Naar inhoud
Tier C — Specialist
Draait in:USGemaakt in:United States
$15.00
output · per 1M tokens (inkoopbasis)
Kosten
1,695 ms
Antwoordsnelheid
100 / 100
Intelligentie

Verdict — samenvattingLIVE

LIVE
nu · 2026-07-26

Quality decline and latency increase observed across core performance metrics

Quality score dropped 5 points Latency increased 43% Multilingual performance remains perfect Strong reasoning score at 99

This benchmark window reveals notable performance degradation for gpt-4o-2024-05-13 compared to the previous evaluation period. The overall quality score dropped from 98.3 to 93.4, representing a 5-point decline that affects the model's competitive positioning. Latency deteriorated significantly, with the median response time increasing 43% from 1235ms to 1766ms, which may impact user experience in interactive applications. Category performance shows mixed results. Multilingual capabilities remained excellent at 100, maintaining parity with previous performance. Reasoning scored impressively at 99, demonstrating strong logical capabilities. However, factual accuracy scored only 83, suggesting potential reliability concerns for knowledge-intensive tasks. Creative performance at 92 shows a slight decline from the previous 95. The absence of coding scores in the current window prevents direct comparison in this critical category, though it previously achieved a perfect 100. Users should be aware of the latency increase when deploying this model in time-sensitive applications. The quality score reduction, while keeping the model in high-performance territory, indicates some regression that may warrant monitoring. Organizations relying on factual accuracy should conduct additional validation given the lower score in this category.

Quality

93.4

Latency p50

1,766 ms

Test runs

5

1 van 14

Beeld & uitlegLIVE

OpenAI

gpt-4o-2024-05-13

Tier C — Specialist

Tokonomix-redactie·Gecontroleerd door Mes Kalkan··

GPT-4o-2024-05-13 is een groot multimodaal taalmodel ontwikkeld door OpenAI, uitgebracht in mei 2024. Dit model vertegenwoordigt OpenAI's eerste iteratie van de GPT-4o-serie, waarbij de "o"-aanduiding optimalisatie voor zowel tekst als multimodale input aangeeft. Het is ontworpen voor algemene tekstgeneratietaken, waaronder conversatie, contentcreatie, analyse, programmeerassistentie en redeneren over diverse domeinen. Het model verwerkt tekstinput en genereert tekstoutput met capaciteiten die meerdere talen en technische onderwerpen omvatten. Deze versie dient als de initiële productierelease van de GPT-4o-architectuur en biedt standaard tekstgeneratiecapaciteiten die prestaties en toegankelijkheid balanceren. Hoewel specifieke architectuurdetails eigendomsrechtelijk blijven, bouwt het model voort op het fundament dat door eerdere GPT-4-varianten is gelegd, terwijl het architecturale verfijningen introduceert die gericht zijn op verbeterde efficiëntie en responskwaliteit. Het model ondersteunt uitgebreide gesprekken en complexe instructies, waardoor het geschikt is voor toepassingen variërend van eenvoudige vraag-en-antwoord tot geavanceerde analytische taken. Binnen OpenAI's modelaanbod neemt GPT-4o-2024-05-13 een centrale positie in als vlaggenschip algemeen model. Het staat naast andere GPT-4-varianten in het aanbod van OpenAI en biedt een alternatief voor eerdere GPT-4-releases en de compactere GPT-3.5-serie. Het model is gepositioneerd voor gebruikers die geavanceerde taalbegrips- en generatiecapaciteiten nodig hebben zonder de gespecialiseerde functies van domeinspecifieke of experimentele varianten. Deze snapshot vertegenwoordigt de staat van het model op de releasedatum in mei 2024.

gpt-4o-2024-05-13 van OpenAI is een veelzijdig taalmodel voor uiteenlopende zakelijke en creatieve toepassingen.

Tokonomix benchmark-samenvatting

Mogelijkheden

toolssource: litellmvisionpdf inputparallel toolsprompt cachingmax output tokens: 4096
gpt-4o-2024-05-13 — illustration 1
gpt-4o-2024-05-13: de lanceringsmomentopname

gpt-4o-2024-05-13 is de oorspronkelijke GPT-4o-release, bevroren op het moment dat het model voor het eerst publiek beschikbaar werd op 13 mei 2024. Het is de gedateerde pin voor OpenAI's eerste-generatie multimodale model — degene die uniform tekst-, beeld- en audiogedrag introduceerde en de verwachtingen herschikte van wat een frontier-model aan oppervlak zou moeten bieden.

