OpenAI API Fiyatlandırması | Otomatik Maliyet Hesaplama

OpenAI API, ChatGPT ve DALL·E 3 gibi OpenAI markası altındaki hizmetler için bir API'dir (Uygulama Programlama Arayüzü). Bu kadar güçlü yapay zeka modelleriyle, OpenAI API'leri kendi alanlarında en çok kullanılan API'lerden biri haline geliyor. Ancak, kullanımları ücretsiz değildir.

Bu makale, OpenAI'nin her bir API modelinin fiyatlandırmasının bir dökümünü ve OpenAI API'sini kullanırken token sayısını ve maliyetini hesaplamak için otomatik bir yöntem sağlayacaktır.

OpenAI API Nedir?

OpenAI API, OpenAI tarafından sağlanan program API'sidir (Uygulama Programlama Arayüzü). OpenAI API ile geliştiriciler, GPT API ve DALLE 3 API gibi yapay zeka modeli hizmetlerini OpenAI API aracılığıyla kullanabilirler.

OpenAI API ile geliştiricilerin, ChatGPT ve Dalle3 gibi OpenAI'nin yapay zeka modellerini kullanarak uygulamalar oluşturmasına veya bu yapay zeka modellerini kendi uygulamalarını oluşturmak için kullanmasına olanak tanır - tüm bunlar, işlevselliğini elde etmek için gerçek web sayfasına erişmek zorunda kalmadan.

Detaylara Girmek: OpenAI API Fiyatlandırması

Bu yazının yazıldığı sırada, OpenAI altında API hizmetleri sağlayan yedi önerilen yapay zeka modeli bulunmaktadır:

• GPT-4o
• GPT-4 Turbo
• GPT-4
• GPT-3.5 Turbo
• Assistants API
• Fine-tuning modelleri
• Embedding modelleri ve temel modeller
• Görüntü oluşturma modelleri (DALL·E 3)
• Ses modelleri ve daha fazlası.

GPT-4o

GPT-4o (“o” for “omni”), 13 Mayıs 2024 tarihine kadar olan en son model sürümüdür. Aynı zamanda en hızlı ve en uygun fiyatlı amiral gemisi modelidir. Ek olarak, GPT-4o, modellerimizin herhangi birinden daha iyi bir vizyona ve İngilizce olmayan dillerde performansa sahiptir. GPT-4o, ödeme yapan müşteriler için OpenAI API'sinde mevcuttur.

GPT-4 Turbo Fiyatlandırması

GPT-4 Turbo üç modelde gelir: gpt-4-0125-preview, gpt-4-1106-preview ve gpt-4-1106-vision-preview, hepsi 1M giriş tokeni ve 1M çıkış tokeni başına 10,00$ fiyatlandırılır. Fiyat, öğe başına 30,00$ olarak belirlenmiştir.

GPT-4 Turbo yüksek performanslı bir doğal dil işleme modeli olmasına rağmen, daha iyi performans nedeniyle kullanım ücretinin daha yüksek olabileceği görülebilir.

GPT-4 Fiyatlandırması

GPT-4 dil modeli için iki fiyatlandırma seçeneği vardır.

1. gpt-4: Bu, GPT-4'ün standart sürümüdür. 1M token girişi başına 30,00$ ve 1M token çıkışı başına 60,00$ ücreti vardır.
2. gpt-4-32k: Bu, daha uzun bir bağlam uzunluğuna sahip GPT-4'ün gelişmiş bir sürümüdür. 1M giriş tokeni başına 60,00$ ve 1M çıkış tokeni başına 120,00$ fiyatlandırılır, bu da standart gpt-4'ün iki katıdır.

GPT-4'ün geniş genel ve alan bilgisi ve doğal dildeki karmaşık talimatları izleyerek zor problemleri doğru bir şekilde çözme yeteneği dikkate değerdir, ancak daha yüksek performanslı gpt-4-32k'yi elde etmek için standart sürümün iki katını ödemeniz gerekecektir.

