OpenAI annonce une baisse de prix importante pour son modèle GPT-4o. Cette réduction intervient en pleine guerre des prix avec Google. De plus, de nouvelles fonctionnalités sont désormais disponibles pour faciliter la vie des utilisateurs.
GPT-4o est la dernière évolution du modèle deintelligence artificielle GPT-4 d’OpenAI. Ce dernier permet non seulement la génération de texte, mais aussi le traitement d’images grâce à ses capacités de vision améliorées. Il est également plus rapide et plus économique que ses prédécesseurs, ce qui le rend idéal pour une variété d’applicationsdes conversations naturelles avec les utilisateurs aux analyses complexes.
Récemment, OpenAI a annoncé un Réduction de prix pour GPT-4oElle entre ainsi dans une véritable guerre des prix avec la Gemini 1.5 Pro de Google, qui commence à être intégrée partout. En effet, cette dernière a également vu ses prix diminuer. Elle est désormais proposée à 3,50 $ (environ 3,20 €) par million de tokens d’entrée et 10,50 $ (environ 9,60 €) par million de tokens de sortie. Cette concurrence intense pousse les prix à la baisse, ce qui n’est pas pour déplaire aux utilisateurs.
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Le modèle GPT-4o était initialement proposé à 5,00 $ (environ 4,60 €) par million de jetons d’entrée et 15,00 $ (environ 13,70 €) par million de jetons de sortie. Maintenant, Ces prix sont réduits à 2,50 $ (environ 2,30 €) pour les jetons d’entrée et 10,00 $ (environ 9,10 €) pour les jetons de sortie.
Mais qu’est-ce qu’un token exactement ? Un token est une unité de texte utilisée par le modèle. Par exemple, un mot courant comme « chat » peut en représenter un, tandis que des mots plus longs ou des phrases entières peuvent en représenter plusieurs. Pour les abonnés standards qui paient déjà l’abonnement mensuel à GPT-4o, cette réduction de prix signifie donc qu’ils pourront obtenir plus de tokens pour leur argent. Cela leur permettra de :utiliser plus d’IA sans coûts supplémentaires.
En plus de cette réduction de prix, OpenAI a introduit les « Sorties structurées ». nouvelle fonctionnalité permet de garantir que les réponses générées par le modèle correspondent exactement aux formats de données attendus. Cela est particulièrement utile pour les professionnels et les utilisateurs avancés qui intègrent l’IA dans des applications spécifiques. Ils pourront ainsi obtenir des résultats plus précis et répondre à leurs besoins sans avoir à procéder à de nombreuses modifications.