قیمت و API مدل GPT-3.5 Turbo در ایران
openai/gpt-3.5-turbo
toolsjsonشارژ بر اساس مصرف واقعی همان درخواست. قیمتها با تغییر شرایط بازار بهروز میشوند.قیمتها و شارژ
کد آمادهٔ GPT-3.5 Turbo: خروجی JSON با اسکیمای مشخص
نمونه بر اساس قابلیتهای همین مدل انتخاب شده و با کلید خودت بدون تغییر دیگری اجرا میشود.
from openai import OpenAI
import json
client = OpenAI(base_url="https://api.uttapen.ir/v1", api_key="sk-up-…")
schema = {
"name": "ticket",
"schema": {
"type": "object",
"properties": {
"category": {"type": "string", "enum": ["fani", "mali", "forush"]},
"priority": {"type": "integer", "minimum": 1, "maximum": 5},
"summary": {"type": "string"},
},
"required": ["category", "priority", "summary"],
"additionalProperties": False,
},
"strict": True,
}
resp = client.chat.completions.create(
model="openai/gpt-3.5-turbo",
messages=[{"role": "user", "content": "تیکت: «دو روزه نمیتونم فاکتور دانلود کنم و پرداختم هم دوباره کسر شد.»"}],
response_format={"type": "json_schema", "json_schema": schema},
)
print(json.loads(resp.choices[0].message.content))import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.uttapen.ir/v1", apiKey: "sk-up-…" });
const resp = await client.chat.completions.create({
model: "openai/gpt-3.5-turbo",
messages: [{ role: "user", content: "تیکت: «دو روزه نمیتونم فاکتور دانلود کنم و پرداختم هم دوباره کسر شد.»" }],
response_format: {
type: "json_schema",
json_schema: {
name: "ticket",
strict: true,
schema: {
type: "object",
properties: {
category: { type: "string", enum: ["fani", "mali", "forush"] },
priority: { type: "integer", minimum: 1, maximum: 5 },
summary: { type: "string" },
},
required: ["category", "priority", "summary"],
additionalProperties: false,
},
},
},
});
console.log(JSON.parse(resp.choices[0].message.content));curl https://api.uttapen.ir/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer sk-up-…" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "openai/gpt-3.5-turbo",
"messages": [{"role": "user", "content": "تیکت را دستهبندی کن و اولویت ۱ تا ۵ بده."}],
"response_format": {"type": "json_object"}
}'GPT-3.5 Turbo برای چه کاری خوب است؟
GPT-3.5 Turbo از OpenAI میآید؛ در کد فقط همین رشته را در فیلد model بگذار: «openai/gpt-3.5-turbo». GPT-3.5 Turbo تا ۱۶٬۳۸۵ توکن را در یک درخواست نگه میدارد (نزدیک ۱۲ هزار کلمهٔ فارسی)، و همین عدد سقف تاریخچهٔ گفتگو در محصول تو را تعیین میکند. حداکثر طول پاسخ در هر فراخوانی ۴٬۰۹۶ توکن است. از نظر قیمت در دستهٔ «ارزان» است — ارزانتر از ۱۷۳ مدل و گرانتر از ۲۳۳ مدل پولی دیگر کاتالوگ.
قابلیتهایی که در همین شناسه فعال است: tool calling دارد، یعنی میتواند تابعهای خودت را با آرگومان درست صدا بزند؛ با response_format خروجی JSON معتبر میدهد و مستقیم به کد وصل میشود. همهٔ اینها با همان پارامترهای استاندارد SDK رسمی OpenAI کار میکنند و کد اختصاصی لازم ندارند.
۱۴۵٬۰۶۳ تومان برای هر ۱M توکن ورودی و ۴۳۵٬۱۸۸ تومان برای هر ۱M توکن خروجی؛ در دستهٔ «ارزان» کاتالوگ مینشیند و یک درخواست ۱٬۰۰۰ کلمهای ≈ ۷۵۴ تومان. شارژ نهایی همیشه بر اساس مصرف واقعی همان درخواست است، نه برآورد؛ درخواست ناموفق صفر تومان.
نزدیکترین گزینه با همین قابلیتها از تأمینکنندهٔ دیگر Aion-2.0 است: GPT-3.5 Turbo تقریباً 1.2 برابر ارزانتر از آن تمام میشود و پنجرهٔ context آن کوچکتر است. هر دو با همان کلید و همان کد کار میکنند، پس عوضکردنشان فقط تغییر یک رشته است.
