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Tier C — Spécialiste
Fonctionne en :USCréé en :United States
$13.00
sortie · par 1M de tokens
Coût
826 ms
Vitesse de réponse
1083
Intelligence

Verdict — résuméLIVE

LIVE
maintenant · 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.

Qualité

86.7

Latence p50

2,450 ms

Exécutions de test

5

1 sur 20

Image et explicationLIVE

OpenAI

gpt-4o-2024-08-06

Tier C — Spécialiste

Équipe éditoriale Tokonomix·Relu par Mes Kalkan··

GPT-4o-2024-08-06 est un grand modèle de langage développé par OpenAI, publié en août 2024 dans le cadre de la famille GPT-4o. Le modèle constitue une itération de l'architecture multimodale d'OpenAI, bien que dans ce déploiement il fonctionne principalement comme un système de génération de texte. Il est conçu pour des tâches généralistes de traitement du langage naturel, notamment la génération de contenu, l'analyse, la synthèse, l'assistance au codage et les applications conversationnelles. Le modèle traite les entrées textuelles et produit des réponses cohérentes dans des domaines et cas d'usage variés. Le modèle s'appuie sur une architecture de type transformeur, entraînée sur un large corpus de textes issus d'Internet et d'autres sources de données jusqu'à sa date limite de connaissances. Bien qu'OpenAI n'ait pas divulgué publiquement le nombre de paramètres ni les détails architecturaux, GPT-4o-2024-08-06 présente des capacités conformes aux modèles de langage à grande échelle, incluant la compréhension contextuelle, le raisonnement et la gestion de dialogues multi-tours. Les spécifications de la fenêtre de contexte ne sont pas communiquées par le fournisseur, bien qu'on s'attende à ce qu'elle prenne en charge des longueurs de contexte substantielles, typiques de la série GPT-4o. Au sein de la gamme de modèles d'OpenAI, GPT-4o-2024-08-06 se positionne comme une option généraliste solide dans la famille GPT-4o. Il s'adresse aux utilisateurs ayant besoin d'une génération de texte fiable, sans nécessairement requérir la toute dernière version disponible. Le modèle reste compatible avec l'infrastructure API d'OpenAI et respecte les cadres standards de sécurité et de politique de contenu de l'entreprise. Il convient à des applications allant des projets de développeurs individuels aux intégrations en entreprise exigeant des performances constantes d'un modèle de langage.

GPT-4o-2024-08-06 est une version stable d août 2024, apportant des améliorations itératives à la série GPT-4o.

Synthèse benchmark Tokonomix

Capacités

toolssource: litellmvisionjson modepdf inputjson schemaparallel toolsprompt cachingmax output tokens: 16384
gpt-4o-2024-08-06 — illustration 1
gpt-4o-2024-08-06 : le snapshot des sorties structurées

gpt-4o-2024-08-06 est la version d'août 2024 de GPT-4o d'OpenAI, le snapshot qui a introduit les sorties structurées strictes dans la famille 4o. C'est le modèle qui a rendu la génération contrainte par schéma suffisamment fiable pour construire des pipelines d'extraction et d'appel d'outils en production sans devoir écrire une couche de parsing défensive.

Pour les équipes qui ont bâti leurs systèmes autour de cette capacité au moment de sa sortie, c'est souvent le modèle épinglé dans leurs pipelines de CI et d'évaluation. Pour les nouveaux projets, le tag flottant ou la famille GPT-4.1 constitue un meilleur point de départ par défaut.

Ce qui a fait la réputation de ce snapshot

Le changement majeur de la version du 6 août 2024, ce sont les sorties structurées strictes. Avant ce snapshot, demander à GPT-4o du JSON conforme à un schéma fonctionnait la plupart du temps, mais produisait occasionnellement des champs supplémentaires hallucinés, une imbrication malformée ou des valeurs du mauvais type. On écrivait du parsing défensif et on relançait les appels défectueux.

La version d'août a resserré tout cela. Le mode sortie structurée garantit la conformité au schéma au niveau de l'inférence, et non plus au niveau du prompt. Une requête qui demande une sortie correspondant à un schéma JSON obtient une sortie correspondant à ce schéma JSON, point final. Le schéma « demander, parser, valider, relancer en cas d'échec » s'est effondré en un seul aller-retour pour toute une catégorie de travaux d'extraction et d'utilisation d'outils.

L'effet en aval sur l'outillage a été tangible. Les frameworks d'agents qui devaient auparavant envelopper chaque appel au modèle dans une boucle de relance en cas de JSON malformé ont pu supprimer cette couche. Les SDK des fournisseurs ont ajouté la prise en charge directe des schémas. Les pipelines sont devenus plus simples et plus rapides.

C'est cela que vous figez lorsque vous ciblez cette date.

Ce que contient également ce snapshot

L'ensemble des fonctionnalités de GPT-4o à la date d'août 2024. Entrée texte et image. Fenêtre contextuelle de 128k tokens. Les surfaces audio passent par les endpoints contemporains. Mode JSON, en plus des nouvelles sorties structurées strictes. Appel de fonctions, avec les mêmes améliorations de rigueur sur les schémas. Streaming.

La qualité du raisonnement est nettement améliorée par rapport au snapshot de lancement de mai. Le snapshot de novembre la pousserait ensuite plus loin, mais août constituait déjà un pas en avant notable sur les prompts à plusieurs étapes.

Ce que ce snapshot ne contient pas, ce sont les travaux sur le raisonnement et la qualité rédactionnelle qui ont atterri dans la version du 20 novembre, et évidemment rien de la famille GPT-4.1.

Pourquoi des équipes restent épinglées sur août

Trois raisons reviennent systématiquement.

