İçeriğe geç
Çalıştığı yer:USYapıldığı yer:United States
OpenAI

gpt-3.5-turbo-instruct-0914

Tokonomix Editöryel Ekibi·İnceleyen Mes Kalkan··

GPT-3.5-turbo-instruct-0914, OpenAI tarafından geliştirilen ve Eylül 2023'te piyasaya sürülen bir metin tamamlama modelidir. Sohbet odaklı GPT-3.5-turbo varyantlarının aksine, bu model GPT-3 ile tanıtılan eski talimat takip mimarisi üzerine inşa edilmiştir ve bu da onu çok turlu konuşmalardan ziyade tek turlu tamamlama görevleri için daha uygun hale getirir. Konuşma formatlamasının getirdiği ek yük olmaksızın doğrudan metin devamı, sınıflandırma, dönüştürme ve diğer geleneksel dil modeli işlemlerini gerektiren uygulamalar için tasarlanmıştır. Model standart metin üretim isteklerini işler ve bilgi istemlerine gömülü talimatları takip eder. Talimat takip yeteneklerini geliştirmek için insan geri bildiriminden pekiştirmeli öğrenme (RLHF) uygulayan OpenAI'nin InstructGPT serisinin devamı niteliğindedir. "0914" tanımlaması, 14 Eylül 2023 tarihli belirli anlık görüntüyü ifade eder. Bağlam penceresi boyutu OpenAI tarafından kamuya açıklanmamış olsa da, standart uzunluk kısıtlamaları dahilinde tipik tamamlama görevlerini yönetmesi beklenmektedir. OpenAI'nin model yelpazesi içinde gpt-3.5-turbo-instruct-0914, daha yaygın kullanılan sohbet için optimize edilmiş GPT-3.5 ve GPT-4 varyantlarının yanında özel bir konuma sahiptir. Konuşma yanıtları yerine özel olarak tamamlama tarzı çıktılara ihtiyaç duyan kullanıcılara hizmet eder ve bu da onu eski uygulamalar, belirli API entegrasyonları ve tamamlama paradigmasının çıktı formatlaması üzerinde daha doğrudan kontrol sunduğu kullanım durumları için özellikle alakalı kılar. Model, geleneksel tamamlama yaklaşımını sohbet tabanlı etkileşimlere tercih eden veya bunu gerektiren geliştiriciler için alternatif bir arayüz modeli sunar.

OpenAI'nin kapsamlı eğitim verisi bu modelin geniş alan bilgisini destekliyor.

Tokonomix benchmark özeti
Bölüm 01

Fiyat geçmişi

Milyon token başına doğrudan sağlayıcı tarifeleri, artı tipik bir konuşma maliyet tahmini.

💰
API tarifeleri — gpt-3.5-turbo-instruct-0914
$1.50 1M giriş token başına
$2.00 1M çıkış token başına
≈ $0.0013 tipik konuşma başına (800 token)
Giriş vs çıkış fiyatı (1M token başına)
1M giriş token başına$1.50
1M çıkış token başına$2.00

Pricing over time

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

$1.50

input / 1M

— no change

$2.00

output / 1M

— no change

2026-05-242026-05-242026-05-24
Input
Output
Price change
⟳ synced weekly
Bölüm 02

Güçlü & zayıf yönler

Benchmark sonuçları ve gerçek kullanım senaryolarına dair toplu topluluk geri bildirimine dayanır.

Güçlü yönler

Metin üretimi ve özetlemeÇok turlu sohbet desteğiTalimat takibinde yüksek başarıDoğal dil anlama kapasitesiVeri analizi ve raporlamaİçerik oluşturma ve düzenleme

Zayıf yönler

Daha eski nesil mimariİnternet erişimi bulunmuyorGörsel işleme desteği yok
Bölüm 03

Sık sorulan sorular

Metin üretimi, içerik oluşturma, soru-cevap ve özetleme görevlerini destekleyen geniş bir uygulama yelpazesi sunuyor.

OpenAI güvenlik katmanları ve içerik filtreleri modeli kurumsal ortamlara uygun kılıyor.

