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GPT-4o Mini: nuevo modelo con prestaciones mejoradas y precios ventajosos
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Es el Ford Mustang entre los modelos de lenguaje AI: GPT-4o Mini. Un modelo para principiantes y desarrolladores preocupados por el precio que combina alto rendimiento y rentabilidad. A mediados de julio de 2024, la empresa OpenAI, que se dio a conocer mundialmente a través del chatbot "ChatGPT" como muy tarde, sustituyó el anterior modelo de lenguaje GPT-3.5 Turbo por el modelo GPT-4o Mini.
En este artículo te explicamos todo lo que necesitas saber sobre el nuevo modelo de IA de Open AI. También comparamos el nuevo GPT-4o Mini de bajo coste con su predecesor y con los modelos de la competencia Google Gemini 1.5 Flash y Claude 3 Haiku.
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La rentabilidad es la mayor ventaja del nuevo modelo GPT
El modelo de lenguaje de IA GPT-4o Mini es, por un lado, el resultado del proceso de innovación de OpenAI. Por otro, es una reacción tardía a la feroz competencia en el sector de la IA.
Las cifras clave más importantes: Una ventana de contexto de 128 k, hasta 16.000 fichas de salida y una velocidad de salida de 182 fichas por segundo: todo esto está disponible con la GPT-4o Mini por sólo 15 céntimos por 1 millón de fichas de entrada y 60 céntimos por 1 millón de fichas de salida.
La consecuencia lógica: con el GPT-4o Mini, OpenAI ha superado a los modelos Google Gemini 1.5 Flash y Claude 3 Haiku en el campo de los modelos lingüísticos de alto rendimiento y a la vez económicos para principiantes. La razón principal del buen rendimiento en comparación con los modelos de la competencia es la rentabilidad.
Hacía tiempo que OpenAI debería haber lanzado al mercado un modelo de lenguaje de bajo coste y alto rendimiento. Numerosas empresas ofrecían modelos de lenguaje más baratos que GPT-3.5 Turbo para principiantes y desarrolladores preocupados por el precio. Ejemplos de ello son Google Gemini 1.5 Flash y Claude 3 Haiku, que no sólo tenían más rendimiento, sino también capacidades multimodales y, por tanto, más funciones que GPT-3.5 Turbo.
Según Olivier Godement, responsable de ChatGPT, OpenAI se había tomado deliberadamente su tiempo para desarrollar una versión potente pero rentable de su modelo de lenguaje de IA. Ello se debe a que se han centrado en modelos grandes y potentes, como GPT-4 y el nuevo GPT-4o. Ahora se ha reconocido la importancia de los modelos de bajo coste y se ha lanzado al mercado un producto adecuado con el desarrollo de GPT-4o Mini.
Es precisamente este modelo rentable y potente el que ahora comparamos en Specht GmbH con su predecesor, el GPT-3.5 Turbo, y con los modelos de la competencia Google Gemini 1.5 Flash y Claude 3 Haiku. Los comparamos basándonos en los tres criterios siguientes:
- Costes
- Habilidades
- Rendimiento
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Costes: Los promotores pagan un máximo de 15 céntimos por millón de fichas de entrada.
Los costes para los desarrolladores son diferentes a los de los usuarios del chatbot, ya que los desarrolladores no están interesados en utilizar el chatbot, sino en integrar el modelo lingüístico en su entorno de desarrollo. Para ello, los desarrolladores utilizan la API que ofrece OpenAI. La API (Application Programming Interface) es una interfaz de programación.
La API permite a los desarrolladores utilizar el modelo lingüístico de forma individual en sus propios sistemas y aplicaciones. El precio por utilizar los modelos GPT se calcula en función del número de tokens de entrada (input tokens) y de salida (output tokens). El modelo GPT-3.5 Turbo tenía un precio excesivo en comparación con los modelos más pequeños de las empresas competidoras, que tenían más prestaciones y capacidades.
