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Head-to-Head Model Comparison

GPT-3 vs GPT-3.5 Turbo

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

GetInfoUs अनुसंधान दल द्वारा समीक्षितअंतिम समीक्षा: October 2026संपादकीय नीति
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GPT-3 vs GPT-3.5 Turbo: Benchmarks, Pricing & Speed Comparison

OpenAI का GPT-3 और OpenAI का GPT-3.5 Turbo दो प्रमुख एआई मॉडल हैं। GPT-3 में 2K टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो है और इसकी कीमत $20.00/$20.00 प्रति 1M टोकन है, जबकि GPT-3.5 Turbo में 16.4K टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो है और कीमत $0.50/$1.50 प्रति 1M टोकन है। यहाँ दोनों के बेंचमार्क, गति और लागत का विश्लेषण दिया गया है।

आमने-सामने मॉडल तुलना (VS)

किसी भी मॉडल को बदलें और तुलना करें

Select any AI models from our verified benchmark database to generate live side-by-side matrices.

Profile
Profile
Multi-Model Arena Stack:
5-Model Matrix Workbench
Popular Matchups:
OpenAI

GPT-3

क्लासिक जनरेशन मॉडल

OpenAI का GPT-3 विश्वसनीय चैट असिस्टेंस, कंटेंट जनरेशन और सामान्य एंटरप्राइज कार्यों के लिए निर्मित एक उन्नत AI मॉडल है, जो 2K कॉन्टेक्स्ट विंडो, 40 टोकन/सेकंड स्पीड और $20/$20 प्रति 1M टोकन कीमत के साथ 22/100 इंटेलीजेंस स्कोर प्रदान करता ह

Intelligence Index22 / 100
Input Token:

$20.00 / 1M

Output Token:

$20.00 / 1M

Context Window:

2K tokens

SWE-bench Verified:

N/A

OpenAI

GPT-3.5 Turbo

अल्ट्रा-फ़ास्ट लो-लेटेंसी

OpenAI का GPT-3.5 Turbo रियल-टाइम चैट, अल्ट्रा-लो लेटेंसी और हाई-वॉल्यूम राउटिंग के लिए निर्मित एक उन्नत AI मॉडल है, जो 16K कॉन्टेक्स्ट विंडो, 90 टोकन/सेकंड स्पीड और $0.5/$1.5 प्रति 1M टोकन कीमत के साथ 30/100 इंटेलीजेंस स्कोर प्रदान करता है

Intelligence Index30 / 100
Input Token:

$0.50 / 1M

Output Token:

$1.50 / 1M

Context Window:

16.4K tokens

SWE-bench Verified:

12.5%

एक नज़र में मुख्य अंतर

  • GPT-3.5 Turbo is 22.4x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
  • GPT-3.5 Turbo has a larger context window (16K vs 2K tokens).
  • GPT-3.5 Turbo is faster at 90 tok/s vs 40 tok/s.
Need definitions for token pricing, context, or benchmarks?Explore AI Glossary →
FeatureGPT-3GPT-3.5 Turbo
Intelligence Index
Composite reasoning & knowledge score (0-100)
2230
Provider
OpenAIOpenAI
Input Price
Cost per million input tokens
$20.00 / 1M$0.50 / 1M
Output Price
Cost per million output tokens
$20.00 / 1M$1.50 / 1M
Blended Price
Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M
$9.50 / 1M$0.42 / 1M
Context Window
Maximum input + output tokens
2K tokens~3 A4 pages of text16.4K tokens~25 A4 pages of text
Max Output Tokens
Per single request
2K4K
Throughput Speed
Tokens generated per second
40 tok/s90 tok/s
SWE-bench Verified
Real-world software engineering
N/A12.5%
GPQA Diamond
Graduate-level reasoning
N/A28%
Cached Input Price
Prompt caching discount per 1M tokens
$5.00 / 1M$0.25 / 1M

किस क्षेत्र में कौन आगे है?

At-a-glance decision framework
Coding

Evaluations ongoing

Cost
GPT-3.5 Turbo
22.4x cheaper monthly runtime
Speed
GPT-3.5 Turbo
+125% faster generation
Context
GPT-3.5 Turbo
16.4K tokens window

सत्यापित बेंचमार्क स्कोर तुलना

Official evaluation metrics verified by independent third-party research labs.

GPT-3GPT-3.5 Turbo
SWE-bench Verified (Autonomous Coding)

Industry benchmark evaluating real-world GitHub issue resolution and multi-file debugging.

