GPT-4o

gpt-4o

GPT-4o은(는) 출처에서 멀티모달 GPT-4o flagship, text/image input and broad general intelligence을(를) 핵심 특징으로 제시합니다. 주요 가치는 vision-language applications, 자연스러운 상호작용 and general assistant tasks에 있습니다. 따라서 일반 챗봇처럼 설명하기보다 이 모델만의 차별점을 중심으로 소개하는 것이 적합합니다.

Context Window

128K tokens

Maximum Output

16.4K tokens

Release Date

2024년 5월 13일

Modalities

GPT-4o 가격

입력 가격	출력 가격	캐시 읽기
$2.5/M	$10/M	$1.25/M

GPT-4o API 기능

Reasoning

Not supported

Tool calling

Supported

Temperature parameter

Supported

Attachments

Supported

Knowledge Base

2023-09-01

Endpoint Protocols

Completions APIMessages APIgemini

GPT-4o 모델 주요 특징

GPT-4o는 텍스트 생성, 이미지 이해, 빠른 응답을 결합해 다양한 작업을 처리하는 범용 모델입니다.

범용 언어 지능

하나의 범용 모델로 다양한 분야의 작성, 설명, 분석, 코딩 작업을 처리합니다.

이미지 이해

텍스트 지침과 함께 사진, 차트, 스크린샷, 문서 페이지를 해석합니다.

반응성 높은 범용 처리

모델 역량과 속도의 균형을 유지해 여러 일반 작업을 다루는 대화형 애플리케이션에 적합합니다.

GPT-4o 사용 사례

GPT-4o는 멀티모달 도우미, 시각 문서 분석, 대화형 콘텐츠 및 코딩 지원에 적합합니다.

멀티모달 지원

텍스트와 이미지가 결합된 질문에 답해 사용자가 보이는 내용을 자연어로 논의할 수 있게 합니다.

시각 문서 분석

문서 페이지, 표, 차트를 분석해 정보를 추출하고 패턴을 설명하며 간결한 요약을 작성합니다.

대화형 콘텐츠 지원

반응성 높은 다중 대화를 통해 텍스트나 코드 콘텐츠의 작성, 수정, 설명을 지원합니다.

TokenHub API로 GPT-4o 사용하는 방법

Create API key

import OpenAI from "openai"

const client = new OpenAI({
  apiKey: process.env.TOKENHUB_API_KEY,
  baseURL: "https://us-api.tokenhub.com/v1",
})

const result = await client.chat.completions.create({})
console.log(result.choices[0]?.message?.content)

GPT-4o 벤치마크

지표 점수
Artificial Analysis Intelligence IndexArtificial Analysis Intelligence Index는 여러 평가 영역에서 측정한 모델의 전반적인 역량을 종합한 지표입니다.	종합 역량 평가	9.6
Artificial Analysis Coding IndexArtificial Analysis Coding Index는 코딩 및 소프트웨어 엔지니어링 작업에서 모델의 성능을 종합한 지표입니다.	코딩 역량 종합 평가	16.6
지식 및 추론
GPQAGPQA는 대학원 수준의 과학 문제로 전문적인 추론 능력을 평가하는 벤치마크입니다.	고난도 과학 문제 해결	52.1%
HLEHLE는 다양한 분야의 전문가 수준 지식과 추론 능력을 측정하는 고난도 종합 벤치마크입니다.	다분야 전문가 수준 평가	2.9%
코딩 및 소프트웨어 엔지니어링
LiveCodeBenchLiveCodeBench는 평가 데이터 오염을 줄이기 위해 최근 공개된 프로그래밍 문제로 코딩 능력을 평가합니다.	최신 코딩 문제	31.7%
SciCodeSciCode는 과학적 맥락을 바탕으로 한 알고리즘 구현을 포함해 과학 컴퓨팅용 Python 프로그래밍 능력을 평가합니다.	과학 컴퓨팅 코딩 과제	33.1%
Terminal-Bench HardTerminal-Bench Hard는 AI 에이전트가 터미널 환경에서 어려운 작업을 완료할 수 있는지 평가합니다.	고난도 터미널 작업 수행	8.3%
수학
MATH-500MATH-500은 엄선된 고난도 문제를 통해 수학적 문제 해결 능력을 평가합니다.	고난도 수학 문제 해결	79.5%
AIMEAIME는 수학 경시대회 형식의 문제를 통해 수학적 추론 능력을 측정합니다.	수학 경시대회 형식 문제	11.7%
지시 준수 및 에이전트 작업
IFBenchIFBench는 모델이 세부 지시와 제약 조건을 얼마나 일관되게 따르는지 측정합니다.	프롬프트 제약 준수	36.0%
AA-LCRAA-LCR은 긴 컨텍스트 윈도우 전반에서 추론 품질을 측정합니다.	긴 컨텍스트 추론	35%
τ²-Benchτ²-Bench는 도구와 상태 제약이 있는 실제 워크플로에서 대화형 에이전트의 역량을 평가합니다.	에이전트 워크플로 작업	28.9%

지표 출처 Artificial Analysis

GPT-4o 자주 묻는 질문

GPT-4o의 포지션, 적합한 용도, 주요 강점, 고려할 제한 사항과 TokenHub 연동 시 확인할 내용을 알아보세요.

GPT-4o은 어떤 유형의 모델인가요?+

GPT-4o 모델은 일반 텍스트와 시각 이해를 지원하는 OpenAI의 이전 세대 Omni 모델로, 현재는 구형 API 선택지입니다. ChatGPT에서는 종료되었지만 API에서는 제공될 수 있으므로 TokenHub의 현재 목록을 확인하세요.

팀은 GPT-4o을 어떤 용도로 사용하면 좋나요?+

텍스트와 이미지 입력 분석, 반응성 높은 대화형 어시스턴트, 그리고 범용 콘텐츠 생성에 적합합니다. 프로덕션 적용 전에 대표 입력으로 테스트하고 측정 가능한 승인 기준을 정하세요.

GPT-4o이 뚜렷한 기술적 이점을 갖는 부분은 어디인가요?+

가장 실용적인 강점은 텍스트와 이미지를 함께 이해하는 능력, 폭넓은 범용 성능, 그리고 반응성 높은 대화 성능입니다. 이 조합은 반응성 높은 대화형 어시스턴트에 특히 유용합니다.

GPT-4o 대신 다른 모델을 선택해야 하는 경우는 언제인가요?+

신규 개발에서 공급자의 최신 권장 세대를 사용해야 하는 경우, 전용 추론 모델이 필요한 경우, 또는 중요한 의사결정에 사람의 검토를 넣을 수 없는 경우에는 다른 모델을 고려하세요. 사실, 법률, 재무, 의료, 운영과 관련된 중요한 출력은 자격을 갖춘 사람이 검토해야 합니다.

GPT-4o을 TokenHub와 연동하기 전에 무엇을 확인해야 하나요?+

TokenHub에서는 GPT-4o에 표시된 정확한 모델 식별자를 선택하고 계정 문서의 엔드포인트와 TokenHub 자격 증명을 사용하세요. 플랫폼 제공 범위가 공급자의 전체 기능과 다를 수 있으므로 TokenHub 최신 문서에서 텍스트·이미지 입력 지원 여부를 확인하세요.

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