برای اینکه عدد قابل تصور شود: با ۱۰۰ هزار تومان اعتبار، حدود ۱۳۳ درخواست ۱٬۰۰۰ کلمهای روی GPT-3.5 Turbo جا میشود، و هر ۱٬۰۰۰ تومان تقریباً ۱٬۳۲۶ کلمه رفتوبرگشت میخرد. اگر پردازشی یک میلیون توکن ورودی و یک میلیون توکن خروجی داشته باشد، کل آن ۵۸۰٬۲۵۰ تومان میشود. پر کردن کامل پنجرهٔ ۱۶٬۳۸۵ توکنی این مدل فقط از سمت ورودی ۲٬۳۷۷ تومان هزینه دارد، پس تاریخچهٔ گفتگو را بیدلیل بلند نگه ندار.
این شناسه با «openai/gpt-3.5-turbo:batch» اشتباه گرفته میشود، چون هستهٔ مدل یکی است. تفاوت در پسوند است: بدون پسوند (نسخهٔ استاندارد) در برابر «batch». روی یک درخواست ۱٬۰۰۰ کلمهای، این نسخه 2 برابر گرانتر از آن درمیآید (۷۵۴ در برابر ۳۷۷ تومان).
OpenAI در کاتالوگ ما ۹۵ مدل دارد؛ ارزانترینشان gpt-oss-20b با ۶۰ تومان و گرانترین o1-pro با ۲۸۲٬۸۷۲ تومان برای هر ۱٬۰۰۰ کلمه. از پارامترهای کمتکرار، این مدل logit_bias، logprobs، top_logprobs را میپذیرد — همه از طریق همان بدنهٔ استاندارد درخواست. در عوض include_reasoning، reasoning را که بیشتر مدلها دارند پشتیبانی نمیکند، پس اگر کدت به آنها تکیه دارد قبل از جابهجایی تست کن. از نظر اندازهٔ context نزدیکترین گزینه از تأمینکنندهٔ دیگر Phi 4 با ۱۶٬۳۸۴ توکن است.
بهترین جای استفادهاش: کار پرحجم مثل دستهبندی، برچسبگذاری و خلاصهسازی انبوه، ایجنتهایی که به API و دیتابیس وصل میشوند، استخراج داده با اسکیمای مشخص.
GPT-3.5 Turbo is OpenAI's fastest model. It can understand and generate natural language or code, and is optimized for chat and traditional completion tasks. Training data up to Sep 2021.
سه کار واقعی، با قیمت همین مدل
اعداد از همان قیمتهای بالا حساب شدهاند و با تغییر قیمت مدل تغییر میکنند.
| کار | توکن | هزینه |
|---|---|---|
| یک نوبت گفتگو با تاریخچهٔ متوسط | 1,500 ورودی + 400 خروجی | 392 تومان |
| خلاصهکردن سند دهصفحهای | 4,000 ورودی + 600 خروجی | 841 تومان |
| دستهبندی هزار ردیف کوتاه | 120,000 ورودی + 20,000 خروجی | 26,111 تومان |
نسخههای دیگر همین مدل
هستهٔ مدل یکی است؛ هر نسخه شرایط اجرا و قیمت خودش را دارد. نسخهٔ فعلی: استاندارد.
| نسخه | شناسه | خروجی / ۱M | context |
|---|---|---|---|
| batch (ارزانتر، کندتر) | openai/gpt-3.5-turbo:batch | 217,594 | 16,385 |
شناسهٔ هر نسخه را عیناً در فیلد model بگذار؛ نیازی به تغییر کد دیگری نیست.
سؤالهای پرتکرار
- چطور با GPT-3.5 Turbo در ایران کار کنم؟
- در یوتاپن ثبتنام کن، کیف پول را تومانی شارژ کن، کلید API بساز و در SDK رسمی OpenAI فقط base_url را به https://api.uttapen.ir/v1 و model را به «openai/gpt-3.5-turbo» تغییر بده. بقیهٔ کدت دستنخورده میماند.
- قیمت GPT-3.5 Turbo به تومان چقدر است؟
- هر ۱ میلیون توکن ورودی ۱۴۵٬۰۶۳ تومان و هر ۱ میلیون توکن خروجی ۴۳۵٬۱۸۸ تومان؛ یک درخواست ۱٬۰۰۰ کلمهای تقریباً ۷۵۴ تومان. شارژ بر اساس مصرف واقعی همان درخواست است و درخواست ناموفق صفر تومان.
- GPT-3.5 Turbo چند توکن ورودی میگیرد؟
- تا ۱۶٬۳۸۵ توکن در هر درخواست؛ برای متن فارسی حدود ۱۲ هزار کلمه. حداکثر طول پاسخ هم ۴٬۰۹۶ توکن است.
- آیا GPT-3.5 Turbo استریم و tool calling را پشتیبانی میکند؟
- استریم (stream=true) روی همهٔ مدلها فعال است. این مدل tool calling را با همان قالب OpenAI پشتیبانی میکند. خروجی ساختیافته با response_format هم کار میکند.