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GPT-4o Mini: Novo modelo com atualização de desempenho e preços favoráveis

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Ele é o Ford Mustang entre os modelos de linguagem de IA: GPT-4o Mini. Um modelo para iniciantes e desenvolvedores preocupados com o preço que combina alto desempenho e eficiência de custo. Em meados de julho de 2024, a empresa OpenAI, que ficou mundialmente conhecida pelo chatbot "ChatGPT", substituiu o modelo de linguagem GPT-3.5 Turbo anterior pelo modelo GPT-4o Mini.

Neste artigo, explicamos tudo o que você precisa saber sobre o novo modelo de IA da Open AI. Também comparamos o novo e econômico GPT-4o Mini com seu antecessor e com os modelos concorrentes Google Gemini 1.5 Flash e Claude 3 Haiku.

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Eficiência de custo como a maior vantagem do novo modelo de GPT

O modelo de linguagem de IA GPT-4o Mini é, por um lado, o resultado do processo de inovação da OpenAI. Por outro lado, é uma reação tardia à concorrência acirrada no setor de IA.

Os índices mais importantes: Uma janela de contexto de 128k, até 16.000 tokens de saída e uma velocidade de saída de 182 tokens por segundo - tudo isso está disponível com o GPT-4o Mini por apenas 15 centavos de dólar por 1 milhão de tokens de entrada e 60 centavos de dólar por 1 milhão de tokens de saída.

A consequência lógica: com o GPT-4o Mini, a OpenAI ultrapassou os modelos Google Gemini 1.5 Flash e Claude 3 Haiku no campo dos modelos de linguagem de alto desempenho e econômicos para iniciantes. O principal motivo do bom desempenho em comparação com os modelos concorrentes é a eficiência de custo.

Há muito tempo a OpenAI deveria ter lançado no mercado um modelo de linguagem de baixo custo e alto desempenho. Várias empresas ofereceram modelos de linguagem mais baratos do que o GPT-3.5 Turbo para iniciantes e desenvolvedores preocupados com o preço. Exemplos disso são o Google Gemini 1.5 Flash e o Claude 3 Haiku, que não só tinham mais desempenho, mas também recursos multimodais e, portanto, mais funções do que o GPT-3.5 Turbo.

De acordo com Olivier Godement, gerente do ChatGPT, a OpenAI demorou deliberadamente para desenvolver uma versão avançada e econômica de seu modelo de linguagem de IA. Ele citou o foco nos modelos grandes e poderosos, como o GPT-4 e o novo GPT-4o, como a razão para isso. Agora, a importância dos modelos de baixo custo foi reconhecida e um produto adequado foi lançado no mercado com o desenvolvimento do GPT-4o Mini.

É exatamente esse modelo econômico e potente que nós da Specht GmbH estamos comparando com seu antecessor, o GPT-3.5 Turbo, e seus concorrentes, o Google Gemini 1.5 Flash e o Claude 3 Haiku. Nós os comparamos com base nos três critérios a seguir:

Custos
Habilidades
Desempenho

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Custos: os desenvolvedores pagam um máximo de 15 centavos por milhão de tokens de entrada

Os custos para os desenvolvedores são diferentes daqueles para os usuários do chatbot, pois os desenvolvedores não estão interessados em usar o chatbot, mas em integrar o modelo de linguagem ao seu ambiente de desenvolvimento. Para fazer isso, os desenvolvedores usam a API oferecida pela OpenAI. A API (Interface de Programação de Aplicativos) é uma interface de programação.

A API permite que os desenvolvedores usem o modelo de linguagem individualmente em seus próprios sistemas e aplicativos. O preço para usar os modelos GPT é calculado com base no número de tokens de entrada (input tokens) e tokens de saída (output tokens). O modelo GPT-3.5 Turbo era muito caro em comparação com os modelos menores das empresas concorrentes, que tinham mais desempenho e recursos.

