GPT-3.5-Turbo-Raw
MODEL PROFILE模型资料Poe · 2023-03-01 发布 · gpt 家族 · 1 家平台收录
资料长期未更新
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Poe 上线的 GPT-3.5-Turbo-Raw 属于 gpt 家族，是支持文本与图片输入、带工具调用的对话模型，面向预算敏感、任务偏短、不依赖最新知识的原型验证与轻量产品场景。
模型介绍
GPT-3.5-Turbo-Raw 是 Poe 提供的 gpt 系列模型，2023 年 3 月发布，权重不开源，走闭源 API 形态。它要解决的是“够用就好”的对话与生成需求：上下文窗口 4524 tokens、单次最大输出 2048 tokens，输入模态包含文本与图片，输出为文本，并支持工具调用和附件输入。这些配置决定了它适合短问短答、把文档切块后逐段处理、以及在对话中触发外部函数获取实时信息。知识截止到 2021-09-01，训练数据与方法未公开，参数规模也无披露，因此它更像一个稳定可用的基础档模型，不宜用来承载长上下文推理或时效性强的问答。本站收录的报价为输入 0.45 美元/百万 tokens、输出 1.4 美元/百万 tokens，处于同类中较低价位。
选型建议任务偏短、预算敏感、能接受 2021 年知识截止时可选它；若需要长上下文处理、最新知识或可验证的公开跑分，应换用其他模型。
关键指标
适用场景
- 搭建短问答客服机器人，回答产品常见问题并给出简短指引
- 对切块后的文档做摘要、分类与要点抽取等批处理任务
- 接入工具调用，在对话中查询外部接口获取实时数据
- 上传截图或图片附件，做图片内容描述与简单信息问答
- 在原型阶段低成本验证对话流程与提示词效果
暂无：许可证、参数规模、缓存读价、缓存写价、推理、结构化输出、温度调节（上游未公开，本站不估算）。 资料已 1101 天没更新，规格与价格可能已变；发布 1351 天。
规格与能力
上面没列到的字段沿用 gpt 系列的对话式自回归生成结构，对外以 API 形式提供文本与图片输入、纯文本输出，具体参数规模与训练细节未公开。
- 结构基于 gpt 家族的对话式生成架构，按 token 自回归输出文本，输入可混合文本与图片，输出固定为单模态文本。
- 能力支持工具调用与附件输入，可在对话中触发外部函数取数；单次输出上限 2048 tokens，适合短答复与结构化返回。
- 披露权重不开源，训练数据、参数规模与对齐方法均未公开，架构层面的判断只能依据功能项与模态支持做定性描述。
- 开源权重
- 否
- 模型家族
- gpt
能力
工具调用附件
同系列其他规格
| 型号 | 厂商 | 参数 | 上下文 | 输入价 | 输出价 |
|---|---|---|---|---|---|
| GPT-3.5 Turbo | OpenAI | — | 4.1K | $1/M | $2/M |
| GPT-3.5 Turbo (older v0613) | Kilo Gateway | — | 4.1K | $1/M | $2/M |
| GPT-3.5 Turbo 16k | Kilo Gateway | — | 16.4K | $3/M | $4/M |
| GPT-3.5-turbo | OpenAI | — | 16.4K | $0.5/M | $1.5/M |
| GPT-3.5-turbo | OpenAI | — | 16.4K | $0.5/M | $1.5/M |
| GPT-3.5 Turbo 0125 | Microsoft Azure | — | 16.4K | $0.5/M | $1.5/M |
| GPT-3.5 Turbo 1106 | Microsoft Azure | — | 16.4K | $1/M | $2/M |
| GPT-3.5 Turbo Instruct | Microsoft Azure | — | 4.1K | $1.5/M | $2/M |
性能表现
本站未收录该模型的第三方跑分，能力评价只能依据上下文、模态与功能项做定性推断，不适合与有公开基准成绩的模型做排名式比较。
- 强项短文本生成、指令跟随与多轮口语化对话表现稳定，配合工具调用可补齐实时信息，图片附件输入扩展了截图问答类用法。
- 短板上下文仅 4524 tokens，长文档、多轮长会话容易被截断；知识截止 2021-09-01，时效性问题需外部检索兜底。
- 适合把长材料切块后逐段处理、短问答机器人、表单填写与分类抽取等对上下文长度不敏感的任务更契合它的配置。
价格与性价比