Tokonomix benchmark özeti
Bölüm 04

Kullanılabilirlik

Kullanılabilirlik

Henüz ölçüm verisi yok

Bu model için kullanılabilirlik istatistiklerini göstermek için yeterli API çağrısı henüz kaydedilmedi. Veri, model canlı trafik almaya başlayınca görünür.

Bölüm 05

Tokonomix kıyaslama kararları

2026-05-24

GPT-3.5 Turbo Instruct talimat takip modeli için temel referans oluşturuldu

Bu, gpt-3.5-turbo-instruct-0914 için ilk benchmark değerlendirmesi olup, gelecekteki karşılaştırmalar için temel performans metriklerini belirlemektedir. Sohbet yerine tek seferlik tamamlama görevleri için optimize edilmiş, talimat takip eden bir GPT-3.5 Turbo varyantı olarak bu model, OpenAI'nin model yelpazesinde farklı bir kullanım senaryosuna hizmet etmektedir. Karşılaştırılacak önceki veri bulunmadığından, bu değerlendirme ilk performans izini belirlemeye odaklanmaktadır. Kullanıcılar, bu modelin tasarım felsefesi açısından standart GPT-3.5 Turbo'dan farklı olduğunu; sohbet temelli etkileşimler yerine doğrudan talimat tamamlamayı önceliklendirdiğini dikkate almalıdır. Instruct varyantı tipik olarak doğrudan görev tamamlama, sınıflandırma ve açık yönlendirmenin öngörülebilir sonuçlar verdiği yapılandırılmış çıktı üretiminde başarılı olur. Bu, Eylül 2014 anlık görüntüsü olduğundan, kullanıcılar tutarlı talimat takip yetenekleri gerektiren uygulamalar için stabil bir davranış bekleyebilir. Gelecekteki değerlendirmeler, bu belirlenmiş temel çizgiye karşı tüm performans değişimlerini, yetenek iyileştirmelerini veya davranışsal kaymaları takip edecektir. Üretim uygulamaları geliştiren kuruluşlar, bu modelin bahsi geçen ilk ölçümlere kıyasla nasıl evrildiğini anlamak için sonraki benchmarkları izlemelidir.

Quality

Latency p50

Test runs

0

Temel metrikler belirlendi Talimat takibi optimizasyonu doğrulandı
Bölüm 06

Tam model profili

gpt-3.5-turbo-instruct-0914 — illustration 1

⚠️ Kullanımdan kaldırılmış model. OpenAI bu modeli emekliye ayırdı. Yeni projeler için maliyet açısından verimli genel kullanım için GPT-4o mini, daha güçlü muhakeme için ise GPT-4.1 modeline bakın. Mevcut entegrasyonlar, API uç noktası kapanmadan önce göçü planlamalıdır.

gpt-3.5-turbo-instruct-0914: sabitlenmiş instruct anlık görüntüsü

gpt-3.5-turbo-instruct-0914, OpenAI'ın instruct stilindeki GPT-3.5 Turbo modelinin 14 Eylül 2023 sürümünde dondurulmuş tarihli anlık görüntüsüdür. 3.5'i sohbet arayüzü yerine eski Completions API üzerinden sunan varyantın sabitlenmiş tanımlayıcısıdır.

Model kullanımdan kaldırılmıştır. Completions API yüzeyinin kendisi de OpenAI'ın ürün yelpazesinde kademeli olarak kapatılıyor. Yeni projeler bu tanımlayıcıyı hedeflememelidir.

Bu spesifik tarih neden önemli

Eylül 2023 sürümü, instruct varyantına karşı tekrar üretilebilirlik gerektiğinde üretim ekiplerinin çoğunun sabitlemeyi tercih ettiği anlık görüntü oldu. Bu sürüm, Kasım 2023 DevDay güncellemesiyle gelen daha büyük 3.5 ailesi değişikliklerinden önceydi — JSON modu yok, paralel fonksiyon çağrısı yok, bunların hiçbiri yok. Sahip olduğu şey, LLM destekli ürünlerin ilk neslinin üzerine inşa edildiği istikrarlı ve iyi anlaşılmış bir modeldi.