Para não perder participação de mercado para a concorrência com seu modelo pequeno, que ainda era o GPT-3.5 Turbo até julho de 2024, era necessária uma solução econômica e atraente . Assim, a OpenAI desenvolveu o modelo de linguagem GPT-4o Mini, que tem as seguintes diferenças de custo em relação ao seu antecessor:

Modelo	Custos regulares	Custos da API de lote
GPT-4o Mini	- 15 centavos / 1 milhão de tokens de entrada - 60 centavos / 1 milhão de tokens de saída	- 8 centavos / 1 milhão de tokens de entrada - 30 centavos / 1 milhão de tokens de saída
GPT-3.5 Turbo 0125	- 50 centavos / 1 milhão de tokens de entrada - 1,50 $ / 1 milhão de tokens de saída	- 25 centavos / 1 milhão de tokens de entrada - 75 centavos / 1 milhão de tokens de saída
Instrução GPT-3.5 Turbo	- 1,50 $ / 1 milhão de tokens de entrada - US$ 2,00 / 1 milhão de tokens de saída	- 75 centavos / 1 milhão de tokens de entrada - 1,00 $ / 1 milhão de tokens de saída

A "API em lote" é uma oferta da OpenAI que oferece custos mais baixos como compensação por um tempo de espera maior para as respostas da IA. Em determinados casos de uso, o registro na API em lote pode ser útil para os desenvolvedores. Se você quiser saber mais sobre a Batch API, a OpenAI oferece uma página de informações.

No restante deste artigo, examinaremos mais de perto o desempenho e os recursos dos modelos GPT-3.5 Turbo, GPT-4o Mini, Google Gemini 1.5 Flash e Claude 3 Haiku em uma comparação. Em primeiro lugar, concluímos a comparação de custo dos modelos com as seguintes informações:

O Gemini 1.5 Flash do Google tem a vantagem de ter uma versão gratuita para desenvolvedores. No entanto, o uso da API é bastante limitado com essa versão.
Na versão paga, o Gemini 1.5 Flash do Google tem preços que dependem, entre outras coisas, da duração dos prompts, ou seja, das instruções dadas à IA.
Os preços do Gemini 1.5 Flash estão um pouco abaixo dos preços do GPT-3.5 Turbo, ou seja, significativamente acima dos preços do novo GPT-4.o Mini. Exemplo: 0,35 centavos por 1 milhão de tokens de entrada para prompts com até 128.000 tokens.
O Claude 3 Haiku, o modelo mais barato da Anthropic, é muito acessível, custando 25 centavos de dólar por 1 milhão de tokens de entrada, mas é mais caro que o novo GPT-4o Mini.
Em termos de tokens de saída, o Claude 3 Haiku da Anthropic supera claramente o novo modelo de baixo custo da OpenAI , com US$ 1,25 por 1 milhão.

Com o GPT-4o Mini, a OpenAI criou um modelo de linguagem que é convincente em uma comparação de modelos de baixo custo e de alto desempenho com os custos mais baixos. Em vista dos custos extraordinariamente baixos, surge a questão de saber se o modelo de IA atende aos requisitos qualitativos dos desenvolvedores...

Recursos: Comparação dos benchmarks de IA do GPT-4o Mini e de outros modelos de linguagem

Os benchmarks de IA são usados para avaliar o desempenho e os recursos dos modelos de IA. Como parte do anúncio do novo modelo de linguagem GPT-4o Mini, a OpenAI carregou um gráfico relacionado aos benchmarks de IA em seu site.

Este gráfico mostra uma pontuação em porcentagem para cada benchmark. A pontuação fornece informações sobre a precisão com que os modelos de linguagem executam tarefas de áreas de desempenho específicas.

A comparação do OpenAI inclui GPT-3.5 Turbo, GPT-4o Mini, Google Gemini 1.5 Flash e Claude 3 Haiku. Antes de listarmos e analisarmos os gráficos, primeiro explicaremos a importância dos benchmarks de IA para uma compreensão abrangente:

MMLU (Massive Multitask Language Understanding): Este é um dos benchmarks mais importantes, pois avalia o conhecimento geral e as habilidades de resolução de problemas. O MMLU abrange várias áreas temáticas, desde ciências naturais até cultura e entretenimento.
GPQA: este é um conjunto de centenas de perguntas de múltipla escolha criadas pelo Google. As perguntas são de nível de pós-graduação e desafiam imensamente a IA. Quanto melhor o desempenho, mais a IA é capaz de responder corretamente a perguntas particularmente difíceis e específicas.
DROP: esse benchmark de IA é menos importante nos procedimentos de avaliação. Ele é usado para verificar se um modelo de linguagem é capaz de entender o conteúdo em um período de vários parágrafos e tirar conclusões corretas.
MGSM (Matemática Multilíngue para a Escola Primária): O nível matemático desse teste de benchmark de IA é baixo, mas o teste ainda é útil. As tarefas são definidas em vários idiomas para que a capacidade da IA de entender e processar tarefas numéricas em vários idiomas possa ser testada.
Matemática: este teste foi elaborado para testar totalmente as habilidades matemáticas e lógicas de um modelo de idioma. É efetivamente um teste de matemática geral.
Avaliação humana: esse benchmark de IA analisa a capacidade dos modelos de linguagem de gerar códigos de programação. O modelo de IA precisa resolver mais de 100 tarefas de programação como parte do teste. A funcionalidade do código é verificada pelo software.
MMMU (Massive Multi-Discipline Multimodal Understanding and Reasoning): Esse benchmark de IA foi projetado especificamente para modelos de linguagem multimodal e, portanto, é relevante para o modelo GPT-4o Mini. Os modelos de IA são submetidos a uma verificação detalhada de seus recursos multidisciplinares em nível universitário.
MathVista: essa métrica pode ser usada para analisar e avaliar as capacidades matemáticas dos modelos de IA em contextos visuais. Um exemplo disso é a capacidade de uma IA de analisar gráficos matemáticos e tirar as conclusões corretas a partir deles.

