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-4-turbo

Tier C — Specialist · 128K tokens

Tokonomix-redactie·Gecontroleerd door Mes Kalkan··

GPT-4 Turbo is een groot taalmodel ontwikkeld door OpenAI en vertegenwoordigt een geoptimaliseerde iteratie van de GPT-4-architectuur. Uitgebracht als onderdeel van OpenAI's voortdurende ontwikkeling van de GPT-4-familie, behoudt dit model de multimodale mogelijkheden en redenatieprestaties van zijn voorganger, terwijl het verbeterde efficiëntie en een uitgebreid contextvenster van 128.000 tokens biedt. Deze aanzienlijke contextlengte stelt het model in staat om samenhang te verwerken en te behouden bij langere documenten, complexe conversaties en uitgebreide codebases. Het model is ontworpen voor algemene tekstgeneratietaken, waaronder natuurlijk taalbegrip, contentcreatie, codegeneratie, analyse en gespreksapplicaties. GPT-4 Turbo maakt gebruik van dezelfde transformer-gebaseerde architectuur als GPT-4, maar bevat verfijningen die latentie verminderen en doorvoer verbeteren. De trainingsdata omvat informatie tot april 2023, wat een actueler kennisbestand biedt dan eerdere GPT-4-versies. Het model toont sterke prestaties in diverse domeinen, van technische documentatie en programmeerassistentie tot creatief schrijven en analytisch redeneren. Binnen OpenAI's modelaanbod staat GPT-4 Turbo als een voor productie geoptimaliseerde variant van GPT-4, met een balans tussen capaciteit en operationele efficiëntie. Het dient als basis voor veel van OpenAI's API-aanbod en drijft verschillende applicaties aan die geavanceerd taalbegrip vereisen. Het model concurreert direct met andere toonaangevende taalmodellen in zijn capaciteitsklasse, terwijl het zich onderscheidt door zijn uitgebreide contextvenster en integratie binnen OpenAI's bredere ecosysteem van tools en diensten.

gpt-4-turbo van OpenAI is een veelzijdig taalmodel voor uiteenlopende zakelijke en creatieve toepassingen.

— Tokonomix benchmark-samenvatting
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
513166328133963511308-2209-14ms
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.

49%
Code generatie
jurygemiddelde 96
71%
Creatief
jurygemiddelde 94
69%
Feitelijk
jurygemiddelde 88
56%
Meertaligheid
jurygemiddelde 94
59%
Redeneren
jurygemiddelde 96
78%
Zorg
jurygemiddelde 86

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-4-turbo
$13.00 per 1M input-tokens
$39.00 per 1M output-tokens
≈ $0.0156 per typisch gesprek (800 tokens)
Input vs output prijs (per 1M tokens)
per 1M input-tokens$13.00
per 1M output-tokens$39.00
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)236 / avg 196
38677

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

Sterke algehele taalvaardigheidHeldere, coherente schrijfstijlBetrouwbare codeondersteuningUitstekende instructieopvolgingContextvenster van 128K tokensGoede balans snelheid en kwaliteitMeertalige verwerking

Zwakke punten

Minder sterk dan topmodellenBeperkter bij zeer complexe takenNiet de goedkoopste optie
Sectie 06

Mogelijkheden

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

Veelgestelde vragen

gpt-4-turbo is een veelzijdig model geschikt voor schrijven, samenvatten, coderen, Q&A en gespreksassistentie. Het biedt een goede balans tussen kwaliteit en snelheid.

Een betrouwbare, goed afgeronde keuze voor teams die schaalbaar willen werken met AI.

— Tokonomix benchmark-samenvatting
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-4-593/100 · 145 runs
131 correct11 partial3 wrong90% accuracy
● 2026-09-13

GPT-4 Turbo shows significant quality decline and latency degradation

GPT-4 Turbo has experienced a notable regression in the current benchmark window, with overall quality dropping 14.3 points from 91.7 to 77.3. This represents a significant decline in model performance across evaluated dimensions. Latency has also degraded considerably, with the median response time increasing 35% from 7655ms to 10324ms, indicating slower processing speeds that may impact user experience. The current testing window evaluated different categories than the previous period, making direct category comparisons difficult. However, the available data shows mixed results: reasoning performance is strong at 92, matching the previous window's high scores, while coding capability dropped from 92 to 83. Most concerning is the factual accuracy score of just 57, suggesting potential issues with knowledge retrieval or answer reliability. This performance change is substantial enough to warrant user attention, particularly for applications requiring factual precision. The combination of reduced quality scores and increased latency suggests either model changes, infrastructure issues, or shifting evaluation criteria. Users relying on GPT-4 Turbo for production workloads should monitor these metrics closely and conduct their own testing to assess impact on specific use cases.

