İçeriğe geç
Seviye C — Uzman
Çalıştığı yer:USYapıldığı yer:United States
OpenAI

gpt-4-turbo-2024-04-09

Seviye C — Uzman

Tokonomix Editöryel Ekibi·İnceleyen Mes Kalkan··

GPT-4 Turbo (2024-04-09), OpenAI tarafından geliştirilen büyük bir dil modelidir ve GPT-4 mimarisinin optimize edilmiş bir versiyonunu temsil eder. Bu model, içerik oluşturma, analiz, soru cevaplama, kodlama desteği ve yapılandırılmış veri çıkarma dahil olmak üzere geniş bir doğal dil işleme görev yelpazesini destekleyen genel amaçlı metin üretimi için tasarlanmıştır. Hem metin girdilerini işler hem de metin çıktıları üretir, çok modlu özellikler olmaksızın OpenAI'ın amiral gemisi modellerinden beklenen standart yetenekleri korur. Model, çeşitli alanlarda güçlü performansı sürdürürken, önceki GPT-4 sürümlerine kıyasla eğitim verimliliği ve yanıt kalitesinde iyileştirmeler içerir. Gelişmiş akıl yürütme yetenekleri, bağlamın nüanslı şekilde anlaşılması ve karmaşık talimatları takip etme becerisi sergiler. Bu sürümün eğitim verileri 2023 sonlarında bir bilgi kesme noktasına sahiptir ve önceki versiyonlara göre daha güncel bilgi sağlar. Kesin bağlam penceresi boyutu OpenAI tarafından kamuya açıklanmamış olsa da, GPT-4 Turbo varyantları genellikle temel GPT-4 modeline kıyasla genişletilmiş bağlam uzunluklarını destekler ve daha uzun belgelerin ve konuşmaların işlenmesini mümkün kılar. OpenAI'ın model yelpazesin içinde, GPT-4 Turbo, GPT-4'ün yüksek performanslı, maliyet açısından optimize edilmiş bir varyantı konumunu işgal eder. Görüntülü GPT-4'ün çok modlu yetenekleri veya alana özgü modellerin özel özellikleri olmaksızan gelişmiş dil anlama ve üretimi gerektiren kullanıcılara hizmet eder. Bu sürüm, OpenAI'ın GPT-4 ailesinin sürekli iyileştirilmesini temsil eder ve yetenek ile pratik dağıtım hususları arasında denge kurar.

GPT-4 Turbo'nun Nisan 2024 sürümü, OpenAI'nin önceki iterasyonlarına göre daha güncel bilgi tabanı ve optimize edilmiş yanıt kalitesiyle C katmanında konumlanan güçlü bir genel amaçlı modeldir.

Tokonomix model değerlendirme raporu
Bölüm 01

Kalite puanları

Çeşitli görev kategorilerinde yargıç modelin puanlarından elde edilen değerlendirme sonuçları. Puanlar tutarlılık, doğruluk ve talimat takibini yansıtır.

99
Yaratıcı
83
Olgusal
100
Çok dilli
98
Akıl yürütme
Bölüm 02

Fiyat geçmişi

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

💰
API tarifeleri — gpt-4-turbo-2024-04-09
$10.00 1M giriş token başına
$30.00 1M çıkış token başına
≈ $0.0120 tipik konuşma başına (800 token)
Giriş vs çıkış fiyatı (1M token başına)
1M giriş token başına$10.00
1M çıkış token başına$30.00

Pricing over time

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

$10.00

input / 1M

— stable

$30.00

output / 1M

— stable

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

Güçlü & zayıf yönler

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

Güçlü yönler

Gelişmiş mantıksal muhakeme kapasitesiKarmaşık talimatları takip etmeKod yazma ve analiz desteğiYapılandırılmış veri çıkarma2023 sonu bilgi tabanıÇok çeşitli alanlarda performansOptimize edilmiş eğitim verimliliğiUzun doküman işleme kapasitesi

Zayıf yönler

Görsel işleme yeteneği yok2023 sonrası olayları bilmiyorContext pencere boyutu belirsizC katmanı maliyet yapısı
Bölüm 04

Yetenekler

toolssource: litellmvisionpdf inputparallel toolsprompt cachingmax output tokens: 4096
Bölüm 05

Sık sorulan sorular

9 Nisan 2024 tarihli GPT-4 Turbo iterasyonudur. Önceki GPT-4 Turbo sürümlerine göre daha güncel bilgi tabanı ve iyileştirilmiş yanıt kalitesi sunar, ancak çok modlu yetenekleri içermez.

Gelişmiş muhakeme yetenekleri ve geniş görev yelpazesindeki performansıyla GPT-4 Turbo, çok modlu özellikler gerektirmeyen üretim ortamları için sağlam bir seçimdir.