N/Avs12.5%
GPQA Diamond (Doctorate-Level Science & Math)

Challenging questions created by domain experts to test complex PhD-level reasoning.

N/Avs28%
MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

Hardened reasoning and academic knowledge benchmark with reduced lucky-guess probability.

43.9%vs56.8%
LMSYS Chatbot Arena Elo

Crowdsourced human preference evaluation based on blind, head-to-head model battles.

980ptsvs1115pts
Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

40 tok/s vs90 tok/s

लेटेंसी और रिस्पॉन्स समय

Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.

Time to First Token (TTFT)Lower is better
GPT-30.90s
GPT-3.5 Turbo0.45s
Est. End-to-End Response (500 tokens)TTFT + generation time
GPT-313.40s
GPT-3.5 Turbo6.01s

रियल-टाइम टोकन लागत सिम्युलेटर

Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.

100K / day
10K500K1M
30K / day
5K150K300K
50% cached
0% (Cold)50%90% (Warm)
GPT-3 Monthly API Bill
$55.50 / month
$20/1M in · $20/1M out
GPT-3.5 Turbo Monthly API Bill
$2.48 / month
$0.5/1M in · $1.5/1M out
GPT-3.5 Turbo saves approximately $53.02 / month (96%) under this workload.22.4x Savings

GPT-3 · Strengths & Key Advantages

  • 2K कॉन्टेक्स्ट विंडो और अधिकतम 2K आउटपुट टोकन क्षमता (MMLU-Pro 43.9% · Arena Elo 980)
  • 40 टोकन/सेकंड की तेज़ जनरेशन स्पीड और मात्र 900ms का प्रथम टोकन लेटेंसी समय (TTFT)
  • $20/$20 प्रति 1M टोकन कीमत पर प्रॉम्प्ट कैशिंग, फंक्शन कॉलिंग और स्ट्रक्चर्ड JSON आउटपुट का पूर्ण समर्थन
Considerations & Trade-offs
  • प्रोप्राइटरी क्लाउड मॉडल — इसके वेट्स को ऑफ़लाइन लोकल सर्वर पर डाउनलोड नहीं किया जा सकता
  • उच्च-वॉल्यूम प्रोडक्शन ट्रैफ़िक में लागत कम रखने के लिए प्रॉम्प्ट कैशिंग और बैच API का उपयोग आवश्यक है

GPT-3.5 Turbo · Strengths & Key Advantages

  • 16K कॉन्टेक्स्ट विंडो और अधिकतम 4K आउटपुट टोकन क्षमता (SWE-bench Verified 12.5% · GPQA Diamond 28%)
  • 90 टोकन/सेकंड की तेज़ जनरेशन स्पीड और मात्र 450ms का प्रथम टोकन लेटेंसी समय (TTFT)
  • $0.5/$1.5 प्रति 1M टोकन कीमत पर प्रॉम्प्ट कैशिंग, फंक्शन कॉलिंग और स्ट्रक्चर्ड JSON आउटपुट का पूर्ण समर्थन
Considerations & Trade-offs
  • प्रोप्राइटरी क्लाउड मॉडल — इसके वेट्स को ऑफ़लाइन लोकल सर्वर पर डाउनलोड नहीं किया जा सकता
  • अत्यंत जटिल वैज्ञानिक शोध कार्यों में शीर्ष फ्लैगशिप रीजनिंग मॉडल की तुलना में गहराई थोड़ी कम हो सकती है

Token Use & Task Economics

Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.

MetricGPT-3GPT-3.5 Turbo
Cost per Task
Estimated USD to finish one task
$0.20$0.20
Output Tokens / Task
Tokens generated per task
24K24K
Reasoning Tokens / Task
Thinking tokens burned per task
0K0K

तकनीकी विशिष्टताएँ (Specs)

