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OpenAI: GPT-3.5 Turbo Instruct

openai/gpt-3.5-turbo-instruct

टेक्स्टइनपुट: text4K28 सित॰ 2023 को जोड़ा गया

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OpenAI: GPT-3.5 Turbo Instruct एक नज़र में

इनपुट कीमत 434 टेक्स्ट मॉडल के मीडियन से 233% ज़्यादा है।
schema के साथ structured JSON output सपोर्ट करता है।
एक सामान्य request (1,000 इनपुट / 500 आउटपुट tokens) की लागत लगभग $0.00875 है।

OpenAI: GPT-3.5 Turbo Instruct के बारे में

GPT-3.5 Turbo Instruct, OpenAI का एक टेक्स्ट मॉडल है, जिसे 28 सितंबर 2023 को जारी किया गया था। यह GPT-3.5 Turbo का एक वेरिएंट है जिसे निर्देशात्मक प्रॉम्प्ट के लिए ट्यून किया गया है, और यह OpenAI के संवादात्मक मॉडलों में मौजूद चैट से संबंधित ऑप्टिमाइज़ेशन को छोड़ देता है। इसका प्रशिक्षण डेटा सितंबर 2021 तक जाता है, जो बताया गया नॉलेज कटऑफ है।

मॉडल इनपुट के रूप में टेक्स्ट लेता है और आउटपुट के रूप में टेक्स्ट लौटाता है, इसलिए यह मल्टीमॉडल कार्यों के बजाय सादे कम्प्लीशन शैली के काम के लिए उपयुक्त है। इसकी कॉन्टेक्स्ट लंबाई 4095 टोकन है और अधिकतम आउटपुट 3685 टोकन है। समर्थित रिक्वेस्ट पैरामीटर में temperature, top_p, max_tokens, stop, frequency_penalty, presence_penalty, logit_bias, logprobs, top_logprobs, seed, response_format, और structured_outputs शामिल हैं।

चूंकि मॉडल चैट के लिए ऑप्टिमाइज़्ड होने के बजाय निर्देश के लिए ट्यून किया गया है, इसलिए यह स्वाभाविक रूप से सिंगल-टर्न प्रॉम्प्ट से कम्प्लीशन वाले काम के लिए उपयुक्त है। सामान्य उपयोगों में टेक्स्ट का ड्राफ्टिंग और रीराइटिंग, सारांशीकरण, वर्गीकरण, किसी परिभाषित संरचना में एक्सट्रैक्शन, और जनरेशन पाइपलाइनें शामिल हैं जहां आप एक निर्देश भेजते हैं और एक प्रतिक्रिया प्राप्त करते हैं। Structured outputs और response_format का समर्थन तब उपयोगी होता है जब डाउनस्ट्रीम कोड को अनुमानित आकार चाहिए, और logprobs के साथ top_logprobs तब मदद करते हैं जब आप टोकन स्तर का विश्वास देखना चाहते हैं। seed पैरामीटर तब मदद करता है जब आप रनों के बीच अधिक प्रतिलिपि प्रस्तुत करने योग्य सैंपलिंग चाहते हैं।

आप मॉडल को api14 के OpenAI-संगत API के माध्यम से मॉडल आईडी "openai/gpt-3.5-turbo-instruct" का उपयोग करके कॉल करते हैं। रिक्वेस्ट OpenAI chat completions शैली के स्कीमा का पालन करती हैं, इसलिए मौजूदा OpenAI SDK और क्लाइंट केवल बेस URL और key बदलने के साथ काम करते हैं। अपने निर्देश को user message content के रूप में भेजें और ऊपर सूचीबद्ध किसी भी समर्थित पैरामीटर को सेट करें। ध्यान दें कि चूंकि यह मॉडल चैट के लिए ऑप्टिमाइज़्ड होने के बजाय निर्देश के लिए ट्यून किया गया है, इसलिए स्पष्ट एकल निर्देश के रूप में लिखे गए प्रॉम्प्ट लंबी मल्टी-टर्न बातचीत की तुलना में इसके लिए बेहतर उपयुक्त होते हैं।