Instruct varyantına atıfta bulunarak değerlendirme dosyaları açan veya tedarikçi sözleşmeleri yazan ekipler için, çoğu zaman adı geçen anlık görüntü budur. 2023 sonunda belirli bir makale veya kıyaslamada kullanılan modele karşı tekrar üretilebilirlik gerektiren araştırma iş akışları için sıklıkla bu tanımlayıcı kullanılır.

Daha geniş resim şudur: Instruct varyantı, eski Completions API'ye karşı yazılmış koda, sohbet arayüzlü yeniden mimari zorlaması olmadan ileri bir yol sunmak için tam olarak vardı. Bu varyantın belirli bir anlık görüntüsüne sabitlenmek iki kat daha muhafazakârdır — hem API yüzeyi hem de model davranışı zaman içinde dondurulmuştur.

Bu anlık görüntüde neler var

Eylül 2023'te bulunduğu haliyle GPT-3.5 Turbo'nun instruct varyantı. 16.385 belirteçlik bağlam penceresi. Eski Completions API üzerinden tek dizeli istem girişi, tek dizeli tamamlama çıkışı. Logprob'lar doğrudan API üzerinden mevcuttur. Sohbet biçimlendirmesi yok, rol tabanlı yönlendirme yok, sohbet üzerine eğitilmiş yanıt kalıpları yok.

Bu anlık görüntüde olmayan şey, sonraki 3.5 sürümlerinde gelen her şeydir. JSON modu yok. Paralel fonksiyon çağrısı yok. Tekrar üretilebilirlik için seed parametresi yok — bu da hafif ironiktir, çünkü bu, tekrar üretilebilirlik amaçlarıyla sabitlenmiş anlık görüntüdür; API düzeyinde tekrar üretilebilirlik araçları olmadan model ağırlıkları kararlılığı elde edersiniz.

Model davranışı 3.5 neslindendir. O seviyede muhakeme derinliği. Olgusal yollarda alma veya inceleme gerektiren olgusallık. Daha sonra gelene göre daha az tutarlı olan reddetme kalibrasyonu.

Ekipler neden hâlâ buna sabitleniyor

Denetimlerde üç neden ortaya çıkıyor.

Birincisi, bu anlık görüntüden gelen logprob'lara bağlı aşağı akış kod bağımlılıkları. Eylül anlık görüntüsünün spesifik logprob dağılımları etrafında inşa edilmiş sınıflandırma boru hatları, kısıtlı çözümleme sistemleri ve yapılandırılmış örnekleme çalışmaları yükseltildiğinde gerileyebilir. Sonraki anlık görüntülerden gelen model davranışı benzerdir ancak olasılık dağılımları aynı değildir ve farkı hissedecek kadar sıkı ayarlanmış aşağı akış boru hatları yapışkan kalır.

İkincisi, tam olarak bu tanımlayıcıyı onaylamış olan düzenlenmiş iş akışları. 2023 sonundaki bazı uyumluluk incelemeleri Eylül anlık görüntüsünü özellikle isimlendirmişti ve yeniden onay döngüsü, sabitin hareket etmemesine yetecek kadar yavaş.

Üçüncüsü, araştırma tekrar üretilebilirliği. Instruct varyantını kullanan 2023 sonundan makaleler ve dahili değerlendirmeler, açıkça söylesinler ya da söylemesinler, genellikle bu anlık görüntüye atıfta bulunmaktadır. Bu sabit, söz konusu sonuçların tekrar üretilebilir kalmasını sağlar.

Kullanımdan kaldırma takvimi ne anlama geliyor

Bu, OpenAI ürün yelpazesinde hâlâ çözümlenebilir olan eski anlık görüntülerden biridir. Tarihli anlık görüntüler için kullanımdan kaldırma ufukları, OpenAI'ın tipik programı altında on iki ila on sekiz ay arasıdır. Eylül 2023, bu pencerenin erken ucunun çok ötesindedir. Uç noktanın bugün hâlâ yanıt vermesi, yarın da yanıt vereceğinin garantisi değildir.