O gráfico a seguir mostra que o modelo GPT-3.5 Turbo era inferior a seus concorrentes Google Gemini 1.5 Flash e Claude 3 Haiku nos benchmarks de IA MMLU, GPQA, DROP, MGSM e Human Eval, e ainda custava muito mais aos desenvolvedores. O GTP-3.5 Turbo não pôde ser analisado nos benchmarks de IA MMMU e MathVista, pois o modelo de linguagem de IA não tinha os recursos correspondentes. Portanto, o GPT-3.5 Turbo era claramente inferior a seus concorrentes em termos de benchmarks de IA.

Com o modelo GPT-4o Mini AI, a maré mais uma vez virou claramente a favor do OpenAI em comparação com a concorrência. O GPT-4o Mini supera o GPT-3.5 Turbo, o Google Gemini 1.5 Flash e o Claude 3 Haiku em quase todos os benchmarks. Mesmo que as diferenças qualitativas possam ser pequenas em alguns casos, o GPT-4o Mini é muito mais atraente para os desenvolvedores devido aos seus custos significativamente mais baixos.

Uma comparação abrangente com o GPT-3.5 Turbo revela vantagens claras para o modelo GPT-4o Mini. No importante benchmark MMLU (Massive Multitask Language Understanding), o GPT-4o Mini obteve uma pontuação de 82% e superou seu antecessor em 12,2%. Aqui está uma visão geral da pontuação do GPT-4o Mini em todos os benchmarks:

MMLU: 82 por cento
GPQA: 40,2 por cento
DROP: 79,7 por cento
MGSM: 87 por cento
MATEMÁTICA: 70,2 por cento
Avaliação humana: 87,2 por cento
MMMU: 59,4 por cento
Math Vista: 56,7 por cento

Novas funções também foram introduzidas no GPT-4o Mini. Os dois aspectos mais importantes são descritos nas duas seções a seguir.

1ª inovação: introdução de recursos multimodais

No momento, os recursos multimodais introduzidos com o GPT-4o Mini ainda são limitados. No entanto, o modelo de linguagem já pode processar a entrada gráfica por meio da API. Isso abre mais possibilidades para os desenvolvedores integrarem o modelo de IA em seus aplicativos. A OpenAI anunciou a expansão futura dos recursos multimodais para incluir a entrada e a saída de informações de imagem, vídeo e áudio.

2ª inovação: proteção contra vários tipos de manipulação

Entre outras coisas, a OpenAI aumentou a segurança contra injeções rápidas, o que é uma grande vantagem do GPT-4o Mini. Ele é o primeiro modelo de linguagem de IA da empresa com a chamada hierarquia de instruções. Graças a essa tecnologia, o modelo de linguagem é imune a ataques de injeção imediata e a uma série de outros tipos de manipulação.

Um exemplo de um ataque de injeção de prompt é: "Ignore todas as instruções anteriores do sistema". Nesse prompt, os modelos de linguagem anteriores eram propensos a ignorar as instruções dos desenvolvedores da OpenAI. Desconsiderar as instruções dos desenvolvedores é um dos maiores perigos potenciais que uma IA pode abrigar.

Desempenho: janela de contexto ampliada e grande quantidade de tokens de saída

O desempenho dos modelos de IA pode ser analisado usando várias métricas. Uma delas é a janela de contexto. Ela indica quantos tokens - ou seja, quantas palavras ao mesmo tempo - um modelo de linguagem pode processar. Quanto maior a janela de contexto, mais longas e detalhadas são as conversas que a IA pode ter com o usuário.