Tokonomix editör değerlendirmesi
Bölüm 06

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 07

Tokonomix kıyaslama kararları

⚖️
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-4-595/100 · 110 runs
101 correct7 partial2 wrong92% accuracy
2026-07-26

Major capability expansion with tools and vision support added

This release represents a significant capability expansion for GPT-4 Turbo, introducing several new features that extend the model's functionality beyond text-only interactions. The model now supports tool calling, vision input, PDF processing, parallel tool execution, and prompt caching. These additions enable developers to build more sophisticated applications that can process images, handle documents, and integrate with external systems more efficiently. The tool calling capability allows the model to interact with APIs and execute functions, while vision support enables analysis of images alongside text. Parallel tools execution can improve efficiency for complex workflows requiring multiple tool calls. PDF input support streamlines document processing workflows. Prompt caching offers potential performance and cost benefits for repeated queries with similar context. Despite these substantial additions, performance metrics remain stable across standard benchmarks, suggesting the core language understanding and generation capabilities have been maintained. Users should note that these new features significantly broaden the model's use cases, particularly for multimodal applications and complex agent workflows. The stability of existing performance indicators suggests that adopting these new capabilities should not compromise baseline text generation quality.

Quality

Latency p50

Test runs

0

Tools and vision support added PDF input capability introduced Parallel tools execution enabled Prompt caching now available
Bölüm 08

Tam model profili

gpt-4-turbo-2024-04-09 — illustration 1
gpt-4-turbo-2024-04-09: Nisan 2024 Turbo dondurması

gpt-4-turbo-2024-04-09, OpenAI'nin GPT-4 Turbo serisinin Nisan 2024 tarihli anlık görüntüsüdür. Üretim dağıtımlarının, herhangi bir günde dönen gpt-4-turbo takma adının işaret ettiği şey yerine, o sürümden gelen spesifik Turbo davranışını istediklerinde sabitlendikleri dondurma noktasıdır.

2026 ortalarında bu, eski bir üretim sabitleme noktasıdır. İlgili soru, ne zaman yeni başlanacağı değil, ne zaman ileriye doğru göç edileceğidir.

Bu anlık görüntünün temsil ettiği şey

Nisan 2024'e gelindiğinde GPT-4 Turbo, birkaç aydır üretim-kararlı amiral gemisiydi. Bu anlık görüntü şunları yakalar:

  • Turbo serisinin orijinal ayırt edici özelliği olan 128k bağlam penceresi.
  • Birkaç tur iyileştirmeden sonra mevcut haliyle araç kullanımı ve JSON modu davranışı.
  • Erken-2024 prompt kalıplarına göre ayarlanmış reddetme tutumu.
  • Görüntü özelliğinin etkinleştirildiği varyantlarda görme yetenekleri.

Nisan 2024 sürümü, GPT-4o "omni" neslinin o yılın ilerleyen dönemlerinde varsayılan amiral gemisi olarak devralmasından önceki son büyük Turbo iterasyonuydu. 2024 ortalarında canlıya geçen birçok üretim dağıtımı bu anlık görüntü üzerinde stabilize oldu ve o zamandan beri üzerinde çalışıyor.

2026 standartlarına göre sahip olmadığı şeyler:

  • Yerel ses işleme. Bu, GPT-4o ailesiyle birlikte geldi.
  • GPT-4o ve GPT-5'in birlikte sunduğu iyileştirilmiş uzun-bağlam dikkati.
  • Yeni nesillerin rafine ettiği araç kullanımı ergonomisi — paralel çağrı, karmaşık şemalarda şema uyumu.
  • Güncel prompt kalıplarına kalibre edilmiş reddetme davranışı. Bazı reddetmeler 2026 standartlarına göre aşırı temkinli hissettiriyor.

Üretim dağıtımları neden bu anlık görüntüyü sabitliyor

Herhangi bir tarihli anlık görüntü sabitleme ile aynı genel mantık: gelecekteki iyileştirmelere erişim yerine davranışsal öngörülebilirlik.

Spesifik Turbo bağlamı: Nisan 2024 davranışı üzerinde yayına geçen dağıtımlar, genellikle aynı prompt şablonları, aynı alt akış ayrıştırma varsayımları ve aynı QA test paketleri üzerinde bir yıldan fazla süredir çalışıyor. Bu sabitleme noktasından göç etmek gerçek mühendislik işidir, bir model adı değiştirme değil.

Sabitlemenin hâlâ mantıklı olduğu yaygın durumlar:

  • Model-versiyon kanıtının denetim izinin bir parçası olduğu uyumluluk-bağlı dağıtımlar.
  • Davranışsal tutarlılığın uzun bir dağıtım dönemi boyunca kullanıcı deneyiminin bir parçası olduğu müşteri odaklı ürünler.
  • Göçün uç durumlarda gerileme riski taşıdığı, Turbo'nun tuhaflıklarına özel olarak ayarlanmış prompt şablonlarına sahip işlem hatları.
  • A/B testleri, araştırma protokolleri veya modelin sabit olduğu uzun süreli değerlendirmeler.

