Naar inhoud
Tier C — Specialist
Draait in:USGemaakt in:United States
OpenAI

gpt-3.5-turbo-0125

Tier C — Specialist

Tokonomix-redactie·Gecontroleerd door Mes Kalkan··

GPT-3.5-turbo-0125 is een groot taalmodel ontwikkeld door OpenAI, uitgebracht in januari 2024 als een incrementele update van de GPT-3.5-turbo-serie. Dit model vertegenwoordigt een snapshot-versie van de GPT-3.5-turbo-architectuur, die gebaseerd is op OpenAI's Generative Pre-trained Transformer-technologie. Het is ontworpen voor algemene tekstgeneratietaken, waaronder conversatie, contentcreatie, samenvatting, analyse en programmeerassistentie. Het model verwerkt tekstinvoer en genereert mensachtige reacties op basis van patronen die zijn geleerd tijdens training op diverse internettekstdata. Het model ondersteunt standaard tekstgeneratiecapaciteiten met verbeterde nauwkeurigheid en verlaagde hallucinatiepercentages vergeleken met eerdere GPT-3.5-iteraties. Hoewel de exacte contextvenstergrootte niet publiekelijk is gespecificeerd door OpenAI, verwerken GPT-3.5-turbo-modellen doorgaans enkele duizenden tokens aan context. De 0125-aanduiding geeft aan dat dit een stabiele snapshot-versie is, wat betekent dat het gedrag consistent blijft over tijd in plaats van onderhevig te zijn aan doorlopende updates zoals het rollende GPT-3.5-turbo-endpoint. Binnen OpenAI's modelaanbod positioneert GPT-3.5-turbo-0125 zich als een middenklasse-optie tussen de legacy GPT-3-modellen en de meer geavanceerde GPT-4-serie. Het biedt een evenwicht tussen capaciteit en efficiëntie, waardoor het geschikt is voor toepassingen die betrouwbare prestaties vereisen bij standaard natuurlijke taaltaken zonder de computationele overhead van grotere modellen. Het model is toegankelijk via OpenAI's API en dient als een praktische keuze voor ontwikkelaars die conversationele AI-toepassingen en geautomatiseerde tekstverwerkingssystemen bouwen.

GPT-3.5-turbo-0125 vertegenwoordigt OpenAI's meest verfijnde versie van de 3.5-serie, met verbeterde nauwkeurigheid en consistente prestaties door zijn vaste snapshot-architectuur.

Tokonomix model-analyse
Sectie 01

Kwaliteitsscores

Evaluatieresultaten van judge-model beoordelingen over diverse taakcategorieën. Scores weerspiegelen coherentie, accuratesse en instructieopvolging.

98
Creatief
50
Feitelijk
100
Meertaligheid
91
Redeneren
Sectie 02

Prijsgeschiedenis

Directe provider-tarieven per miljoen tokens, plus een typische gespreks-kostschatting.

💰
API-tarieven — gpt-3.5-turbo-0125
$0.5000 per 1M input-tokens
$1.50 per 1M output-tokens
≈ $0.0006 per typisch gesprek (800 tokens)
Input vs output prijs (per 1M tokens)
per 1M input-tokens$0.5000
per 1M output-tokens$1.50

Pricing over time

Input & output per 1M tokens · step-line = price changes

$0.5000

input / 1M

— stable

$1.50

output / 1M

— stable

2026-05-242026-06-282026-07-26
Input
Output
Price change
⟳ synced weekly
Sectie 03

Sterke & zwakke punten

Gebaseerd op benchmark-resultaten en geaggregeerde community-feedback over echte use-cases.

Sterke punten

Stabiele snapshot zonder gedragswijzigingenUitstekend voor conversatie-interfacesVerminderde hallucinatie vergeleken met eerdere versiesSnelle response-tijdenSolide ondersteuning voor code-assistentieBetrouwbare samenvattingen en content generatieGeschikt voor hoog-volume toepassingenBreed inzetbaar voor standaard NLP-taken

Zwakke punten

Beperktere redeneercapaciteit dan GPT-4Knowledge cutoff beperkt tot trainingsdataGeen multimodale functionaliteitMinder geschikt voor complexe analyse
Sectie 04

Mogelijkheden

toolssource: litellmparallel toolsprompt cachingmax output tokens: 4096
Sectie 05

Veelgestelde vragen

Kies de 0125 snapshot wanneer voorspelbaar en consistent gedrag cruciaal is voor jouw toepassing, bijvoorbeeld voor geautomatiseerde workflows of wanneer je strikte output-validatie hebt geïmplementeerd. Rolling endpoints kunnen onverwachte gedragswijzigingen vertonen bij updates.