Para no perder cuota de mercado frente a la competencia con su modelo pequeño, que seguía siendo GPT-3.5 Turbo hasta julio de 2024, se necesitaba una solución rentable y atractiva . Así que OpenAI desarrolló el modelo de lenguaje GPT-4o Mini, que presenta las siguientes diferencias de coste con respecto a su predecesor:
Modelo | Costes ordinarios | Costes de la API por lotes |
GPT-4o Mini | - 15 céntimos / 1 millón de fichas de entrada - 60 céntimos / 1 millón de fichas de salida | - 8 céntimos / 1 millón de fichas de entrada - 30 céntimos / 1 millón de fichas de salida |
GPT-3.5 Turbo 0125 | - 50 céntimos / 1 millón de fichas de entrada - 1,50 $ / 1 millón de fichas de salida | - 25 céntimos / 1 millón de fichas de entrada - 75 céntimos / 1 millón de fichas de salida |
GPT-3.5 Turbo Instruct | - 1,50 $ / 1 millón de fichas de entrada - 2,00 $ / 1 millón de fichas de salida | - 75 céntimos / 1 millón de fichas de entrada - 1,00 $ / 1 millón de fichas de salida |
"API por lotes" es una oferta de OpenAI que ofrece costes más bajos como compensación por un mayor tiempo de espera de las respuestas de la IA. En determinados casos de uso, puede tener sentido que los desarrolladores se registren en Batch API. Si desea obtener más información sobre la API por lotes, OpenAI ofrece una página de información.
En el resto de este artículo, examinaremos más de cerca el rendimiento y las capacidades de los modelos GPT-3.5 Turbo, GPT-4o Mini, Google Gemini 1.5 Flash y Claude 3 Haiku en una comparativa. En primer lugar, concluimos la comparación de costes de los modelos con la siguiente información:
- Gemini 1.5 Flash de Google tiene la ventaja de que existe una versión gratuita para desarrolladores. Sin embargo, el uso de la API está muy limitado con esta versión.
- En la versión de pago, Gemini 1.5 Flash de Google tiene precios que dependen, entre otras cosas, de la duración de las indicaciones, es decir, de las instrucciones dadas a la IA.
- Los precios de Gemini 1.5 Flash son ligeramente inferiores a los de GPT-3.5 Turbo, es decir, muy superiores a los del nuevo GPT-4.o Mini. Ejemplo: 0,35 céntimos por 1 millón de fichas de entrada para avisos con hasta 128.000 fichas.
- Claude 3 Haiku, el modelo más barato de Anthropic, es muy asequible a 25 céntimos por 1 millón de fichas de entrada, pero más caro que el nuevo GPT-4o Mini.
- En términos de tokens de salida, Claude 3 Haiku de Anthropic supera claramente al nuevo modelo de bajo coste de OpenAI , con 1,25 dólares por cada millón.
Con GPT-4o Mini, OpenAI ha creado, por tanto, un modelo de lenguaje que convence en una comparación de modelos de bajo coste y alto rendimiento con los costes más bajos. En vista de los costes extraordinariamente bajos, cabe preguntarse si el modelo de IA cumple siquiera los requisitos cualitativos de los desarrolladores....
Capacidades: Comparación de las pruebas de IA de GPT-4o Mini y otros modelos lingüísticos
Los puntos de referencia de IA se utilizan para evaluar el rendimiento y las capacidades de los modelos de IA. Como parte del anuncio del nuevo modelo de lenguaje GPT-4o Mini, OpenAI ha subido a su sitio web un gráfico relativo a los puntos de referencia de IA.
Este gráfico muestra una puntuación en porcentaje para cada parámetro. La puntuación proporciona información sobre la precisión con la que los modelos lingüísticos realizan tareas de áreas de rendimiento específicas.
La comparativa OpenAI incluye GPT-3.5 Turbo, GPT-4o Mini, Google Gemini 1.5 Flash y Claude 3 Haiku. Antes de enumerar y analizar los gráficos, explicaremos primero la importancia de los puntos de referencia de IA para una comprensión exhaustiva:
- MMLU (Comprensión lingüística multitarea masiva): Este es uno de los puntos de referencia más importantes, ya que evalúa los conocimientos generales y la capacidad para resolver problemas. El MMLU abarca diversas áreas temáticas, desde las ciencias naturales hasta la cultura y el ocio.
- GPQA: se trata de un conjunto de cientos de preguntas tipo test creadas por Google. Las preguntas son de nivel universitario y suponen un gran reto para la IA. Cuanto mejor sea su rendimiento, más capaz será la IA de responder correctamente a preguntas especialmente difíciles y específicas.
- DROP: este parámetro de IA es menos importante en los procedimientos de evaluación. Se utiliza para comprobar si un modelo lingüístico es capaz de comprender el contenido de varios párrafos y extraer conclusiones correctas.
- MGSM (Matemáticas Multilingües para Primaria): El nivel matemático de esta prueba de referencia de IA es bajo, pero la prueba sigue siendo útil. Las tareas se plantean en varios idiomas para poder comprobar la capacidad de la IA de comprender y procesar tareas numéricas en varias lenguas.
