GPT-4 vs GPT-3.5 Turbo
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
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GPT-4 de OpenAI y GPT-3.5 Turbo de OpenAI compiten directamente en el ecosistema actual de IA. GPT-4 ofrece una ventana de contexto de 8.2K tokens a $30.00/$60.00 por millón de tokens (entrada/salida), mientras que GPT-3.5 Turbo ofrece 16.4K tokens de contexto a $0.50/$1.50 por millón de tokens. Analizamos sus benchmarks, latencia y costos reales.
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GPT-4
Modelo de Generación ClásicaGPT-4 de OpenAI es un modelo de IA diseñado para asistencia conversacional, procesamiento de texto y cargas de trabajo empresariales, con ventana de contexto de 8K, velocidad de 35 tokens/s, índice de inteligencia de 38/100 y tarifa de $30/
$30.00 / 1M
$60.00 / 1M
8.2K tokens
21%
GPT-3.5 Turbo
Inferencia UltrarrápidaGPT-3.5 Turbo de OpenAI es un modelo de IA diseñado para interacción en tiempo real, baja latencia y enrutamiento de alto volumen, con ventana de contexto de 16K, velocidad de 90 tokens/s, índice de inteligencia de 30/100 y tarifa de $0.5/$
$0.50 / 1M
$1.50 / 1M
16.4K tokens
12.5%
Diferencias Clave de un Vistazo
- GPT-3.5 Turbo is 44.5x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
- GPT-3.5 Turbo has a larger context window (16K vs 8K tokens).
- GPT-3.5 Turbo is faster at 90 tok/s vs 35 tok/s.
- GPT-4 leads on SWE-bench coding (21.0% vs 12.5%).
| Característica | GPT-4 | GPT-3.5 Turbo |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 38 | 30 |
Provider | OpenAI | OpenAI |
Input Price Cost per million input tokens | $30.00 / 1M | $0.50 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $60.00 / 1M | $1.50 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $17.25 / 1M | $0.42 / 1M |
Context Window Maximum input + output tokens | 8.2K tokens~12 A4 pages of text | 16.4K tokens~25 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 4K | 4K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 35 tok/s | 90 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | 21% | 12.5% |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 35.8% | 28% |
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens | $7.50 / 1M | $0.25 / 1M |
¿Quién gana en cada área?
At-a-glance decision frameworkPuntuaciones de Benchmarks Verificadas
Official evaluation metrics verified by independent third-party research labs.
Industry benchmark evaluating real-world GitHub issue resolution and multi-file debugging.
Challenging questions created by domain experts to test complex PhD-level reasoning.
Hardened reasoning and academic knowledge benchmark with reduced lucky-guess probability.
Crowdsourced human preference evaluation based on blind, head-to-head model battles.
Tokens emitted per second during active generation streaming.
Latencia y Tiempo de Respuesta
Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.
Simulador Interactivo de Costos de Tokens
Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.
GPT-4 · Strengths & Key Advantages
- Ventana de contexto de 8K con hasta 4K tokens de salida máxima (SWE-bench Verified 21% · GPQA Diamond 35.8%)
- Rendimiento ágil de 35 tokens/segundo con latencia inicial (TTFT) de solo 1200 ms
- Economía de API competitiva ($30/$60 por 1M de tokens) con soporte para caché de prompts y salidas JSON estructuradas
Considerations & Trade-offs
- Modelo propietario en la nube; no permite descargar los pesos para ejecución local sin conexión
- En volúmenes masivos de tokens, se recomienda activar el caché de prompts y Batch API para optimizar costos
GPT-3.5 Turbo · Strengths & Key Advantages
- Ventana de contexto de 16K con hasta 4K tokens de salida máxima (SWE-bench Verified 12.5% · GPQA Diamond 28%)
- Rendimiento ágil de 90 tokens/segundo con latencia inicial (TTFT) de solo 450 ms
- Economía de API competitiva ($0.5/$1.5 por 1M de tokens) con soporte para caché de prompts y salidas JSON estructuradas
Considerations & Trade-offs
- Modelo propietario en la nube; no permite descargar los pesos para ejecución local sin conexión
- En demostraciones científicas extremas, los modelos de razonamiento pesado de gama alta ofrecen mayor profundidad
Token Use & Task Economics
Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.