Voor teams die betrouwbare taalverwerking nodig hebben zonder de complexiteit van grotere modellen, biedt deze snapshot een bewezen balans tussen prestatie en efficiëntie.

Tokonomix redactie
Sectie 06

Beschikbaarheid

Beschikbaarheid

Nog geen meetdata

Er zijn nog niet genoeg API-aanroepen geregistreerd om beschikbaarheidsstatistieken voor dit model te tonen. Data verschijnt zodra het model live verkeer ontvangt.

Sectie 07

Tokonomix benchmark-oordelen

⚖️
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-4-585/100 · 112 runs
81 correct15 partial16 wrong72% accuracy
2026-07-26

Maintains tool execution and parallel processing with prompt caching

The gpt-3.5-turbo-0125 model continues to demonstrate consistent performance across its core capabilities. The model maintains support for tool execution, parallel tool processing, and prompt caching features that were previously available. No significant performance changes were detected in this benchmark window compared to the previous evaluation period. The model remains positioned as a cost-effective option for applications requiring structured function calling and multi-tool orchestration. Users can expect stable behavior when implementing tool-based workflows, with the parallel processing capability enabling efficient handling of multiple function calls in a single request. The prompt caching feature continues to provide latency and cost benefits for applications with repetitive context patterns. This stability makes the model a reliable choice for production deployments where consistent behavior is valued. Organizations already using this model should not expect disruptions to existing integrations or workflows. The lack of capability changes suggests the model is in a maintenance phase, which may be appropriate for users prioritizing predictability over cutting-edge features.

Quality

Latency p50

Test runs

0

Stable tool execution maintained Parallel processing remains functional Prompt caching support continues
Sectie 08

Volledig modelprofiel

gpt-3.5-turbo-0125 — illustration 1

⚠️ Verouderd model. OpenAI heeft dit model uit dienst genomen. Voor nieuwe projecten, zie GPT-4o mini voor kostenefficient algemeen gebruik of GPT-4.1 voor sterker redeneren. Bestaande integraties moeten migratie plannen voordat het API-eindpunt wordt uitgefaseerd.

gpt-3.5-turbo-0125: de januari 2024-update

gpt-3.5-turbo-0125 is de gedateerde snapshot van GPT-3.5 Turbo die op 25 januari 2024 werd uitgebracht. Het was de laatste betekenisvolle capaciteitsupdate voor de 3.5-lijn — scherpere instructieopvolging, opgeloste JSON-mode-eigenaardigheden en de tokeniser-verbeteringen die het model voorspelbaarder maakten in randgevallen.

Het is nu uitgefaseerd. De vastgepinde identifier wordt vandaag nog steeds opgelost, maar de deprecatiehorizon is eindig, en nieuwe projecten zouden hier niet op moeten richten.

Wat er in deze release veranderde

De kop in OpenAI's januari 2024-notities was instructieopvolging. De eerdere 3.5-snapshots hadden de gewoonte om instructies te parafraseren in plaats van ze uit te voeren — het model zou een verzoek erkennen en vervolgens afdrijven naar een ander antwoord dan wat de prompt daadwerkelijk vroeg. De 0125-release verstevigde dat aanzienlijk.

Voor teams die 3.5 in productie draaiden, was de instructieopvolgingsverbetering het soort upgrade dat niet zichtbaar wordt in benchmarkscores, maar wel in evaluatiescores tegen je eigen prompts. Dezelfde taakdefinitie leverde schonere output op, en prompt-layer-workarounds geschreven tegen eerdere snapshots konden vaak worden ingetrokken.

JSON-modus was de andere stille fix. Eerdere 3.5-snapshots produceerden JSON die meestal geldig was, maar af en toe misvormd in specifieke randgevallen — afsluitende komma's in arrays, ontbrekende sluitende accolades onder belasting, inconsistent escapen van geneste strings. De 0125-release loste er genoeg van op dat downstream-parsers één of twee lagen van defensieve afhandeling konden laten vallen.

Het kostenprofiel bleef waar de rest van de 3.5-lijn leefde, wat deze verbeteringen destijds interessant maakte. Zelfde prijs, beter gedrag.

Wat kapot bleef

Redeneervermogen. 0125 was nog steeds een model van de 3.5-klasse. Multi-step-prompts die daadwerkelijke chaining van inferentie vereisten, nieuwe codesynthese, dichte logische puzzels — allemaal zichtbaar zwakker dan wat GPT-4 al leverde. De instructieopvolgingsfix maakte het model betrouwbaarder; het maakte het model niet slimmer in diepe zin.

