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

Einddatum

De aanbieder stopt op 23 oktober 2026 met dit model. Tot die tijd werkt het gewoon.

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

Snelheidsanalyse

Latency gemeten over alle benchmark-runs. P50 (mediaan) en P95 (95e percentiel) geven een realistisch beeld van de responssnelheid onder normale en piekbelasting.

P50 latency (mediaan)P95 latency96 runs
368146525613658475408-2209-14ms
Sectie 02

Kwaliteitsscores

Hoe dit model zich per promptcategorie verhoudt tot de rest van het veld, uit een paarsgewijze berekening over dezelfde prompts. Het ruwe jurycijfer staat onder elk getal.

58%
Code generatie
jurygemiddelde 96
46%
Creatief
jurygemiddelde 90
18%
Feitelijk
jurygemiddelde 55
51%
Meertaligheid
jurygemiddelde 92
43%
Redeneren
jurygemiddelde 83
25%
Zorg
jurygemiddelde 68

Winstpercentage per categorie: hoe vaak dit model een gemiddeld model verslaat op een prompt uit die categorie. 50% is gemiddeld, geen onvoldoende. Het is geen percentage goede antwoorden.

Sectie 03

Prijzen

Wat je per miljoen tokens betaalt als je dit model via Tokonomix gebruikt, plus een schatting voor een gemiddeld gesprek.

💰
API-tarieven — gpt-3.5-turbo-0125
$0.9800 per 1M input-tokens
$2.93 per 1M output-tokens
≈ $0.0012 per typisch gesprek (800 tokens)
Input vs output prijs (per 1M tokens)
per 1M input-tokens$0.9800
per 1M output-tokens$2.93
Sectie 04

Tokens per seconde

Doorvoersnelheid in tokens per seconde, afgeleid uit gemeten P50-latency. Hogere waarden zijn beter; fluctuaties weerspiegelen serverbelasting bij de provider.

Doorvoer (tokens / s)339 / avg 295
53852

Geschat uit P50-latency × 200 output-tokens — het absolute getal hangt af van deze aanname; de trend is wat telt.

Sectie 05

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 06

Mogelijkheden

toolssource: litellmparallel toolsprompt cachingmax output tokens: 4096
Sectie 07

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 08

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 09

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-4-582/100 · 145 runs
100 correct20 partial25 wrong69% accuracy
2026-09-13

Significant quality degradation and latency regression across categories

The gpt-3.5-turbo-0125 model has experienced a substantial decline in performance this benchmark window. Overall quality dropped 33.4 points from 83.1 to 49.7, representing a significant regression in capabilities. Latency has deteriorated considerably, with p50 response times increasing 74% from 1206ms to 2099ms, indicating slower processing across the board. Category performance shows mixed but concerning results. Coding capabilities remain strong at 96, maintaining the high standard from the previous window's 94 score. However, factual accuracy has collapsed to just 8 points, a dramatic departure from previous performance levels. Reasoning capabilities settled at a mediocre 45, well below the model's historical standards. The multilingual and creative categories from the previous window were not tested in this period, making direct comparison incomplete. The severe drop in factual performance is particularly noteworthy and may indicate issues with knowledge retrieval or response generation. Combined with the substantial latency increase, users should expect noticeably degraded experience compared to the previous benchmark period. The maintained coding performance provides the only bright spot in an otherwise concerning update that warrants investigation into what changed in the model deployment or infrastructure.

Kwaliteit

49.7

Latency p50

2,099 ms

Testruns

5

Quality dropped 33.4 points Latency increased 74% Factual accuracy collapsed to 8 Coding performance remains strong
Sectie 10

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
14 sep 2026 · 20:04 UTC · Snelheidstest
P50 latency
590 ms
P95 latency
777 ms
Fouten
0 / 6 runs
Laatst beoordeeld door Tokonomix-team·26 mei 2026