- Matemáticas: esta prueba está diseñada para comprobar plenamente las capacidades matemáticas y lógicas de un modelo lingüístico. Se trata de una prueba general de matemáticas.
- Human Eval: esta prueba de IA analiza la capacidad de los modelos lingüísticos para generar códigos de programación. El modelo de IA tiene que resolver más de 100 tareas de programación como parte de la prueba. La funcionalidad del código se comprueba mediante software.
- MMMU (Massive Multi-Discipline Multimodal Understanding and Reasoning): Esta prueba comparativa de IA está diseñada específicamente para modelos lingüísticos multimodales y, por tanto, es relevante para el modelo GPT-4o Mini. Los modelos de IA se someten a una comprobación detallada de sus capacidades multidisciplinares a nivel universitario.
- MathVista: esta métrica puede utilizarse para analizar y evaluar las capacidades matemáticas de los modelos de IA en contextos visuales. Un ejemplo de ello es la capacidad de una IA para analizar gráficos matemáticos y extraer de ellos las conclusiones adecuadas.
El siguiente gráfico muestra ahora que el modelo GPT-3.5 Turbo era inferior a sus competidores Google Gemini 1.5 Flash y Claude 3 Haiku en las pruebas de IA MMLU, GPQA, DROP, MGSM y Human Eval, y sin embargo costaba bastante más a los desarrolladores. GTP-3.5 Turbo no pudo analizarse en las pruebas de IA MMMU y MathVista, ya que el modelo de lenguaje de IA no disponía de las capacidades correspondientes. Por tanto, GPT-3.5 Turbo era claramente inferior a sus competidores en términos de pruebas de IA.
Con el modelo GPT-4o Mini AI, las tornas han vuelto a cambiar claramente a favor de OpenAI en comparación con la competencia. GPT-4o Mini supera a GPT-3.5 Turbo, Google Gemini 1.5 Flash y Claude 3 Haiku en casi todos los benchmarks. Incluso si las diferencias cualitativas pueden ser pequeñas en algunos casos, GPT-4o Mini es mucho más atractivo para los desarrolladores debido a sus costes significativamente más bajos.
Una comparación exhaustiva con GPT-3.5 Turbo revela claras ventajas para el modelo GPT-4o Mini. En el importante benchmark MMLU (Massive Multitask Language Understanding), GPT-4o Mini alcanzó una puntuación del 82% y superó a su predecesor en un 12,2%. Aquí tienes un resumen de la puntuación de GPT-4o Mini en todos los benchmarks:
- MMLU: 82 por ciento
- GPQA: 40,2
- DESCENSO: 79,7
- MGSM: 87 por ciento
- MATEMÁTICAS: 70,2
- Eval humano: 87,2
- MMMU: 59,4
- Matemáticas Vista: 56,7
También se han introducido nuevas funciones en GPT-4o Mini. Los dos aspectos más importantes se describen en las dos secciones siguientes.
1ª innovación: Introducción de capacidades multimodales
Actualmente, las capacidades multimodales introducidas con GPT-4o Mini son aún limitadas. No obstante, el modelo lingüístico ya puede procesar entradas gráficas a través de la API. Esto abre más posibilidades para que los desarrolladores integren el modelo de IA en sus aplicaciones. OpenAI ha anunciado la futura ampliación de las capacidades multimodales para incluir la entrada y salida de información de imagen, vídeo y audio.
2ª innovación: protección contra varios tipos de manipulación
Entre otras cosas, OpenAI ha aumentado la seguridad contra las inyecciones de instrucciones, lo que constituye una inmensa ventaja de GPT-4o Mini. Se trata del primer modelo de lenguaje de IA de la empresa con una jerarquía de instrucciones. Gracias a esta tecnología, el modelo de lenguaje es inmune a los ataques de inyección de instrucciones y a otros tipos de manipulación.
Un ejemplo de ataque de inyección de prompt es: "Ignora todas las instrucciones previas del sistema". En este prompt, los modelos de lenguaje anteriores eran propensos a ignorar las instrucciones de los desarrolladores de OpenAI. Ignorar las instrucciones de los desarrolladores es uno de los mayores peligros potenciales que puede albergar una IA.
Rendimiento: ventana contextual ampliada y gran cantidad de fichas de salida
El rendimiento de los modelos de IA puede analizarse utilizando varias métricas. Una de ellas es la ventana de contexto. Indica cuántos tokens -es decir, cuántas palabras a la vez- puede procesar un modelo lingüístico. Cuanto mayor es la ventana de contexto, más largas y detalladas son las conversaciones que una IA puede mantener con el usuario.