Voor de meeste teams is deze momentopname inmiddels te oud om aan te bevelen. Voor het smalle segment aan use-cases waarin reproduceerbaarheid tegen het lanceringsmodel belangrijker is dan welke latere verbetering dan ook, blijft hij beschikbaar.

Waarom juist deze datum ertoe doet

De lancering op 13 mei 2024 was het moment waarop multimodaliteit ophield een onderzoeksdemo te zijn en een deploymentdoel werd. Eerdere GPT-4-varianten hadden al visie-ondersteuning, maar het audio-oppervlak en de lagere latentie op tekst waren de bijdrage van 4o. Teams die evals hebben vastgelegd of leverancierscontracten hebben opgesteld tegen het lanceringsmodel willen een stabiel referentiepunt; deze momentopname is dat referentiepunt.

Er zijn twee specifieke redenen om om precies deze datum te geven.

Ten eerste vergelijkingswerk. Onderzoeksteams die schrijven over modelcapaciteit over generaties heen hebben een model nodig dat niet stilletjes onder hun experimenten is veranderd. De lanceringsmomentopname is het model waartegen werd gescoord in de oorspronkelijke OpenAI-releasenotes en in het meeste externe evaluatiewerk uit medio 2024.

Ten tweede gereguleerde deployments die zijn goedgekeurd op basis van het lanceringsmodel. Sommige compliance-regimes vereisen dat elk model dat productiedata raakt door een specifieke evalcyclus is gegaan. Als uw auditor de release van mei 2024 heeft goedgekeurd en de migratie naar een nieuwere momentopname nog niet door de review is, dan is dit het model dat u draait.

Wat er in deze momentopname zit

Alles wat OpenAI op lanceringsdag heeft uitgebracht. Tekst- en beeldinvoer met een contextvenster van 128k tokens. Audio-oppervlakken via de toen geldende endpoints. JSON-mode, maar niet de latere structured-outputs-functie — die kwam met de release van 6 augustus 2024. Function calling. Streaming. Het Chat Completions-oppervlak; het Responses-oppervlak werd later toegevoegd en maakt geen deel uit van het gedrag van deze momentopname.

Wat niet in deze momentopname zit, is alles wat in de latere 4o-releases is geland. De update van 6 augustus voegde strikte structured outputs toe en scherpte het gedrag van JSON-mode aan. De update van 20 november bracht verbeteringen op het gebied van redeneren en schrijfkwaliteit. Geen van beide zit in de mei-momentopname. Als uw downstream-pipeline afhankelijk is van een specifiek structured-output-gedrag, controleer dan tegen welke momentopname die is gebouwd voordat u aanneemt dat de mei-pin de juiste keuze is.

Sunset-risico

Dit is de oudste 4o-momentopname die nog routinematig beschikbaar is, wat betekent dat hij het dichtst bij zijn sunset-datum staat. De typische deprecatiehorizon van OpenAI voor gedateerde momentopnames loopt van twaalf tot achttien maanden na release. Het lanceringsmodel van mei 2024 is al voorbij de vroege grens van dat venster.

Plan de migratie actief. Houd er rekening mee dat het feit dat "de momentopname vandaag nog antwoordt" geen garantie is dat hij dat morgen ook doet. Zet een agenda-herinnering, voer een her-evaluatie uit tegen gpt-4o-2024-11-20 of tegen de zwevende gpt-4o-tag om de gedragsdelta te ijken, en zorg dat de migratie klaarstaat om te releasen vóórdat de deprecatiedatum wordt aangekondigd in plaats van erna.

Teams die wachten op de deprecatie-e-mail ontdekken vaak dat hun productiepipeline afhankelijk was van een specifiek lanceringsmomentopname-gedrag dat in de nieuwere momentopnames stilletjes is gewijzigd. Het migratiewerk is duurder als u het onder tijdsdruk moet doen.

Wat er is veranderd tussen deze en latere momentopnames

De gedragsdelta's die het waard zijn om te kennen als u beslist of u op de lanceringspin blijft of doorschuift.

Structured outputs. De mei-momentopname ondersteunt JSON-mode maar handhaaft schema's minder strikt dan de augustus-release. Downstream-parsers die leunen op schemavalidatie kunnen vaker falen tegen deze momentopname.

Weigeringskalibratie. Het lanceringsmodel is agressiever op bepaalde weigeringspatronen dan latere momentopnames. Sommige legitieme prompts worden hier afgewezen die op november probleemloos doorgaan.

Redeneren. De november-momentopname is zichtbaar sterker op meerstapsprompts. Voor workloads die de redeneerkwaliteit testen is het verschil materieel.

