OpenAI: GPT-3.5 Turbo Instruct openai/gpt-3.5-turbo-instruct

Модель OpenAI: GPT-3.5 Turbo Instruct от OpenAI (семейство gpt-3) доступна через единый OpenAI-совместимый API НейроГейт — без VPN, с оплатой в рублях, единым ключом для всех 353+ моделей платформы.
Создатель ChatGPT и GPT-серии. Самая известная AI-компания в мире.

👁 Зрение 🧠 Рассуждение 🎨 Генерация изображений 🎙 Аудио-вход 🔊 Синтез речи 🆓 Бесплатно

контекст, токенов

150 ₽

за 1 млн входных токенов

200 ₽

за 1 млн выходных токенов

возможностей

2021-09

база знаний до

Что такое OpenAI: GPT-3.5 Turbo Instruct

Оптимальна для completion-задач в существующих пайплайнах, где нужна инструкционная модель без чат-обёртки и с предсказуемым поведением.

GPT-3.5 Turbo Instruct — это специализированный вариант семейства GPT-3.5, оптимизированный для работы с инструкционными промптами в формате completion, а не диалога. В отличие от чат-версий модели, здесь намеренно убраны оптимизации под многоходовые разговоры: модель принимает текстовый запрос и возвращает продолжение, что делает её поведение предсказуемым и удобным для классических сценариев text completion.

Окно контекста составляет 4 095 токенов — относительно скромный объём по современным меркам, поэтому модель лучше всего подходит для коротких и средних задач. База знаний ограничена сентябрём 2021 года, что важно учитывать при работе с актуальными данными. Модель работает исключительно с текстом: мультимодальные входы и расширенные возможности вроде reasoning не поддерживаются.

GPT-3.5 Turbo Instruct остаётся востребованной там, где нужна совместимость с legacy-пайплайнами, построенными на completion API, или когда чат-формат избыточен. Это зрелая, хорошо изученная модель с предсказуемым поведением и широкой документацией.

Когда брать эту модель

✓ Генерация текста по шаблону: заполнение форм, создание описаний, авто-дополнение
✓ Классификация и извлечение данных из коротких текстов
✓ Интеграция в legacy-системы, использующие completion API вместо chat API
✓ Написание и объяснение небольших фрагментов кода
✓ Суммаризация и перефразирование коротких документов

Пример работы

Реальный сценарий, на котором модель проявляет себя:

Напиши функцию на Python, которая принимает список строк и возвращает только те, длина которых превышает заданный порог. Добавь docstring и пример использования.

Использование OpenAI: GPT-3.5 Turbo Instruct через НейроГейт

OpenAI-совместимый эндпоинт https://api.neuralgate.ru/v1 — замени base_url в любом SDK и используй модель по её id.

# Chat completion
curl https://api.neuralgate.ru/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $NEURALGATE_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "openai/gpt-3.5-turbo-instruct",
    "messages": [{"role":"user","content":"Привет!"}]
  }'

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="sk-...your-neuralgate-key...",
    base_url="https://api.neuralgate.ru/v1",
)
response = client.chat.completions.create(
    model="openai/gpt-3.5-turbo-instruct",
    messages=[{"role": "user", "content": "Привет!"}],
)
print(response.choices[0].message.content)

import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  apiKey: process.env.NEURALGATE_API_KEY,
  baseURL: "https://api.neuralgate.ru/v1",
});
const resp = await client.chat.completions.create({
  model: "openai/gpt-3.5-turbo-instruct",
  messages: [{ role: "user", content: "Привет!" }],
});
console.log(resp.choices[0].message.content);