OpenAI ha anunciado el lanzamiento de GPT-4o mini, un modelo de IA más pequeño y económico, que permite hacer que la tecnología de OpenAI sea más asequible y menos intensiva en términos energéticos.
El GPT-4o mini se destaca por su accesibilidad económica, con un coste de 15 céntimos por millón de tokens de entrada y 60 céntimos por millón de tokens de salida, lo que representa una reducción de más del 60% en comparación con el modelo GPT-3.5 Turbo. Esta reducción de costes es una estrategia clave de OpenAI para expandir su mercado y hacer que su tecnología sea viable para empresas con recursos más limitados.
A pesar de su menor tamaño y coste, el GPT-4o mini ofrece un rendimiento notable. Según OpenAI, el modelo supera al GPT-4 en preferencias de chat y ha obtenido una puntuación del 82% en el benchmark Massive Multitask Language Understanding (MMLU). Este benchmark es una medida importante de la capacidad de un modelo de lenguaje para entender y utilizar el lenguaje de manera efectiva en una variedad de dominios.
El GPT-4o mini actualmente admite texto y visión en su API, con planes para incluir soporte para entradas y salidas de texto, imagen, vídeo y audio en el futuro. Esta versatilidad lo convierte en una herramienta potente para una amplia gama de aplicaciones, desde el procesamiento de texto hasta el análisis multimedia. OpenAI está enfocado en hacer que la implementación de la IA sea más rápida y económica para los desarrolladores, especialmente en un mercado competitivo donde gigantes como Meta y Google también están invirtiendo fuertemente en IA.
A partir de este jueves, los usuarios de los planes Free, Plus y Team de ChatGPT podrán acceder al GPT-4o mini en lugar del GPT-3.5 Turbo. Los usuarios empresariales tendrán acceso a partir de la próxima semana. Esta integración permitirá a una mayor cantidad de usuarios experimentar las capacidades avanzadas de la IA sin incurrir en altos costes.
OpenAI ha asegurado que el modelo GPT-3.5 seguirá disponible para los desarrolladores a través de la API, permitiendo una transición suave para aquellos que dependen de este modelo para sus aplicaciones actuales.