Premièrement, des pipelines aval construits autour du comportement des sorties structurées d'août. Même si les snapshots ultérieurs maintiennent la rigueur du schéma, les cas limites spécifiques — ce qui se passe avec les champs optionnels, la façon dont le modèle gère un schéma avec des oneOf profondément imbriqués, quand les valeurs nulles sont renvoyées plutôt qu'omises — ont évolué de manière subtile d'un snapshot à l'autre. Un pipeline minutieusement ajusté sur le comportement d'août peut régresser sur les versions ultérieures.

Deuxièmement, la CI à complétions de référence. Les sorties contraintes par schéma sont plus faciles à valider dans une suite de tests que du texte libre, ce qui a fait d'août le snapshot que beaucoup d'équipes ont ajouté en premier à leur référentiel CI. Ces suites de tests passent toujours aujourd'hui parce que le modèle n'a pas changé ; faire évoluer l'épinglage exige de refaire le référentiel.

Troisièmement, les workflows réglementés qui ont approuvé cet identifiant spécifique. Certains examens de conformité sont suffisamment lents pour que l'épinglage d'août soit le snapshot le plus récent à avoir franchi l'approbation.

Risque de mise hors service

Le snapshot d'août 2024 est confortablement au-delà du début de l'horizon habituel de douze à dix-huit mois d'obsolescence d'OpenAI pour les modèles datés. La date de dépréciation est plus proche que la date de lancement.

Planifiez la migration avant que l'e-mail n'arrive. Choisissez une cible — typiquement gpt-4o-2024-11-20 pour le successeur le plus proche en comportement, ou GPT-4.1 pour une démarche tournée vers l'avenir. Lancez l'évaluation. Construisez le diff. Préparez la migration pour qu'elle soit prête à être livrée dans une fenêtre de release de votre choix, et non en réponse à un avis de dépréciation.

Ce qui a changé dans le snapshot de novembre

Si vous évaluez le passage d'août à novembre, voici les écarts à connaître :

Raisonnement. Novembre est visiblement plus fort sur les prompts à plusieurs étapes et les travaux de type chaîne de pensée. Le raisonnement du snapshot d'août n'est pas mauvais ; celui de novembre est meilleur.

Qualité d'écriture. Novembre gère la rédaction de longs formats avec plus de variété dans la structure des phrases et moins de cette légère raideur qu'août produisait occasionnellement.

Calibration des refus. Novembre est légèrement moins agressif que août sur les refus pour certains prompts limites. Certains prompts qu'août décline passent sans encombre sur novembre.

Cas limites des sorties structurées. Le comportement strict sur schéma est préservé, mais la gestion de cas particuliers a évolué de manière subtile. Si votre parser aval est sensible à ces spécificités, prévoyez un véritable cycle d'évaluation, et non un simple changement de tag.

Schéma d'épinglage

Le schéma pragmatique :

  • Épingler dans l'évaluation, la CI et les workflows audités.
  • Laisser flotter dans le trafic de production.
  • Comparer chaque semaine la version épinglée et la version flottante sur un ensemble de prompts fixe pour détecter les dérives de comportement.
  • Pour le snapshot d'août spécifiquement : disposer d'un plan de migration documenté soit vers novembre, soit vers GPT-4.1, avant que la dépréciation n'arrive.

Pour le tag flottant et le comportement actuel, voir GPT-4o. Pour la trajectoire plus large de la famille, voir GPT-4.1.

Quand le choisir

Utilisez gpt-4o-2024-08-06 lorsque :

  • Un pipeline construit autour du comportement original des sorties structurées strictes nécessite de la reproductibilité.
  • Un régime de conformité a approuvé cet identifiant spécifique.
  • Les tests de CI comportent des complétions de référence liées à ce snapshot.

Pour les nouveaux projets, visez un modèle plus récent. Le snapshot d'août fut une étape marquante ; le trafic de production a sa place plus près du front de l'actualité.

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

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

Comparaison des fournisseursLIVE

Comparaison des fournisseurs
Comparez chaque fournisseur de ce modèle — prix, qualité, latence et disponibilité.
Azure OpenAI (EU - Sweden)UE
Coût d’entrée$3.58
Coût de sortie$14.30
Qualitémeilleur1106
Latence (p50)Pas encore testé
DisponibilitéPas encore testé
Prix par 1M de tokens sur Tokonomix
OpenAIUSCette offre
Coût d’entréemeilleur$3.25
Coût de sortie$13.00
Qualité1083
Latence (p50)meilleur826 ms
DisponibilitéPas encore testé
Prix par 1M de tokens sur Tokonomix

Intelligence de consensus

MODÈLE ENTIER

Les signaux de consensus sont à l’échelle du modèle — pas encore par fournisseur.

8.0

Utilité de l’agent (1–10)

Score de précision

0

Détections uniques

0

Requêtes validées

Gravité des constats

Élevée 100%Moyenne 0%Faible 0%

Votes de la communautéLIVE

Votes de la communauté
Ce que pensent les vrais visiteurs — par fournisseur.
Azure OpenAI (EU - Sweden)UE

Pas encore de votes de la communauté.

OpenAIUS

Pas encore de votes de la communauté.

Plus de résultats — par fournisseur

Qualité par catégorie

Génération de codeCréatifFactuelMultilingueRaisonnementSanté

Grille de jeu

Pas encore de données.

Verdict du juge

OK 88%Partiel 8%Faux 4%

Jeux & arène

Pas encore de données.

Vitesse & santé

826 ms

Latence (p50)

Disponibilité

Question & réponse — parcourirLIVE

1 sur 80
🧠 intelligenceOpenAIreasoning · 2026-09-13score: 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

Historique des tests — tous fournisseursLIVE

Score de qualité dans le tempsdernier 84
08-3009-13
Vitesse — latence p50 dans le tempsdernier 826 ms
08-3009-15