योजना बनाते समय ध्यान रखने योग्य मुख्य बाधाएं 4095 टोकन की कॉन्टेक्स्ट लंबाई और सितंबर 2021 का नॉलेज कटऑफ हैं, इसलिए हाल की जानकारी चाहने वाली कोई भी चीज़ प्रॉम्प्ट में ही दी जानी चाहिए। लंबे दस्तावेज़, बड़ी कोड फ़ाइलें, या विस्तारित मल्टी-टर्न संवाद विंडो से अधिक हो सकते हैं या यहां कम स्वाभाविक रूप से काम कर सकते हैं। यदि आपको संवादात्मक आगे-पीछे बातचीत चाहिए, तो चैट के लिए ऑप्टिमाइज़्ड मॉडल आमतौर पर बेहतर मेल होता है, और यदि आपको बहुत बड़ा कॉन्टेक्स्ट चाहिए, तो कैटलॉग में कोई अन्य मॉडल बेहतर फिट होगा।

OpenAI: GPT-3.5 Turbo Instruct API कैसे कॉल करें

अपने dashboard में API key बनाएं।
अपनी भाषा के लिए आधिकारिक openai SDK इंस्टॉल करें।
baseURL को https://api14.com/api/v1 और model को "openai/gpt-3.5-turbo-instruct" पर सेट करें।

import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  baseURL: "https://api14.com/api/v1",
  apiKey: process.env.API14_API_KEY,
});

const result = await client.chat.completions.create({
  "model": "openai/gpt-3.5-turbo-instruct",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Explain vector databases in two sentences."
    }
  ]
});
console.log(result.choices[0].message.content);

समर्थित parameters

frequency_penaltylogit_biaslogprobsmax_tokenspresence_penaltyresponse_formatseedstopstructured_outputstemperaturetop_logprobstop_p

स्पेसिफिकेशन

Context लंबाई: 4,095
अधिकतम आउटपुट: 3,685
इनपुट: text
आउटपुट: text
Knowledge cutoff: 2021-09-30

api14 पर requests · पिछले 7 दिन

OpenAI: GPT-3.5 Turbo Instruct: अक्सर पूछे जाने वाले सवाल

OpenAI: GPT-3.5 Turbo Instruct API की कीमत कितनी है?: OpenAI: GPT-3.5 Turbo Instruct की कीमत इनपुट $5.25 / 1M tokens है। शुल्क आपके USD बैलेंस से सिर्फ सफल requests के लिए कटता है; फेल हुई requests मुफ्त हैं।
OpenAI: GPT-3.5 Turbo Instruct की context window कितनी है?: OpenAI: GPT-3.5 Turbo Instruct हर request में 4,095 tokens तक पढ़ता है, prompt, इतिहास और दस्तावेज़ मिलाकर। यह हर जवाब में 3,685 आउटपुट tokens तक लिखता है।
OpenAI: GPT-3.5 Turbo Instruct क्या कर सकता है?: OpenAI: GPT-3.5 Turbo Instruct text स्वीकार करता है और text लौटाता है। यह structured JSON output सपोर्ट करता है।
अपने कोड से OpenAI: GPT-3.5 Turbo Instruct कैसे कॉल करूं?: किसी भी OpenAI SDK को https://api14.com/api/v1 पर पॉइंट करें और model को "openai/gpt-3.5-turbo-instruct" पर सेट करें, कोड में और कोई बदलाव नहीं। इस पेज के कोड पैनल से तैयार उदाहरण कॉपी करें।
OpenAI: GPT-3.5 Turbo Instruct के विकल्प क्या हैं?: मिलती-जुलती कीमत वाले टेक्स्ट मॉडल: ByteDance Seed: Seed-2.0-Code, Google: Gemini 3 Flash Preview, Elorian: Glimpse। सभी एक ही API key से चलते हैं, इसलिए बदलना बस एक string बदलना है।

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