结合各平台报价与同类对比官方报价为输入 0.45 美元/百万 tokens、输出 1.4 美元/百万 tokens，在同家族模型中属偏低价位，成本优势集中在输入侧。
- 定位输入 0.45、输出 1.4 美元/百万 tokens，输出价约为输入价的三倍，属于典型的“读便宜、写偏贵”计费结构。
- 横向对比对比 GPT-3.5 Turbo（OpenAI）输入 $1/M，本模型输入价低约一半余；对比 GPT-4 的 $30/M 输入价差距悬殊，与免费档位的 NanoGPT Help 则不在同一维度。
- 平台差价本站收录的 models.dev 与 models.dev·poe 两处报价完全一致，输入输出均无差异，缓存读价格未提供，暂无可比价差。
- 省钱长输入短输出的任务（如文档分类、要点抽取）最划算，控制输出长度、把长材料切块喂入，比一次性长上下文更省成本。
平台报价对比
2 个来源口径| 来源 | 输入价 | 输出价 | 缓存读 | 相对输入价 |
|---|---|---|---|---|
| models.dev | $0.45/M | $1.4/M | — | 0.0% |
| models.dev · poe | $0.45/M | $1.4/M | — | 0.0% |
同一个模型在不同网关的报价可能不同。本页基准取官方口径 $0.45/M / $1.4/M（输入 / 输出，美元 / 百万 tokens），其余来源的差价在「相对输入价」列列出，供比价参考。
同类模型对比
5 条| 模型 | 上下文 | 输入价 | 输出价 | 输入价差 | AA 综合 |
|---|---|---|---|---|---|
| Ray2 | 5K | — | — | 基准 | — |
| GPT-3.5 TurboOpenAI | 4.1K | $1/M | $2/M | +122.2% | — |
| GPT-3.5 Turbo (older v0613)Kilo Gateway | 4.1K | $1/M | $2/M | +122.2% | — |
| GPT-3.5 Turbo InstructMicrosoft Azure | 4.1K | $1.5/M | $2/M | +233.3% | — |
| NanoGPT HelpNanoGPT | 6K | 免费 | 免费 | -100.0% | — |
取上下文相近（约 0.5~2 倍）的同类主流模型；同厂商、同家族优先；价格差为相对本模型的输入价
关于 GPT-3.5-Turbo-Raw 的常见问题
5 条GPT-3.5-Turbo-Raw 的 API 价格是多少？
当前收录的官方口径价格为输入 $0.45/M、输出 $1.4/M，单位为美元 / 百万 tokens。不同网关可能有自己的加价与折扣，实际计费以调用平台为准。
GPT-3.5-Turbo-Raw 支持多长的上下文？
资料显示上下文窗口 4.5K（4,524 tokens），单次最大输出 2K。实际可用长度还取决于调用平台的限制。
GPT-3.5-Turbo-Raw 是开源模型吗？
GPT-3.5-Turbo-Raw 为闭源模型，只能通过官方 API 或官方授权的平台调用，无法自行下载权重。
GPT-3.5-Turbo-Raw 支持哪些能力？
按当前资料，GPT-3.5-Turbo-Raw 支持工具调用、附件。输入输出模态为 文本+图片 → 文本。
GPT-3.5-Turbo-Raw 可以在哪些平台调用？
当前资料显示该模型被 1 家 provider 或网关收录。本站核对的数据来源包括 models.dev。收录数量只反映公开目录的部署面，不代表任何一家平台的服务质量。
使用注意
- 口径第三方跑分缺失，本站未收录任何公开基准成绩，涉及能力强弱的结论只能来自配置项与功能支持，不能当作量化排名依据。
- 边界仅 1 家平台收录，价格与可用性以该渠道为准；图片输入与工具调用的实际效果、并发与稳定性需以真实调用实测。
资料说明
本页资料由多个公开来源交叉整理：按「官方目录 → 通用网关 → 开源仓库 → 中文资料」的优先级合并， 冲突时取优先级高的来源。价格单位是美元 / 百万 tokens，为各平台对 API 调用的报价，不含自部署成本。 资料由公开来源整理，不代表 AiTest 已对该模型或其收录中转站做过真实性、稳定性或安全检测。
本页的模型介绍、架构、性能与性价比解读为 AI 综合公开信息整理，部分未经本站逐项核实；规格、价格与跑分以本页数据字段为准。
本页资料由多个公开来源交叉整理：按「官方目录 → 通用网关 → 开源仓库 → 中文资料」的优先级合并，冲突时取优先级高的来源；价格单位为美元 / 百万 tokens。