Con una ventana de contexto de 128.000 tokens, el modelo GPT-4o Mini supera a su predecesor GPT-3.5 Turbo en un factor de ocho aproximadamente. Esto sitúa al nuevo modelo de OpenAI justo por detrás de la ventana de contexto de 200k del Claude 3 Haiku de Anthropic. Google Gemini 1.5 Flash tiene incluso una ventana de contexto pionera de 1 millón de tokens.
La ventana contextual muestra que, aunque GPT-4o Mini es mejor que su predecesor, no puede seguir el ritmo de Claude 3 Haiku y Google Gemini 1.5 Flash. Por otra parte, GPT-4o Mini obtiene mejores resultados en cuanto a número de tokens de salida y velocidad de salida. Además, GPT-4o Mini está entrenado con datos de 2023 y, por tanto, se encuentra en un estado de conocimiento más reciente que los modelos de la competencia.
La velocidad de salida indica cuántos tokens produce por segundo un modelo lingüístico de IA. En otras palabras, es la velocidad a la que los desarrolladores y otros usuarios reciben sus respuestas o una tarea completada. Con una velocidad de salida de 182 tokens por segundo, GPT-4o Mini es ligeramente mejor que el modelo de Google y significativamente mejor que los 127 tokens por segundo de Claude 3 Haiku.
Conclusión: GPT-4o Mini merece la pena en todos los sentidos.
Los costes de la nueva GPT-4o Mini son muy asequibles para los desarrolladores. Por si los precios habituales no fueran ya suficientemente bajos, existe la opción de una considerable reducción de costes registrándose en Batch API. Esto significa que ninguno de los modelos de la competencia es actualmente tan lucrativo como el GPT-4o Mini en términos de coste.
A pesar de todo esto, las capacidades y el rendimiento no dejan nada que desear. GPT-4o Mini ha sido inmunizada contra varios tipos de manipulación, mejorada con capacidades multimodales y, por último pero no menos importante, potenciada en términos de rendimiento. En las pruebas de IA, GPT-4o Mini supera a la competencia en casi todas las áreas.
PREGUNTAS FRECUENTES: Preguntas y respuestas sobre el GPT-4o Mini
¿Qué es un LLM?
El chatbot "ChatGPT" se basa en modelos lingüísticos. Los modelos de lenguaje se utilizan para comprender y generar lenguaje basándose en la inteligencia artificial (IA). GPT-4o Mini, por ejemplo, es un LLM (large language model). Se entrenó con miles de millones de parámetros (de ahí lo de "grande").
El modelo lingüístico aprende de forma independiente a partir de los registros de datos para deducir contenidos y relaciones y ofrecer respuestas a las preguntas de los usuarios.
¿No hay también tarifas libres para los modelos GPT?
Aquí hay que distinguir entre usuarios del chatbot y usuarios de la API. Los usuarios que utilizan el chatbot "ChatGPT" para conversar, investigar y fines similares no tienen que pagar nada en la tarifa gratuita.
La tarifa gratuita incluye acceso ilimitado al chatbot con la versión GPT-4o Mini. La empresa OpenAI también ofrece el uso ilimitado de ChatGPT en las versiones GPT-4o Mini y GPT-4o por una tarifa plana de 20 USD al mes.
Sin embargo, la situación es diferente para los desarrolladores. En lugar del chatbot, utilizan la API ofrecida por OpenAI, que siempre está sujeta a una tarifa. La API permite a los desarrolladores integrar GPT-4o Mini en su entorno de desarrollo y trabajar así de forma más eficiente.
¿Qué otros modelos de GPT existen?
A los modelos GPT-1 y GPT-2, que seguían sin desarrollarse, les siguió el modelo GPT-3, que aún no estaba disponible para uso público. El 30 de noviembre de 2022, la empresa OpenAI lanzó el chatbot "ChatGPT" con el modelo de lenguaje mejorado GPT-3.5 -aún sin API para desarrolladores- para uso público.
El desarrollo posterior de GPT-3.5, el modelo GPT-3.5 Turbo, ofrecía muchas más opciones de personalización en comparación con GPT-3.5. La oferta API ya estaba disponible para este modelo. Le siguieron el GPT-4, el GPT-4 Turbo, el modelo insignia GPT-4o a mediados de mayo de 2024 y ahora la variante reducida GPT-4o Mini.
Todos los modelos con un "4" en su nombre tienen funciones más completas y se entrenan con conjuntos de datos más amplios y actualizados.
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