GPT-4 vs GPT-4 Turbo
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
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GPT-4 de OpenAI et GPT-4 Turbo de OpenAI sont deux modèles d’IA de premier plan. GPT-4 propose une fenêtre de contexte de 8.2K tokens au tarif de $30.00/$60.00 par million de tokens, tandis que GPT-4 Turbo offre 128K tokens de contexte à $10.00/$30.00 par million de tokens. Découvrez ci-dessous le comparatif détaillé des performances et des coûts.
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GPT-4
Modèle de Génération ClassiqueGPT-4 de OpenAI est un modèle d’IA conçu pour les assistants conversationnels, la synthèse documentaire et les usages professionnels, offrant une fenêtre de contexte de 8K, une vitesse de 35 tokens/s, un indice d’intelligence de 38/100 et u
$30.00 / 1M
$60.00 / 1M
8.2K tokens
21%
GPT-4 Turbo
Modèle de Génération ClassiqueGPT-4 Turbo de OpenAI est un modèle d’IA conçu pour les assistants conversationnels, la synthèse documentaire et les usages professionnels, offrant une fenêtre de contexte de 128K, une vitesse de 55 tokens/s, un indice d’intelligence de 40/
$10.00 / 1M
$30.00 / 1M
128K tokens
27.5%
Différences Clés en un Coup d’Œil
- GPT-4 Turbo is 2.2x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
- GPT-4 Turbo has a larger context window (128K vs 8K tokens).
- GPT-4 Turbo is faster at 55 tok/s vs 35 tok/s.
- GPT-4 Turbo leads on SWE-bench coding (27.5% vs 21.0%).
| Caractéristique | GPT-4 | GPT-4 Turbo |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 38 | 40 |
Provider | OpenAI | OpenAI |
Input Price Cost per million input tokens | $30.00 / 1M | $10.00 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $60.00 / 1M | $30.00 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $17.25 / 1M | $8.50 / 1M |
Context Window Maximum input + output tokens | 8.2K tokens~12 A4 pages of text | 128K tokens~192 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 4K | 4K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 35 tok/s | 55 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | 21% | 27.5% |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 35.8% | 48% |
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens | $7.50 / 1M | $5.00 / 1M |
Qui gagne où ?
At-a-glance decision frameworkScores de Benchmarks Vérifiés
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.
Latence et Temps de Réponse
Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.
Simulateur Interactif de Coût de Tokens
Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.
GPT-4 · Strengths & Key Advantages
- Fenêtre de contexte de 8K et capacité de sortie maximale de 4K tokens (SWE-bench Verified 21% · GPQA Diamond 35.8%)
- Débit rapide de 35 tokens/seconde avec une latence au premier token (TTFT) de 1200 ms
- Tarification API optimisée ($30/$60 par million de tokens) avec prise en charge du cache de prompts et des schémas JSON stricts
Considerations & Trade-offs
- Modèle cloud propriétaire ne permettant pas le téléchargement local des poids sur serveur isolé
- Pour les charges à très fort volume, l’activation du cache de prompts et de l’API Batch est recommandée
GPT-4 Turbo · Strengths & Key Advantages
- Fenêtre de contexte de 128K et capacité de sortie maximale de 4K tokens (SWE-bench Verified 27.5% · GPQA Diamond 48%)
- Débit rapide de 55 tokens/seconde avec une latence au premier token (TTFT) de 650 ms
- Tarification API optimisée ($10/$30 par million de tokens) avec prise en charge du cache de prompts et des schémas JSON stricts
Considerations & Trade-offs
- Modèle cloud propriétaire ne permettant pas le téléchargement local des poids sur serveur isolé
- Pour les charges à très fort volume, l’activation du cache de prompts et de l’API Batch est recommandée
Token Use & Task Economics
Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.
| Metric | GPT-4 | GPT-4 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 |
Spécifications Techniques
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Caractéristique | GPT-4 | GPT-4 Turbo |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | gpt-4 | gpt-4-turbo |
| API Protocol | OpenAI Responses API & Chat Completions v1 | OpenAI Responses API & Chat Completions v1 |
| Release Date | 2023-03 | 2023-11 |
| Knowledge Cutoff | September 2021 | December 2023 |
| Architecture | Mixture-of-Experts (MoE) | Optimized Sparse MoE |
| Parameters | Confidential (est. 1.8T MoE) | Confidential |
| 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 ($10/1M in) across full 128K window |
| Prompt Cache Policy & TTL | Automatic prefix caching at $7.5/1M (no extra cache-write fee) | Automatic prefix caching at $5/1M (no extra cache-write fee) |
| Computer Use / GUI Agent | API / CLI Tool-Use & DOM Agent ready (no raw pixel desktop click loop) | Supported (Screen coordinate grounding, browser & desktop GUI action loops) |
| 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) · Vision (~258–765 tokens per image tile) |
| 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, vision |
| Output Modalities | text | text |
GPT-4 vs GPT-4 Turbo: Réponses Rapides (FAQ)
Which is more intelligent, GPT-4 or GPT-4 Turbo?
GPT-4 Turbo is more intelligent. It scores 40 compared with 38 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
GPT-4 Turbo is faster, generating 55 tokens per second compared with 35 tokens per second.
Which model is cheaper to run?
GPT-4 Turbo is cheaper at $8.50 per 1M tokens blended, compared with $17.25 (7:2:1 cache:input:output ratio).
Which model has lower latency?
GPT-4 Turbo has lower latency, with a time to first token of 0.65s compared with 1.20s.
Which model has a larger context window?
GPT-4 Turbo has a larger context window, supporting 128K tokens compared with 8.2K tokens.
Verdict
GPT-4 (Conçu pour les assistants conversationnels, la synthèse documentaire et les usages professionnels, l’intégration RAG et les pipelines de production évolutifs.) et GPT-4 Turbo (Conçu pour les assistants conversationnels, la synthèse documentaire et les usages professionnels, l’intégration RAG et les pipelines de production évolutifs.) répondent à des besoins complémentaires : GPT-4 Turbo domine sur les benchmarks de raisonnement et de programmation, GPT-4 Turbo assure un débit supérieur et GPT-4 Turbo offre le meilleur rapport coût-efficacité en production.
Questions fréquentes
Quel modèle choisir pour le code et le raisonnement, GPT-4 ou GPT-4 Turbo ?+
Sur l’indice d’intelligence composite et les tests de code, GPT-4 Turbo prend l’avantage. Consultez les scores SWE-bench et GPQA ci-dessus pour plus de détails.
Quelle est la différence de prix API entre GPT-4 et GPT-4 Turbo ?+
GPT-4 est facturé $30.00 / $60.00 par million de tokens (entrée/sortie) contre $10.00 / $30.00 pour GPT-4 Turbo. En coût pondéré, GPT-4 Turbo est plus économique.
Quel modèle offre la plus grande fenêtre de contexte et la meilleure vitesse ?+
GPT-4 prend en charge 8.2K tokens contre 128K tokens pour GPT-4 Turbo. Côté vitesse de génération, GPT-4 Turbo est le plus rapide.
Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.
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Sources: Documentation API officielle de OpenAI et OpenAI, fiches système et benchmarks indépendants (2026).