| Metric | GPT-4 | GPT-3.5 Turbo |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.20 | $0.20 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 24K | 24K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 0K | 0K |
Especificaciones Técnicas
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Característica | GPT-4 | GPT-3.5 Turbo |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | gpt-4 | gpt-3-5-turbo |
| API Protocol | OpenAI Responses API & Chat Completions v1 | OpenAI Responses API & Chat Completions v1 |
| Release Date | 2023-03 | 2022-11 |
| Knowledge Cutoff | September 2021 | September 2021 |
| Architecture | Mixture-of-Experts (MoE) | Transformer with RLHF & PPO |
| Parameters | Confidential (est. 1.8T MoE) | Confidential (est. 20B MoE / 175B base) |
| Enterprise Rate Limits (RPM / TPM) | 10,000 – 30,000 RPM (Tier 5 Enterprise) · 800,000 – 2,000,000 TPM | 10,000 – 30,000 RPM (Tier 5 Enterprise) · 800,000 – 2,000,000 TPM |
| Long-Context Tier (>128K/200K) | Flat rate ($30/1M in) across full 8K window | Flat rate ($0.5/1M in) across full 16K window |
| Prompt Cache Policy & TTL | Automatic prefix caching at $7.5/1M (no extra cache-write fee) | Automatic prefix caching at $0.25/1M (no extra cache-write fee) |
| Computer Use / GUI Agent | API / CLI Tool-Use & DOM Agent ready (no raw pixel desktop click loop) | API / CLI Tool-Use & DOM Agent ready (no raw pixel desktop click loop) |
| MCP & Parallel Tool Calling | Native MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema | Native MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema |
| Web Search Grounding & Sandbox | Native Web Search tool + Hosted Code Interpreter & File Search RAG | Native Web Search tool + Hosted Code Interpreter & File Search RAG |
| Official Fine-Tuning Support | Supervised Fine-Tuning (SFT), Direct Preference (DPO) & Reinforcement Fine-Tuning (RFT) | Supervised Fine-Tuning (SFT), Direct Preference (DPO) & Reinforcement Fine-Tuning (RFT) |
| Multimodal Token Billing | Text BPE (~4 chars/token) | Text BPE (~4 chars/token) |
| Quantization & Min GPU VRAM | Cloud-Hosted Proprietary (FP8 / BF16 Tensor Core Cluster) · Zero Local VRAM Required (100% Serverless Cloud API) | Cloud-Hosted Proprietary (FP8 / BF16 Tensor Core Cluster) · Zero Local VRAM Required (100% Serverless Cloud API) |
| Safety & Frontier Classification | OpenAI Preparedness Framework Audited & System Card Published | OpenAI Preparedness Framework Audited & System Card Published |
| Enterprise Compliance (ZDR/HIPAA/SOC2) | SOC2 Type II · GDPR · Zero Data Retention (ZDR) & HIPAA BAA Available on Enterprise Tier | SOC2 Type II · GDPR · Zero Data Retention (ZDR) & HIPAA BAA Available on Enterprise Tier |
| Input Modalities | text | text |
| Output Modalities | text | text |
GPT-4 vs GPT-3.5 Turbo: Respuestas Rápidas (FAQ)
Which is more intelligent, GPT-4 or GPT-3.5 Turbo?
GPT-4 is more intelligent. It scores 38 compared with 30 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
GPT-3.5 Turbo is faster, generating 90 tokens per second compared with 35 tokens per second.
Which model is cheaper to run?
GPT-3.5 Turbo is cheaper at $0.42 per 1M tokens blended, compared with $17.25 (7:2:1 cache:input:output ratio).
Which model has lower latency?
GPT-3.5 Turbo has lower latency, with a time to first token of 0.45s compared with 1.20s.
Which model has a larger context window?
GPT-3.5 Turbo has a larger context window, supporting 16.4K tokens compared with 8.2K tokens.
Veredicto
Tanto GPT-4 (Ideal para asistencia conversacional, procesamiento de texto y cargas de trabajo empresariales, sistemas RAG empresariales y automatización mediante API.) como GPT-3.5 Turbo (Ideal para interacción en tiempo real, baja latencia y enrutamiento de alto volumen, sistemas RAG empresariales y automatización mediante API.) destacan en producción: GPT-4 lidera en inteligencia general y programación, GPT-3.5 Turbo ofrece mayor velocidad de generación de tokens y GPT-3.5 Turbo resulta más rentable para cargas de trabajo API de alto volumen.
Preguntas frecuentes
¿Cuál es mejor para programación y razonamiento, GPT-4 o GPT-3.5 Turbo?+
En las pruebas de inteligencia compuesta y resolución de código, GPT-4 obtiene la ventaja. Puedes revisar la tabla SWE-bench y GPQA arriba para comparar cada métrica.
¿Cuánto cuesta la API de GPT-4 frente a GPT-3.5 Turbo?+
GPT-4 cuesta $30.00 / $60.00 por millón de tokens de entrada/salida, mientras que GPT-3.5 Turbo cuesta $0.50 / $1.50. En costo combinado, GPT-3.5 Turbo es la opción más económica.
¿Qué modelo tiene mayor ventana de contexto y menor latencia?+
GPT-4 cuenta con 8.2K tokens de contexto frente a 16.4K tokens de GPT-3.5 Turbo. En velocidad de inferencia, GPT-3.5 Turbo ofrece un rendimiento superior.
Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.
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Fuentes: Documentación oficial de API de OpenAI y OpenAI, tarjetas de sistema y benchmarks independientes (2026).