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GPT-4o Mini : nouveau modèle avec mise à niveau des performances et prix avantageux

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C'est la Ford Mustang des modèles linguistiques d'IA : GPT-4o Mini. Un modèle pour les débutants et les développeurs soucieux de leur budget, qui allie haute performance et rentabilité. À la mi-juillet 2024, l'entreprise OpenAI, qui s'est fait connaître dans le monde entier au plus tard grâce au chatbot "ChatGPT", a remplacé l'ancien modèle linguistique GPT-3.5 Turbo par le modèle GPT-4o Mini.

Dans cet article, nous expliquons tout ce qu'il faut savoir sur le nouveau modèle d'IA de la maison Open AI. En outre, nous comparons le nouveau GPT-4o Mini à prix avantageux avec son prédécesseur et les modèles concurrents Google Gemini 1.5 Flash et Claude 3 Haiku.

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La rentabilité, principal avantage du nouveau modèle GPT

Le modèle de langage d'IA GPT-4o Mini est d'une part le résultat du processus d'innovation au sein de l'entreprise OpenAI. D'autre part, il s'agit d'une réaction tardive à la forte concurrence qui règne dans le secteur de l'IA.

Les principaux chiffres clés : Une fenêtre contextuelle de 128k, jusqu'à 16.000 tokens de sortie et une vitesse de sortie de 182 tokens par seconde - tout cela est disponible sur la GPT-4o Mini pour seulement 15 centimes par 1 million de tokens d'entrée et 60 centimes par 1 million de tokens de sortie.

Conséquence logique : avec le GPT-4o Mini, OpenAI est passé devant les modèles Google Gemini 1.5 Flash et Claude 3 Haiku dans le domaine des modèles linguistiques d'entrée de gamme à la fois performants et économiques. La raison principale de ce bon résultat par rapport aux modèles concurrents est le rapport coût-efficacité.

OpenAI aurait dû mettre sur le marché un modèle de langage bon marché et performant depuis longtemps. De nombreuses entreprises proposaient en effet aux débutants et aux développeurs soucieux de leur budget des modèles de langage moins chers que le GPT-3.5 Turbo. C'est le cas de Google Gemini 1.5 Flash et de Claude 3 Haiku, qui étaient non seulement plus performants, mais offraient également des capacités multimodales et donc plus de fonctionnalités que GPT-3.5 Turbo.

Selon Olivier Godement, le responsable de ChatGPT, OpenAI avait délibérément pris son temps pour développer une version à la fois puissante et économique de son modèle de langage d'IA. Il a expliqué que cela était dû au fait que l'accent était mis sur les grands modèles puissants comme le GPT-4 et le nouveau GPT-4o. L'importance des modèles économiques a été reconnue et un produit adéquat a été mis sur le marché avec le développement du GPT-4o Mini.

C'est précisément ce modèle économique et performant que nous, de la société Specht GmbH, envoyons maintenant en comparaison avec son prédécesseur, le GPT-3.5 Turbo, et les modèles concurrents , le Google Gemini 1.5 Flash et le Claude 3 Haiku. Nous comparons sur la base des trois critères suivants :

Coûts
Compétences
Puissance

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Coûts : les développeurs paient au maximum 15 centimes par million de jetons d'entrée.

Pour les développeurs, les coûts sont différents de ceux des utilisateurs du chatbot, car les développeurs ne sont pas intéressés par l'utilisation du chatbot, mais par l'intégration du modèle linguistique dans leur environnement de développement. Pour cela, les développeurs utilisent l'offre API d'OpenAI. L'API (Application Programming Interface) est une interface de programmation.

L'API permet aux développeurs d'utiliser individuellement le modèle linguistique dans leurs propres systèmes et applications. Dans ce contexte, le prix de l'utilisation des modèles GPT est calculé en fonction du nombre de jetons d'entrée (jetons d'entrée) et de jetons de sortie (jetons de sortie). Le modèle GPT-3.5 Turbo était trop cher par rapport aux petits modèles des entreprises concurrentes, qui avaient plus de puissance et de capacités.