Feitelijkheid. Hallucinaties werden op geen enkele structurele manier aangepakt. Het model verzon nog steeds zelfverzekerde antwoorden wanneer de prompt het antwoord niet bevatte. Retrieval-augmented generation of menselijke controle bleef vereist voor elk feitelijk pad.

Weigeringskalibratie. Iets consistenter dan eerdere snapshots, maar het patroon van afwijzen van onschuldige prompts en meegaan met randgevallen waar frontier-modellen tegen zouden pushbacken bleef bestaan.

Waarom teams op 0125 vastzetten

Voor het grootste deel van 2024, toen 3.5 de kostenefficiënte standaard was, was dit de snapshot waar teams op vastzetten. Drie redenen.

Ten eerste, "de meest recente stabiele 3.5." Productie-implementaties die reproduceerbaarheid nodig hadden, wilden het model met de minste bekende eigenaardigheden; 0125 was de laatste en minst kapotte optie.

Ten tweede, downstream-pipelines afgestemd op 0125-gedrag. Zodra een parser, een CI-testsuite of een fine-tuned downstream-classifier tegen deze snapshot was gebouwd, waren de kosten van het opnieuw afstemmen tegen een nieuwere snapshot reëel. Vastpinnen beschermde die investering.

Ten derde, gereguleerde workflows goedgekeurd tegen deze identifier. Sommige compliance-reviews werden specifiek tegen 0125 voltooid en konden niet naar een andere snapshot verhuizen zonder een nieuwe auditcyclus.

Alle drie de redenen zijn slecht verouderd nu de 3.5-familie is verouderd. Het migratiedoel is niet langer een andere 3.5-snapshot.

Migratie vandaag

De 0125-snapshot is recenter dan de oorspronkelijke 3.5-release en de migratiecalculatie verschilt enigszins van migreren van de oorspronkelijke Turbo.

Als je specifiek op 0125 vastpinde voor de instructieopvolgingsverbeteringen, is de dichtstbijzijnde gedragsmigratie GPT-4o mini. Latentie is vergelijkbaar, het API-oppervlak is hetzelfde, instructieopvolging is aanzienlijk sterker.

Als je downstream-pipeline afhankelijk is van het specifieke JSON-mode-gedrag van 0125, is de structured-outputs-functie in de GPT-4o-snapshots vanaf augustus 2024 en in de GPT-4.1-familie een betrouwbaardere vervanging. Mogelijk moet je de downstream-parser opnieuw afstemmen; het grotere plaatje is dat strikte schema-handhaving de faalwijzen verwijdert waar prompt-engineering-trucs omheen werkten.

Als je op redeneren gerichte workload 0125 al voorbij zijn plafond duwde, is de stap naar gpt-4.1-mini of volledige GPT-4.1 de grotere sprong, maar het is wel degene die bij de workload past.

Wat vandaag te doen

Als 0125 nog steeds in je stack zit:

Ten eerste, auditeer de workload. De 3.5-familie was goed genoeg voor een groot deel van het productieverkeer van 2024; de vraag is of je specifieke workload nog steeds profiteert van deze pin of dat deze een jaar geleden al had moeten upgraden.

Ten tweede, voer een echte evaluatie uit tegen je kandidaat-migratiedoel. Nieuwere modellen hebben vaak andere prompts nodig, en het voortzetten van 0125-era prompt-engineering kan een opvolger slechter laten lijken dan hij is.

Ten derde, plan de cutover voordat de deprecatie-e-mail arriveert. De 3.5-familie zit op een eindige kalender. Productieverkeer op een vastgepinde 3.5-snapshot is een bekend risico; een bekend risico is er een dat je op je eigen tijdlijn kunt mitigeren.

Voor de categorieoverschrijdende vergelijking zie /benchmarks/leaderboard.

Het kiezen

Kies deze snapshot niet voor nieuwe builds. De 3.5-familie is verouderd en de vastgepinde identifiers zullen uiteindelijk worden uitgefaseerd.

Voor bestaande integraties, plan de migratie. De gedragsmatig meest vergelijkbare opvolger voor 0125-vormige workloads is GPT-4o mini; de toekomstgerichte stap is de GPT-4.1-familie. Hoe dan ook, de cutover moet plaatsvinden op jouw releaseschema, niet op OpenAI's deprecatieschema.

Laatste technische review: 2026-05-22 — Tokonomix.ai

gpt-3.5-turbo-0125 — illustration 2gpt-3.5-turbo-0125 — illustration 3
Laatste automatische test
26 jul 2026 · 05:31 UTC · Benchmark
P50 latency
1486 ms
P95 latency
Fouten
0 / 6 runs
Laatst beoordeeld door Tokonomix-team·26 mei 2026