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

FeatureGPT-3GPT-3.5 Turbo
Official API Model ID (SDK)gpt-3gpt-3-5-turbo
API ProtocolOpenAI Responses API & Chat Completions v1OpenAI Responses API & Chat Completions v1
Release Date2020-062022-11
Knowledge CutoffJune 2020September 2021
ArchitectureAutoregressive Transformer (Davinci)Transformer with RLHF & PPO
Parameters175BConfidential (est. 20B MoE / 175B base)
Enterprise Rate Limits (RPM / TPM)10,000 – 30,000 RPM (Tier 5 Enterprise) · 800,000 – 2,000,000 TPM10,000 – 30,000 RPM (Tier 5 Enterprise) · 800,000 – 2,000,000 TPM
Long-Context Tier (>128K/200K)Flat rate ($20/1M in) across full 2K windowFlat rate ($0.5/1M in) across full 16K window
Prompt Cache Policy & TTLAutomatic prefix caching at $5/1M (no extra cache-write fee)Automatic prefix caching at $0.25/1M (no extra cache-write fee)
Computer Use / GUI AgentText-only completion (No GUI action loop)API / CLI Tool-Use & DOM Agent ready (no raw pixel desktop click loop)
MCP & Parallel Tool CallingPrompt-based JSON extraction onlyNative MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema
Web Search Grounding & SandboxNative Web Search tool + Hosted Code Interpreter & File Search RAGNative Web Search tool + Hosted Code Interpreter & File Search RAG
Official Fine-Tuning SupportSupervised Fine-Tuning (SFT), Direct Preference (DPO) & Reinforcement Fine-Tuning (RFT)Supervised Fine-Tuning (SFT), Direct Preference (DPO) & Reinforcement Fine-Tuning (RFT)
Multimodal Token BillingText BPE (~4 chars/token)Text BPE (~4 chars/token)
Quantization & Min GPU VRAMCloud-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 ClassificationOpenAI Preparedness Framework Audited & System Card PublishedOpenAI Preparedness Framework Audited & System Card Published
Enterprise Compliance (ZDR/HIPAA/SOC2)SOC2 Type II · GDPR · Zero Data Retention (ZDR) & HIPAA BAA Available on Enterprise TierSOC2 Type II · GDPR · Zero Data Retention (ZDR) & HIPAA BAA Available on Enterprise Tier
Input Modalitiestexttext
Output Modalitiestexttext

GPT-3 vs GPT-3.5 Turbo: त्वरित प्रश्नोत्तर (FAQ)

Which is more intelligent, GPT-3 or GPT-3.5 Turbo?

GPT-3.5 Turbo is more intelligent. It scores 30 compared with 22 on the composite Intelligence Index.

Which model is faster?

GPT-3.5 Turbo is faster, generating 90 tokens per second compared with 40 tokens per second.

Which model is cheaper to run?

GPT-3.5 Turbo is cheaper at $0.42 per 1M tokens blended, compared with $9.50 (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 0.90s.

Which model has a larger context window?

GPT-3.5 Turbo has a larger context window, supporting 16.4K tokens compared with 2K tokens.

निष्कर्ष

GPT-3 (विश्वसनीय चैट असिस्टेंस, कंटेंट जनरेशन और सामान्य एंटरप्राइज कार्यों, एंटरप्राइज RAG सिस्टम और स्केलेबल API इंटीग्रेशन के लिए सर्वोत्तम।) और GPT-3.5 Turbo (रियल-टाइम चैट, अल्ट्रा-लो लेटेंसी और हाई-वॉल्यूम राउटिंग, एंटरप्राइज RAG सिस्टम और स्केलेबल API इंटीग्रेशन के लिए सर्वोत्तम।) दोनों मजबूत विकल्प हैं: GPT-3.5 Turbo जटिल रीजनिंग और कोडिंग बेंचमार्क में आगे है, GPT-3.5 Turbo तेज़ टोकन जनरेशन देता है, और GPT-3.5 Turbo बड़े पैमाने के API उपयोग के लिए अधिक किफायती है।

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न (FAQ)

कोडिंग और रीजनिंग के लिए GPT-3 या GPT-3.5 Turbo में से कौन बेहतर है?+

समग्र इंटेलिजेंस और कोडिंग बेंचमार्क में GPT-3.5 Turbo आगे है। विस्तृत तुलना के लिए ऊपर SWE-bench और GPQA स्कोर देखें।

GPT-3 और GPT-3.5 Turbo में किसका API सस्ता है?+

GPT-3 की इनपुट/आउटपुट कीमत $20.00 / $20.00 प्रति 1M टोकन है और GPT-3.5 Turbo की $0.50 / $1.50 है। समग्र लागत में GPT-3.5 Turbo अधिक किफायती है।

किस मॉडल का कॉन्टेक्स्ट विंडो और स्पीड बेहतर है?+

GPT-3 में 2K टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो है जबकि GPT-3.5 Turbo में 16.4K टोकन है। जनरेशन स्पीड के मामले में GPT-3.5 Turbo तेज़ है।

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Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.

Tokens & PricingContext WindowAI BenchmarksReasoning ModelsTool CallingModel Context Protocol (MCP)

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स्रोत: OpenAI और OpenAI आधिकारिक API दस्तावेज़ और स्वतंत्र बेंचमार्क मूल्यांकन (2026)।