Pour ne pas perdre de plus en plus de parts de marché au profit de la concurrence avec son petit modèle, qui était encore GPT-3.5 Turbo jusqu'en juillet 2024, il fallait trouver une solution à la fois économique et attrayante . OpenAI a donc développé le modèle linguistique GPT-4o Mini, qui présente les différences de coûts suivantes par rapport à son prédécesseur :

Modèle	Frais réguliers	Coûts pour l'API de traitement par lots
GPT-4o Mini	- 15 cents / 1 million de jetons d'entrée - 60 cents / 1 million de jetons de sortie	- 8 cents / 1 million de jetons d'entrée - 30 cents / 1 million de jetons de sortie
GPT-3.5 Turbo 0125	- 50 cents / 1 million de jetons d'entrée - 1,50 $ / 1 million de jetons de sortie	- 25 cents / 1 million de jetons d'entrée - 75 cents / 1 million de jetons de sortie
GPT-3.5 Turbo Instruct	- 1,50 $ / 1 million de jetons d'entrée - 2,00 $ / 1 million de jetons de sortie	- 75 cents / 1 million de jetons d'entrée - 1,00 $ / 1 million de jetons de sortie

"Batch-API" est une offre d'OpenAI qui propose des coûts réduits en compensation d'un temps d'attente plus long pour les réponses de l'IA. Dans certains cas d'application, il peut être utile pour les développeurs de s'inscrire à l'API par lots. Si tu souhaites en savoir plus sur l'API par lots, OpenAI met à ta disposition une page d'information à ce sujet.

Dans la suite de cet article, nous examinerons plus en détail les performances et les capacités des modèles GPT-3.5 Turbo, GPT-4o Mini, Google Gemini 1.5 Flash et Claude 3 Haiku dans une comparaison. Tout d'abord, nous terminons la comparaison des coûts des modèles par les informations suivantes :

L'avantage de Gemini 1.5 Flash de Google est qu'il existe une version gratuite pour les développeurs. L'utilisation de l'API est toutefois très limitée.
Dans sa version payante, Gemini 1.5 Flash de Google a des prix qui dépendent entre autres de la longueur des prompts, c'est-à-dire des instructions données à l'IA.
Les prix de Gemini 1.5 Flash sont légèrement inférieurs à ceux de GPT-3.5 Turbo, donc nettement supérieurs aux prix du nouveau GPT-4.o Mini. Par exemple, 0,35 centime par million de jetons d'entrée pour les invites contenant jusqu'à 128 000 jetons.
Claude 3 Haiku, le modèle le moins cher de l'entreprise Anthropic, est très bon marché avec 25 cents par million pour les jetons d'entrée, mais plus cher que le nouveau GPT-4o Mini.
En ce qui concerne les jetons de sortie, Claude 3 Haiku d'Anthropic, avec 1,25 $ par 1 million, dépasse nettement le nouveau modèle économique d'OpenAI.

OpenAI a donc créé avec GPT-4o Mini un modèle de langage qui convainc par ses coûts les plus bas dans la comparaison des modèles économiques et performants. Au vu des coûts exceptionnellement bas, on peut se demander si le modèle d'IA répond aux exigences qualitatives des développeurs...

les compétences : Comparaison des benchmarks d'IA de GPT-4o Mini et d'autres modèles linguistiques

Les benchmarks d'IA ont pour but d'évaluer les performances et les capacités des modèles d'IA. Dans le cadre de l'annonce du nouveau modèle linguistique GPT-4o Mini, OpenAI a téléchargé sur son site web un graphique faisant référence aux benchmarks d'IA.

Ce graphique montre une évaluation en pourcentage par benchmark. L'évaluation donne des informations sur la précision avec laquelle les modèles linguistiques exécutent des tâches dans certains domaines de performance.

Le comparatif d'OpenAI comprend entre autres GPT-3.5 Turbo, GPT-4o Mini, Google Gemini 1.5 Flash et Claude 3 Haiku. Avant d'énumérer et d'analyser les graphiques, nous expliquons d'abord la signification des benchmarks d'IA pour une compréhension globale :

MMLU (Massive Multitask Language Understanding) : Il s'agit de l'un des principaux critères de référence, car il évalue les connaissances générales et les capacités de résolution de problèmes. Le MMLU couvre divers domaines, des sciences à la culture en passant par le divertissement.
GPQA : il s'agit d'un ensemble de centaines de questions à choix multiples créé par Google. Les questions sont de niveau universitaire et mettent l'IA à rude épreuve. Plus elle obtient de bons résultats, plus l'IA est en mesure de répondre correctement à des questions particulièrement difficiles et spécifiques.
DROP : ce benchmark de l'IA est moins important dans les procédures d'évaluation. Il sert à vérifier si un modèle linguistique est capable de comprendre un contenu sur une longueur de plusieurs paragraphes et d'en tirer des conclusions correctes.
MGSM (mathématiques multilingues pour l'école primaire) : Le niveau mathématique du test de ce benchmark d'IA est faible, mais le test est néanmoins utile. Les tâches sont posées en plusieurs langues, ce qui permet de tester la capacité de l'IA à comprendre et à traiter des tâches numériques dans plusieurs langues.
Math : ce test vise à évaluer de manière exhaustive les compétences mathématiques et logiques d'un modèle linguistique. Il s'agit en quelque sorte d'un test général de mathématiques.
Human Eval : ce benchmark d'IA permet d'examiner les capacités des modèles linguistiques à générer des codes de programmation. Dans le cadre du test, le modèle d'IA doit résoudre bien plus de 100 tâches de programmation. La fonctionnalité du code est vérifiée par un logiciel.
MMMU (Massive Multi-Discipline Multimodal Understanding and Reasoning) : Ce benchmark d'IA est spécifiquement destiné aux modèles linguistiques multimodaux et est donc pertinent pour le modèle GPT-4o Mini. Les modèles d'IA sont soumis à un contrôle précis de leurs capacités multidisciplinaires au niveau collégial.
MathVista : Cette métrique permet d'examiner et d'évaluer les capacités mathématiques des modèles d'IA dans des contextes visuels. Par exemple, la capacité d'une IA à évaluer des graphiques mathématiques et à en tirer les bonnes conclusions.