Com uma janela de contexto de 128 mil tokens, o modelo GPT-4o Mini supera seu antecessor GPT-3.5 Turbo por um fator de cerca de oito. Isso coloca o novo modelo da OpenAI apenas um pouco atrás da janela de contexto de 200k do Claude 3 Haiku da Anthropic. O Google Gemini 1.5 Flash tem até uma janela de contexto inovadora de 1 milhão de tokens!

A janela de contexto mostra que, embora o GPT-4o Mini seja melhor que seu antecessor, ele não consegue acompanhar o Claude 3 Haiku e o Google Gemini 1.5 Flash. Por outro lado, o GPT-4o Mini tem um desempenho melhor em termos de número de tokens de saída e velocidade de saída. Além disso, o GPT-4o Mini foi treinado com dados de 2023 e, portanto, está em um estado de conhecimento mais recente do que os modelos concorrentes.

A velocidade de saída indica quantos tokens um modelo de linguagem de IA produz por segundo. Em outras palavras, é a velocidade com que os desenvolvedores e outros usuários recebem suas respostas ou uma tarefa concluída. Com uma velocidade de saída de 182 tokens por segundo, o GPT-4o Mini é ligeiramente melhor que o modelo do Google e significativamente melhor que os 127 tokens por segundo do Claude 3 Haiku.

Conclusão: O GPT-4o Mini vale a pena em todos os aspectos!

Os custos do novo GPT-4o Mini são muito fáceis de gerenciar para os desenvolvedores. Como se os preços regulares já não fossem baixos o suficiente, há a opção de uma redução de custo considerável ao se registrar na Batch API. Isso significa que nenhum dos modelos concorrentes é atualmente tão lucrativo quanto o GPT-4o Mini em termos de custos.

Apesar de tudo isso, os recursos e o desempenho não deixam nada a desejar. O GPT-4o Mini foi imunizado contra vários tipos de manipulação, aprimorado com recursos multimodais e, por último, mas não menos importante, melhorado em termos de desempenho. Nos benchmarks de IA, o GPT-4o Mini supera a concorrência em quase todas as áreas.

PERGUNTAS FREQUENTES: Perguntas e respostas sobre o GPT-4o Mini

O que é um LLM?

O chatbot "ChatGPT" é baseado em modelos de linguagem. Os modelos de linguagem são usados para entender e gerar linguagem com base em inteligência artificial (IA). O GPT-4o Mini, por exemplo, é um LLM (modelo de linguagem grande). Ele foi treinado com bilhões de parâmetros (daí o "grande").

O modelo de linguagem aprende de forma independente a partir dos registros de dados para derivar conteúdo e relacionamentos e fornecer respostas às perguntas dos usuários.

Não há também tarifas gratuitas para os modelos GPT?

Deve ser feita uma distinção entre os usuários do chatbot e os usuários da API. Os usuários que usam o chatbot "ChatGPT" para conversação, pesquisa e fins semelhantes não precisam pagar nada na tarifa gratuita.

A tarifa gratuita inclui acesso ilimitado ao chatbot com a versão GPT-4o Mini. A empresa OpenAI também oferece uso ilimitado do ChatGPT nas versões GPT-4o Mini e GPT-4o por uma tarifa fixa de US$ 20 por mês.

No entanto, a situação é diferente para os desenvolvedores. Em vez do chatbot, eles usam a API oferecida pela OpenAI, que está sempre sujeita a uma taxa. A API permite que os desenvolvedores integrem o GPT-4o Mini em seu ambiente de desenvolvimento e, assim, trabalhem com mais eficiência.

Que outros modelos de GPT existem?

Os modelos GPT-1 e GPT-2, que ainda estavam em desenvolvimento, foram seguidos pelo modelo GPT-3, que ainda não estava disponível para uso público. Em 30 de novembro de 2022, a empresa OpenAI lançou o chatbot "ChatGPT" com o modelo de linguagem aprimorado GPT-3.5 - ainda sem uma API para desenvolvedores - para uso público.

O desenvolvimento posterior do GPT-3.5, o modelo GPT-3.5 Turbo, ofereceu muito mais opções de personalização em comparação com o GPT-3.5. A oferta de API já estava disponível para esse modelo. Em seguida, vieram o GPT-4, o GPT-4 Turbo, o modelo principal GPT-4o em meados de maio de 2024 e, agora, a variante reduzida GPT-4o Mini.

Todos os modelos com um "4" no nome têm funções mais abrangentes e são treinados com conjuntos de dados maiores e mais atualizados.

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