Göç aciliyeti gerçektir. Aktif olarak planlayın. Bir takvim hatırlatıcısı ayarlayın. Göç hedefinin başka bir instruct anlık görüntüsü olmadığını unutmayın — Completions API yüzeyi kademeli olarak kapatılıyor, dolayısıyla göç, mevcut bir modelde sohbet arayüzüne ve bunun gerektirdiği mimari çalışmaya doğrudur.

Göç

Daha geniş instruct varyantına uygulanan aynı kalıp burada da geçerlidir; ek kısıtlama olarak, kayan etiketten değil dondurulmuş bir anlık görüntüden göç ediyorsunuz.

Logprob dağılımlarına sabitlenmiş iş yükleri için, aşağı akış çalışmasının mevcut OpenAI modellerindeki katı yapılandırılmış çıktı özelliğine taşınıp taşınamayacağını değerlendirin. Çıkarım katmanında şema zorlaması, var olmayan bir halef instruct modelinin peşinden koşmaktan çok, logprob farkındalıklı örneklemenin daha temiz bir yedeğidir.

Uyumluluk için sabitlenmiş iş yükleri için yeniden onay döngüsü göç maliyetinin bir parçasıdır. Denetçilerle konuşmaya kullanımdan kaldırma tarihi duyurulmadan önce başlayın; bunu zaman baskısı altında yapmak daha pahalıdır.

Araştırma tekrar üretilebilirliği için sabitlenmiş iş yükleri için pratik cevap, geçmiş rakamların yanı sıra mevcut bir modele karşı temel rakamları yayımlamak ve ardından üretim boru hattını geçirmektir. Tarihsel sonuçlar, arşivlenmiş anlık görüntülere ve kaydedilmiş çıktılara karşı tekrar üretilebilir kalır; canlı sistem mevcut ağırlıklara karşı çalışır.

Kayan instruct bağlamı için gpt-3.5-turbo-instruct sayfasına bakın. Mevcut OpenAI ürün yelpazesi için GPT-4.1 ve GPT-4o mini sayfalarına bakın.

Bugün ne yapmalı

Bu tanımlayıcı hâlâ kodunuzdaysa, adımlar somuttur.

Birincisi, çağrı yerini bulun ve sabitin neden var olduğunu belgeleyin. Yukarıdaki nedenler yaygın olanlardır; ekibinizin nedeni daha spesifik olabilir.

İkincisi, aday göç hedefinize karşı gerçek bir değerlendirme çalıştırın. Daha yeni modeller ve sohbet arayüzü farklı yönlendirme gerektirir; instruct dönemi kalıplarını ileri taşımak, bir halefi olduğundan daha kötü gösterebilir.

Üçüncüsü, geçişi kullanımdan kaldırma baskısı altında değil, kendi seçtiğiniz bir sürüm penceresi için planlayın. Eylül 2023 anlık görüntüsü, OpenAI ürün yelpazesinin eski ucundadır. Kullanımdan kaldırma tarihi, sürüm tarihinden daha yakındır.

Seçim

Yeni yapımlar için bu anlık görüntüyü seçmeyin. Kullanımdan kaldırılmıştır ve API yüzeyinin kendisi kademeli olarak kapatılıyor.

Mevcut entegrasyonlar için göç hedefi, mevcut bir sohbet arayüzlü modeldir — sohbet biçimli trafik için GPT-4o mini, 3.5 muhakeme tavanının zaten bir kısıtlama olduğu iş yükleri için GPT-4.1 veya GPT-4.1 mini. Bilinçli planlama yapın.

Son teknik inceleme: 2026-05-22 — Tokonomix.ai

gpt-3.5-turbo-instruct-0914 — illustration 2
Son otomatik test
27 May 2026 · 21:57 UTC · Test
P50 gecikme
P95 gecikme
Hatalar
1 / 6 çalıştırma
Son inceleyen Tokonomix Ekibi·26 Mayıs 2026