Kwaliteit

77.3

Latency p50

10,324 ms

Testruns

5

✗ Quality dropped 14.3 points✗ Latency increased 35%✗ Factual accuracy score only 57✓ Reasoning remains strong at 92
Sectie 10

Volledig modelprofiel

gpt-4-turbo — illustration 1
GPT-4 Turbo: het model dat context eerst opschaalde

gpt-4-turbo is OpenAI's GPT-4-generatie in zijn productie-stabiele vorm. Een contextvenster van 128.000 tokens, alleen tekstinvoer met beeldcapabele varianten, en een kennisafsluiting die het stevig plaatst vóórdat de GPT-4o "omni"-generatie in 2024 de standaard-vlaggenschip-positie overnam.

Medio 2026 is dit een legacy productiemodel. Het bedient nog steeds verkeer voor teams die zich erop vastpinden voordat de GPT-4o-familie stabiliseerde, en OpenAI ondersteunt het nog steeds als onderdeel van de bredere GPT-4-lijn. De relevante vraag voor de meeste teams nu is niet "moet ik een nieuw project starten op GPT-4 Turbo" maar "wat is mijn migratiepad hiervan af."

Wat GPT-4 Turbo was, toen het ertoe deed

Toen het eind 2023 werd uitgebracht, was GPT-4 Turbo het eerste OpenAI-model dat de GPT-4-redeneerkern combineerde met een contextvenster groot genoeg voor documentpijplijn-workloads. Het 128k-venster — ongeveer 300 pagina's tekst — was op dat moment het grootste in de OpenAI-catalogus en maakte voor het eerst veel RAG-zonder-de-R-patronen levensvatbaar.

De andere dingen die Turbo als eerste deed binnen de OpenAI-lijn:

  • Lagere kosten per token dan de oorspronkelijke GPT-4, waardoor productie-implementatie economisch haalbaar werd voor workloads met hogere volumes.
  • Wezenlijk snellere inferentie dan de oorspronkelijke GPT-4 dankzij architectuurwijzigingen die OpenAI niet openbaar heeft gedetailleerd.
  • Bijgewerkte kennisafsluiting (april 2023 bij lancering) versus de september 2021-afsluiting van de oorspronkelijke GPT-4.

Gedurende ongeveer twaalf maanden tussen de Turbo-lancering en de GPT-4o-release was dit het standaard "gebruik GPT-4 in productie"-model in de OpenAI-catalogus.

Waar het vandaag staat

In 2026 zit GPT-4 Turbo in een specifieke niche: implementaties die gestabiliseerd waren op zijn gedrag voordat GPT-4o het overnam en die nog niet zijn gemigreerd.

Waar het nog steeds zijn waarde bewijst:

  • Productiepijplijnen gevalideerd tegen het specifieke Turbo-gedrag, waarbij de migratiekosten naar GPT-4o of GPT-5 niet zijn gebudgetteerd.
  • Compliance-gevoelige implementaties waar modelversiestabiliteit deel uitmaakt van het audittraject en het validatiewerk om te upgraden niet is gedaan.
  • Langlopende A/B-tests of onderzoeksprotocollen waarbij Turbo de controlearm is en het veranderen ervan het experiment zou invalideren.

Voor een nieuwe implementatie in 2026 is GPT-4 Turbo zelden de juiste keuze. De GPT-4o-familie heeft ingehaald op de kosten-en-snelheidsdimensies die Turbo oorspronkelijk aantrekkelijk maakten, terwijl de redeneerkwaliteit verbeterde. De GPT-5-familie heeft het overtroffen op de meeste dimensies die ertoe doen.