Göç sorusu

2026 için dürüst cevap şu: "Yapıp yapmamayı değil, göçü planlamalısınız." OpenAI'nin kullanımdan kaldırma politikası önceden haber veriyor, ancak GPT-4 Turbo serisi sonunda emekli olacak. Gerçekçi göç hedefleri:

  • OpenAI'nin kataloğunda en yakın davranışsal eşleşmeye ihtiyaç duyan iş yükleri için gpt-4o.
  • Turbo'nun görev için aşırı güçlü olduğu maliyet duyarlı iş yükleri için gpt-4o-mini.
  • Kalite yükseltmesinin tam yeniden doğrulamaya değer olduğu iş yükleri için GPT-5 ailesi.

Disiplinli bir göçün şekli:

  • Dağıtımınızın bağımlı olduğu boyutları kapsayan temsili bir değerlendirme derlemi oluşturun.
  • Aday değiştirme modellerini Turbo sabitlemesinin yanında derlem üzerinde çalıştırın.
  • Değiştirmenin nerede kazandığını, nerede eşleştiğini ve spesifik trafiğinizde nerede gerilediğini belirleyin.
  • Ödünleşimler kabul edilebilir olduğunda göç edin ve kullanımdan kaldırma zamanlamayı zorlamadan önce işi bütçeleyin.

Yetersiz kaldığı noktalar

2026 standartlarına göre.

Ses yok. GPT-4o ailesi herhangi bir ses iş yükü için ileriye giden yoldur.

80k tokenin ötesinde anlamlı şekilde bozulan uzun-bağlam dikkati. Yeni modeller aynı 128k pencere boyunca derinlikte dikkati daha iyi tutuyor.

Eski hissettiren araç kullanımı ergonomisi. Karmaşık şemalarda şema uyumu, güncel nesil modellerden gözle görülür şekilde daha zayıf.

Artık optimumu temsil etmeyen maliyet profili. GPT-4o ailesindeki mini-katman modeller, Turbo iş yüklerinin çoğunu maliyetin bir kesirine hallediyor. Sınır-katman GPT-5, daha zor iş yüklerini daha iyi kalitede hallediyor.

Kendi barındırmalı dağıtım. Yalnızca OpenAI API'si — tüm OpenAI kataloğu ile aynı kısıtlama. Yerinde alternatifler için /usecases/local sayfasına bakın.

Bu tam anlık görüntü ne zaman sabitlenmeli

gpt-4-turbo-2024-04-09 üzerinde kalın:

  • Mevcut bir üretim dağıtımı bu spesifik anlık görüntüye karşı doğrulandıysa ve göç maliyeti şu anda bütçelenmemişse.
  • Bir uyumluluk gereksinimi model versiyonunu anlık görüntü düzeyinde sabitlediğinde.
  • Bir değiştirmenin değerlendirmesi ortasındasınız ve değerlendirme sırasında kararlı bir temel çizgi olarak Turbo sabitlemesine ihtiyacınız var.

Ondan uzaklaşın:

  • Dağıtım Turbo'nun zayıf noktalarını kullanıyorsa — ses, derin-bağlam akıl yürütme, modern araç kullanımı.
  • OpenAI, Turbo serisi için kullanımdan kaldırma zamanlamasını duyurduğunda.
  • gpt-4o veya gpt-5'e karşı bir yeniden doğrulama, ürününüz için önemli olan boyutlarda açık kazanımlar gösterdiğinde.

Dağıtım notları

Standart Chat Completions API'si. Anlık görüntü sabitlemesi tamamen bir model adı seçimidir; API yüzeyi diğer Turbo anlık görüntüleriyle ve daha geniş Chat Completions uç noktasıyla özdeştir.

Token faturalandırması Turbo anlık görüntü oranlarında, bu da mini-katman ve tam-katman GPT-4o fiyatlandırması arasında oturur. Çoğu iş yükü için göç maliyet durumu, kalite durumundan bağımsızdır — GPT-4o-mini'ye davranışsal olarak eşdeğer bir göç bile genellikle para tasarrufu sağlar.

Pragmatik okuma. Bu, GPT-4 Turbo'nun Nisan 2024 dondurmasıdır. Mevcut bir dağıtım eylemsizliği haklı çıkardığında ve göç bütçelenmediğinde üzerinde kalın. Kullanımdan kaldırma zamanlamayı zorlamadan önce göçü planlayın. Bir hedefe karar vermeden önce iş yükünüzü /live-test sayfasında GPT-4o ve GPT-5 alternatifleriyle karşılaştırın.

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

gpt-4-turbo-2024-04-09 — illustration 2gpt-4-turbo-2024-04-09 — illustration 3
Son otomatik test
26 Tem 2026 · 05:32 UTC · Test
P50 gecikme
6778 ms
P95 gecikme
Hatalar
0 / 6 çalıştırma
Son inceleyen Tokonomix Ekibi·26 Mayıs 2026