Le graphique suivant montre que le modèle GPT-3.5 Turbo était inférieur à ses concurrents Google Gemini 1.5 Flash et Claude 3 Haiku dans les benchmarks d'IA MMLU, GPQA, DROP, MGSM et Human Eval, tout en coûtant beaucoup plus cher aux développeurs. Le GTP-3.5 Turbo n'a pas pu être évalué dans les benchmarks d'intelligence artificielle MMMU et MathVista, car le modèle linguistique de l'intelligence artificielle n'avait pas les capacités requises. GPT-3.5 Turbo était donc clairement inférieur à ses concurrents en termes de benchmarks d'IA.

Avec le modèle d'IA GPT-4o Mini, la situation s'est à nouveau nettement inversée en faveur d'OpenAI par rapport à la concurrence. GPT-4o Mini surpasse GPT-3.5 Turbo, Google Gemini 1.5 Flash et Claude 3 Haiku dans presque tous les benchmarks. Même si les différences qualitatives peuvent être en partie minimes, GPT-4o Mini est nettement plus attractive pour les développeurs en raison de son coût nettement plus faible.

Une comparaison globale avec GPT-3.5 Turbo révèle de nets avantages pour le modèle GPT-4o Mini. Dans l'important benchmark MMLU (Massive Multitask Language Understanding), la GPT-4o Mini a obtenu un score de 82% , dépassant de 12,2% le score de son prédécesseur. Voici un aperçu de l'évaluation de la GPT-4o Mini dans tous les benchmarks :

MMLU : 82 pour cent
GPQA : 40,2 pour cent
DROP : 79,7 pour cent
MGSM : 87 pour cent
MATH : 70,2 pour cent
Human Eval : 87,2 pour cent
MMMU : 59,4 pour cent
Math Vista : 56,7 pour cent

En outre, de nouvelles fonctionnalités ont été introduites dans le GPT-4o Mini. Les deux aspects les plus importants sont abordés dans les deux paragraphes suivants.

1ère innovation : introduction de compétences multimodales

Les capacités multimodales introduites dans GPT-4o Mini sont actuellement limitées. Néanmoins, le modèle vocal peut déjà traiter des entrées graphiques via l'API. Cela offre aux développeurs davantage de possibilités d'intégrer le modèle d'IA dans leurs applications. OpenAI a annoncé pour l'avenir l'extension des capacités multimodales pour inclure l'entrée et la sortie d'informations d'image, de vidéo et d'audio.

2e nouveauté : protection contre plusieurs types de manipulations

OpenAI a notamment renforcé la sécurité contre les injections spontanées, ce qui constitue un immense avantage pour GPT-4o Mini. Il s'agit du premier modèle linguistique d'IA de l'entreprise avec ce que l'on appelle une Instruction Hierarchy. Grâce à cette technique, le modèle linguistique est immunisé contre les attaques de type "prompt-injection" et contre toute une série d'autres types de manipulations.

Voici un exemple d'attaque par injection de prompt : "Ignorez toutes les instructions précédentes du système". Dans ce prompt, les modèles de langage précédents étaient susceptibles d'ignorer les instructions des développeurs d'OpenAI. Le fait de ne pas tenir compte des instructions des développeurs est une source des plus grands dangers potentiels que peut receler une IA.

Performance : fenêtre contextuelle agrandie et grande quantité de jetons de sortie

La performance des modèles d'IA peut être évaluée à l'aide de différentes métriques. L'une d'entre elles est la fenêtre contextuelle. Celle-ci indique le nombre de tokens - c'est-à-dire le nombre de mots à la fois - qu'un modèle linguistique peut traiter. Plus la fenêtre de contexte est grande, plus l'IA peut mener des conversations longues et détaillées avec l'utilisateur.