De migratiekwestie

Het eerlijke migratiepad van GPT-4 Turbo af hangt af van wat de workload daadwerkelijk doet:

  • Bulktekstgeneratie en conversationele interfaces: gpt-4o of gpt-4o-mini dekt het meeste wat Turbo deed, meestal beter en goedkoper.
  • Documentpijplijn-workloads die het 128k-contextvenster gebruiken: gpt-4o behoudt hetzelfde venster met betere redeneerkwaliteit over de buffer heen.
  • Tool-gebruik en gestructureerde-output-pijplijnen: nieuwere modellen hebben substantieel betere tool-gebruik-ergonomie; Turbo was goed voor zijn tijd, maar het veld is verder gegaan.
  • Beeldinvoer: de GPT-4o-familie behandelt beeld native en betrouwbaarder dan de Turbo-met-beeld-varianten.

Voor al deze migraties is de juiste vorm om opnieuw te valideren tegen de kandidaat-vervanging op de dimensies die belangrijk zijn voor het product, niet om blind te upgraden omdat de changelog zegt dat het nieuwe model beter is.

Waar het tekortschiet in 2026

Vergeleken met huidige modellen, de hiaten die ertoe doen:

  • Geen audiocapaciteit. Turbo dateert van vóór de GPT-4o "omni"-architectuur die audio en andere modaliteiten in hetzelfde model plaatste.
  • Kleinere effectieve contextaandacht. Turbo's 128k-venster houdt redelijk stand aan het begin van de buffer en degradeert merkbaar voorbij 80k. Nieuwere modellen houden aandacht beter vast op diepte.
  • Tool-gebruik-ergonomie die gedateerd aanvoelt. Schema-naleving en parallel tool-aanroepen zijn merkbaar zwakker dan modellen van de huidige generatie.
  • Weigeringsgedrag afgestemd op prompts uit het tijdperk van 2023. Sommige weigeringspatronen voelen naar huidige maatstaven overdreven voorzichtig aan.

Geen van deze dingen doet ertoe voor een stabiele implementatie die de zwakke punten niet activeert. Ze doen er allemaal toe wanneer je evalueert of je een nieuw project op Turbo moet starten.

Wanneer te gebruiken (en wanneer over te slaan)

Blijf op gpt-4-turbo wanneer:

  • Een bestaande productie-implementatie ertegen werd gevalideerd en migratiekosten momenteel niet gerechtvaardigd zijn.
  • Een compliance-, audit- of onderzoeksprotocol de modelversie vastpint.
  • De workload comfortabel binnen de capaciteitsenvelop van Turbo zit en het upgradevoordeel niet opweegt tegen het migratiewerk.

Stap ervan af wanneer:

  • De implementatie de zwakke plekken van Turbo activeert — tool-gebruik, diep-context-redeneren, beeld-intensieve workflows.
  • Een hervalidatie tegen gpt-4o of gpt-5 duidelijke kwaliteitswinst toont op de dimensies die ertoe doen.
  • OpenAI de afschaffing van de Turbo-lijn aankondigt en je de migratie moet budgetteren voordat het afschaffingsvenster sluit.

Implementatienotities

Standaard Chat Completions API. Het model is functie-compleet uit het Turbo-tijdperk — functieaanroep, streaming, JSON-modus, beeld (op beeldcapabele varianten). Het API-oppervlak is stabiel en zal waarschijnlijk niet veranderen vóór afschaffing.

Token-facturering tegen de Turbo-tarieven, die tussen de goedkopere GPT-4o-mini-lijn en de duurdere frontier-tier-modellen zitten. Voor workloads met hoog volume is de kostenargumentatie voor migratie naar GPT-4o-mini meestal op zichzelf al overtuigend; de kwaliteitsargumentatie voor migratie naar GPT-4o of GPT-5 is de bijkomende versneller.

De pragmatische lezing. GPT-4 Turbo is een legacy productiemodel in 2026. Blijf het gebruiken wanneer een bestaande implementatie de inertie rechtvaardigt. Plan de migratie ervan af voordat OpenAI de timing forceert. Vergelijk je workload met de GPT-4o- en GPT-5-alternatieven op /live-test voordat je je committeert aan een migratiedoel.

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

gpt-4-turbo — illustration 2
Laatste automatische test
14 sep 2026 · 20:04 UTC · Snelheidstest
P50 latency
849 ms
P95 latency
966 ms
Fouten
0 / 6 runs
Laatst beoordeeld door Tokonomix-team·26 mei 2026