpt-4-turbo-2024-04-09 — illustration 1
gpt-4-turbo-2024-04-09 : l'instantané Turbo d'avril 2024

gpt-4-turbo-2024-04-09 est l'instantané daté d'avril 2024 de la ligne GPT-4 Turbo d'OpenAI. C'est l'instantané figé sur lequel les déploiements de production se fixent lorsqu'ils souhaitent obtenir le comportement Turbo spécifique de cette version plutôt que ce vers quoi pointe l'alias mobile gpt-4-turbo un jour donné.

À la mi-2026, il s'agit d'un point d'ancrage de production hérité. La question pertinente est de savoir quand migrer vers l'avant, et non quand commencer à zéro dessus.

Ce que représente cet instantané

En avril 2024, GPT-4 Turbo était le produit phare stable en production depuis plusieurs mois. Cet instantané capture :

  • La fenêtre contextuelle de 128k qui était le différenciateur originel de la ligne Turbo.
  • Le comportement d'utilisation d'outils et le mode JSON tels qu'ils se présentaient après plusieurs cycles d'affinement.
  • La posture de refus calibrée selon les modèles de prompt du début 2024.
  • Les capacités de vision dans les variantes où la vision était activée.

La version d'avril 2024 était la dernière itération majeure de Turbo avant que la génération GPT-4o « omni » ne prenne le relais en tant que produit phare par défaut plus tard dans l'année. De nombreux déploiements de production qui étaient actifs à la mi-2024 se sont stabilisés sur cet instantané et tournent dessus depuis.

Ce qu'il n'a pas, selon les standards de 2026 :

  • La gestion audio native. Celle-ci est arrivée avec la famille GPT-4o.
  • L'attention améliorée sur les longs contextes que GPT-4o et GPT-5 proposent.
  • L'ergonomie d'utilisation des outils — appels parallèles, adhésion aux schémas sur des schémas complexes — que les générations plus récentes ont affinée.
  • Un comportement de refus calibré selon les modèles de prompt actuels. Certains refus semblent excessivement prudents selon les standards de 2026.

Pourquoi les déploiements de production se fixent sur cet instantané

Même logique générale que pour tout ancrage sur instantané daté : prévisibilité comportementale plutôt qu'accès aux améliorations futures.

Le contexte Turbo spécifique : les déploiements qui ont été mis en production avec le comportement d'avril 2024 tournent souvent depuis plus d'un an sur les mêmes modèles de prompt, les mêmes hypothèses d'analyse en aval et les mêmes suites de tests d'assurance qualité. Migrer hors de cet ancrage représente un vrai travail d'ingénierie, pas un simple changement de nom de modèle.

Situations courantes où l'ancrage reste pertinent :

  • Déploiements soumis à des contraintes de conformité où la version du modèle fait partie de la piste d'audit.
  • Produits destinés aux clients où la cohérence comportementale fait partie de l'expérience utilisateur sur une longue période de déploiement.
  • Pipelines avec des modèles de prompt ajustés spécifiquement aux particularités de Turbo où la migration risque d'introduire des régressions sur les cas limites.
  • Tests A/B, protocoles de recherche ou évaluations de longue durée où le modèle est la constante.

La question de la migration

La réponse honnête pour 2026 est « vous devriez planifier la migration, pas vous demander s'il faut la faire ». La politique de dépréciation d'OpenAI donne un préavis, mais la ligne GPT-4 Turbo finira par être retirée. Les cibles de migration réalistes :

  • gpt-4o pour les charges de travail qui nécessitent la correspondance comportementale la plus proche dans le catalogue OpenAI.
  • gpt-4o-mini pour les charges de travail sensibles aux coûts où Turbo était surdimensionné pour la tâche.
  • La famille GPT-5 pour les charges de travail où la montée en qualité justifie une revalidation complète.

La forme d'une migration disciplinée :

  • Construire un corpus d'évaluation représentatif qui couvre les dimensions dont votre déploiement dépend.
  • Exécuter les modèles de remplacement candidats contre le corpus aux côtés de l'ancrage Turbo.
  • Identifier où le remplacement l'emporte, où il correspond et où il régresse sur votre trafic spécifique.
  • Migrer lorsque les compromis sont acceptables et budgétiser le travail avant que la dépréciation ne force le calendrier.

Où il montre ses limites

Selon les standards de 2026.

Pas d'audio. La famille GPT-4o est la voie à suivre pour toute charge de travail vocale.

Attention sur les longs contextes qui se dégrade de manière significative au-delà de 80k tokens. Les modèles plus récents maintiennent mieux l'attention en profondeur sur la même fenêtre de 128k.

Ergonomie d'utilisation des outils qui semble datée. L'adhésion aux schémas sur des schémas complexes est nettement plus faible que les modèles de génération actuelle.

Profil de coût qui ne représente plus l'optimum. Les modèles de niveau mini dans la famille GPT-4o gèrent la plupart des charges de travail Turbo pour une fraction du coût. Le niveau frontière GPT-5 gère les charges de travail plus difficiles avec une meilleure qualité.

Déploiement auto-hébergé. API OpenAI uniquement — même contrainte que pour l'ensemble du catalogue OpenAI. Voir /usecases/local pour les alternatives sur site.

Quand s'ancrer sur cet instantané exact

Restez sur gpt-4-turbo-2024-04-09 lorsque :

  • Un déploiement de production existant a été validé contre cet instantané spécifique et que le coût de migration n'est pas actuellement budgétisé.
  • Une exigence de conformité fixe la version du modèle au niveau de l'instantané.
  • Vous êtes en cours d'évaluation d'un remplacement et avez besoin de l'ancrage Turbo comme référence stable pendant l'évaluation.

Migrez lorsque :

  • Le déploiement sollicite les points faibles de Turbo — audio, raisonnement en contexte profond, utilisation d'outils moderne.
  • OpenAI annonce le calendrier de dépréciation pour la ligne Turbo.
  • Une revalidation contre gpt-4o ou gpt-5 montre des gains clairs sur les dimensions qui comptent pour votre produit.

Notes de déploiement

API Chat Completions standard. L'ancrage sur instantané est purement un choix de nom de modèle ; la surface API est identique à celle des autres instantanés Turbo et au point de terminaison Chat Completions plus large.

Facturation par token aux tarifs de l'instantané Turbo, qui se situent entre la tarification de niveau mini et de niveau complet GPT-4o. Pour la plupart des charges de travail, l'argument de coût pour la migration est indépendant de l'argument de qualité — même une migration comportementalement équivalente vers GPT-4o-mini permet souvent d'économiser de l'argent.

La lecture pragmatique. Il s'agit de l'instantané figé d'avril 2024 de GPT-4 Turbo. Restez dessus lorsqu'un déploiement existant justifie l'inertie et que la migration n'a pas été budgétisée. Planifiez la migration avant que la dépréciation ne force le calendrier. Comparez votre charge de travail aux alternatives GPT-4o et GPT-5 sur /live-test avant de vous engager sur une cible.

Dernière revue technique : 2026-05-22 — Tokonomix.ai

gpt-4-turbo-2024-04-09 — illustration 2gpt-4-turbo-2024-04-09 — illustration 3
Dernier test automatisé
14 sept. 2026 · 20:04 UTC · Benchmark de vitesse
Latence P50
972 ms
Latence P95
1443 ms
Erreurs
0 / 6 exécutions
Dernière revue par Équipe Tokonomix·26 mai 2026