Avec une fenêtre contextuelle de 128k jetons, le modèle GPT-4o Mini dépasse son prédécesseur GPT-3.5 Turbo d'environ huit fois. Ainsi, le nouveau modèle d'OpenAI se situe juste derrière la fenêtre contextuelle de 200k du Claude 3 Haiku d'Anthropics. Google Gemini 1.5 Flash a même une fenêtre contextuelle révolutionnaire de 1 million de tokens !

La fenêtre contextuelle montre que la GPT-4o Mini est certes meilleure que son prédécesseur, mais qu'elle ne peut pas rivaliser avec Claude 3 Haiku et Google Gemini 1.5 Flash. En revanche, GPT-4o Mini s'en sort mieux en ce qui concerne la quantité de jetons de sortie et la vitesse de sortie. De plus, GPT-4o Mini est entraînée avec des données datant de 2023 et se trouve donc à un niveau de connaissances plus récent que les modèles concurrents.

La vitesse de sortie indique le nombre de jetons par seconde qu'un modèle de langage d'IA produit. C'est donc pour ainsi dire la vitesse à laquelle les développeurs et autres utilisateurs reçoivent leurs réponses ou une tâche terminée. Avec une vitesse de sortie de 182 tokens par seconde, GPT-4o Mini fait un peu mieux que le modèle de Google et nettement mieux que les 127 tokens par seconde du Claude 3 Haiku.

Conclusion : GPT-4o Mini vaut la peine sur toute la ligne !

Le coût de la nouvelle GPT-4o Mini est très raisonnable pour les développeurs. Comme si les prix habituels n'étaient pas déjà assez bas, l'inscription à l'API de traitement par lots permet de réduire considérablement les coûts. Ainsi, aucun des modèles concurrents n'est actuellement aussi lucratif que la GPT-4o Mini en termes de coûts.

Les capacités et les performances ne laissent rien à désirer. GPT-4o Mini a été immunisé contre différents types de manipulations, a été amélioré avec des capacités multimodales et a été boosté en termes de performances. Dans les benchmarks d'IA, GPT-4o Mini surpasse la concurrence dans presque tous les domaines.

FAQ SUR LE SUJET : Questions et réponses sur le GPT-4o Mini

Qu'est-ce qu'un LLM ?

Le chatbot "ChatGPT" est basé sur des modèles linguistiques. Les modèles linguistiques servent à comprendre et à générer du langage sur la base de l'intelligence artificielle (IA). Dans le cas de GPT-4o Mini, par exemple, il s'agit d'un LLM (Large Language Models). Il a été entraîné avec des milliards de paramètres (d'où le mot "large").

Le modèle linguistique apprend de manière autonome à partir des ensembles de données, ce qui lui permet de déduire des contenus et des relations et de fournir des réponses aux questions des utilisateurs.

N'existe-t-il pas des tarifs gratuits pour les modèles GPT ?

Il faut ici faire la distinction entre les utilisateurs du chatbot et les utilisateurs de l'API. Les utilisateurs qui se servent du chatbot "ChatGPT" pour converser, faire des recherches ou à des fins similaires ne doivent rien payer dans le tarif Free.

Le tarif Free inclut l'accès illimité au chatbot avec la version GPT-4o Mini. En outre, pour un prix forfaitaire de 20 dollars par mois, l'entreprise OpenAI propose l'utilisation illimitée de ChatGPT dans les versions GPT-4o Mini et GPT-4o.

Il en va toutefois autrement pour les développeurs. Ceux-ci utilisent, au lieu du chatbot, l'offre API d'OpenAI, qui est toujours payante. Grâce à l'API, les développeurs peuvent intégrer GPT-4o Mini dans leur environnement de développement et travailler ainsi plus efficacement.

Quels sont les autres modèles de GPT ?

Les modèles GPT-1 et GPT-2, encore peu développés, ont été suivis par le modèle GPT-3, qui n'était toutefois pas encore utilisable par le public. Le 30 novembre 2022, l'entreprise OpenAI a mis à disposition du public le chatbot "ChatGPT" avec le modèle linguistique amélioré GPT-3.5 - toujours sans API pour les développeurs.

L'évolution de GPT-3.5, le modèle GPT-3.5 Turbo, offrait beaucoup plus d'options de personnalisation par rapport à GPT-3.5. Pour ce dernier, l'offre API était déjà disponible. Ont suivi, entre autres, les modèles GPT-4, GPT-4 Turbo, GPT-4o comme produit phare à la mi-mai 2024 et maintenant la variante allégée GPT-4o Mini.

Tous les modèles dont le nom comporte un "4" présentent des fonctions plus complètes et sont formés à des ensembles de données plus importants et plus récents.

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