Latentie. Verbeteringen aan de inferentiestack gedurende 2024 betekenen dat de zwevende tag dezelfde modelklasse nu met lagere latentie serveert dan de lanceringsmomentopname. Pinnen op deze datum sluit u uit van die verbeteringen.

Pin-patroon

Het patroon dat goed is gerijpt:

  • Pin in evals, CI en elk compliance-geaudit traject.
  • Float in productieverkeer.
  • Diff wekelijks tussen gepind en zwevend tegen een vaste promptset om gedragsdrift vroeg op te vangen.

Voor de lanceringsmomentopname van mei 2024 specifiek: zorg voor een gedocumenteerd migratieplan naar een nieuwere 4o-momentopname of naar de GPT-4.1-familie voordat de deprecatiedatum aanbreekt.

Voor de bredere 4o-context, zie de zwevende GPT-4o-pagina. Voor de nieuwere familie waarop de meeste nieuwe builds zich zouden moeten richten, zie GPT-4.1.

Kiezen voor dit model

Gebruik gpt-4o-2024-05-13 wanneer:

  • U een specifiek resultaat reproduceert dat is gekoppeld aan het lanceringsmodel.
  • Een compliance-regime precies deze identifier heeft goedgekeurd en een herbeoordeling onderweg is.
  • Een onderzoeksworkflow het referentiegedrag van mei 2024 vereist.

Voor alle overige gevallen: stap over naar een nieuwere momentopname of naar de zwevende tag. De lanceringsmomentopname was een mijlpaal; hij is niet langer het juiste serveringsniveau.

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

gpt-4o-2024-05-13 — illustration 2

Provider-vergelijkingLIVE

Provider-vergelijking
Vergelijk elke aanbieder van dit model — kostenbasis, kwaliteit, latency en uptime.
Azure OpenAI (EU - Sweden)EU
Invoerkostenbeste$2.75
Uitvoerkosten$11.00
KwaliteitNog niet getest
Latency (p50)Nog niet getest
UptimeNog niet getest
Kosten per 1M tokens (kostenbasis)
OpenAIVSDit aanbod
Invoerkosten$5.00
Uitvoerkosten$15.00
Kwaliteitbeste100.0
Latency (p50)beste1,695 ms
UptimeNog niet getest
Kosten per 1M tokens (kostenbasis)

Consensus-intelligentie

MODEL-BREED

Consensus-signalen zijn model-breed — nog niet per provider gesplitst.

8.0

Agent-bruikbaarheid (1–10)

Precisie-score

0

Unieke bevindingen

0

Gevalideerde verzoeken

Ernst van bevindingen

Hoog 100%Middel 0%Laag 0%

Community-stemmenLIVE

Community-stemmen
Wat echte bezoekers vinden — per provider.
Azure OpenAI (EU - Sweden)EU

Nog geen community-stemmen.

OpenAIVS

Nog geen community-stemmen.

Meer resultaten — per provider

Kwaliteit per categorie

CreatiefFeitelijkMeertaligheidRedeneren

Game-rubriek

Nog geen data.

Jury-oordeel

OK 94%Deels 6%Fout 0%

Games & arena

1

gespeeld

0

winst

1

verlies

20.8 ± 7.2

TrueSkill (μ±σ)

Snelheid & gezondheid

1,695 ms

Latency (p50)

Uptime

Vraag & antwoord — bladerenLIVE

1 van 81
🧠 intelligentieOpenAImultilingual · 2026-07-26score: 100

Bir mağazada %20 indirim uygulanıyor. 150 TL olan bir ürün indirimden sonra kaç TL olur?

150 TL olan bir ürüne %20 indirim uygulandığında, önce indirimin ne kadar olduğunu hesaplamamız gerekiyor. %20 indirim, ürünün fiyatının %20'si kadardır. 150 TL'nin %20'si şu şekilde hesaplanır: \[ 150 \, \text{TL} \times \frac{20}{100} = 150 \, \text{TL} \times 0.20 = 30 \, \text{TL} \] İndirim tutarı 30 TL'dir. Bu tutarı 150 TL'den çıkardığımızda indirimli fiyatı buluruz: \[ 150 \, \text{TL} - 30 \, \text{TL} = 120 \, \text{TL} \] Dolayısıyla, 150 TL olan bir ürün indirimden sonra 120 TL olur.

Test-historie — alle providersLIVE

Kwaliteitsscore over tijdlaatste 93
05-1507-26
Snelheid — p50-latentie over tijd

Een trend verschijnt zodra dit model op een paar verschillende dagen is getest.