GPT-3.5 Turbo Fiyatlandırması

GPT-3.5 Turbo model ailesinin iki üyesi vardır. Model gpt-3.5-turbo-0125, 16K bağlam pencerelerini destekleyen ve etkileşim için optimize edilmiş amiral gemisi modelidir. Model gpt-3.5-turbo-instruct, talimatlı bir modeldir ve yalnızca 4K bağlam pencerelerini destekler. İlgili ücretler, 1M giriş tokeni için 0,5 ABD Doları ve 1,5 ABD Doları, 1M çıkış tokeni için ise 1,5 ABD Doları ve 2 ABD Doları olacaktır.

Assistants API Fiyatlandırması

Geliştiriciler, kendi yapay zeka asistan uygulamalarını oluşturmak için Assistants API ve araçlarını kullanabilirler. Arama özelliği, seçilen dil modeli için token ücretine dayalı olarak, her asistan için bir dosya depolama ücretine neden olur. İki alt model, Code Interpreter ve Retrieval, 0,03 ABD Doları/oturum ve 0,2 ABD Doları/GB/asistan/gün olarak fiyatlandırılır.

Fine-tuning Model Fiyatlandırması

Fine-tuning modelleri kullanırken, kullanıcılardan yalnızca orijinal modelin kullanımı için ücret alınacaktır. gpt-3.5-turbo, davinci-002 ve babbage-002 gibi üç model için ilgili ücretler, 1M eğitim tokeni başına 8 ABD Doları, 6 ABD Doları ve 0,41M ve 1M giriş tokeni başına 3 ABD Doları ve 12 ABD Doları olacaktır. ABD Doları ve 1,6 ABD Doları ve 1M çıkış tokeni için 6 ABD Doları, 12 ABD Doları ve 1,6 ABD Doları olacaktır.

Embedding ve Temel Modeller Fiyatlandırması

Embedding modelleri oldukça uygun fiyatlıdır; text-embedding-3-small 1M token başına 0,02$, text-embedding-3-large 1M token başına 0,13$ ve ada v2 1M token başına 0,10$ olarak fiyatlandırılır.

Temel model ücreti, davinci-002 için 1M token başına 2,00$ ve babbage-002 için 0,40$'dır.

Görüntü oluşturma modeli (DALL·E 3) fiyatı

DALL-E 3'ün standart kalitede 1024x1024 çözünürlüğü, görüntü başına 0,04$ ve aynı çözünürlükte HD 0,08$ tutar. DALL-E 2, daha düşük çözünürlüklerde daha ucuzdur: 1024x1024 0,02$, 512x512 0,018$ ve 256x256 0,016$.

Her OpenAI API Modeli Fiyatlandırması İçin Tablolu Özet

Tüm modellerin kullanım ücretlerini öğrenmek isterseniz, resmi ChatGPT API web sitesini ziyaret edin ve OpenAI API fiyat listesini kontrol edin.

Apidog ile Otomatik Maliyet Hesaplama Önkoşulları

API'ler etrafında daha verimli çalışmak için, Apidog kullanmanızı şiddetle tavsiye ederiz.

Apidog, bir API'nin tüm yaşam döngüsü boyunca API geliştiricilerini destekleyen, hepsi bir arada bir API geliştirme platformudur. Bu, Apidog'un, tasarımdan, test etmeye ve belgeleme aşamasına kadar API'lere bakmak için süreçlerle sizi kapsadığı anlamına gelir.

OpenAI API'sini çalıştırmanın maliyetini hesaplamak için otomatik bir hesap makinesi oluşturmak için, giriş ve çıkışları doğru bir şekilde token değerlerine dönüştürmek için üçüncü bir dönüşüm kitaplığına ihtiyacımız var.

Ayrıca, bunları herhangi bir para birimine dönüştürebileceğiz, örnek olarak JPY (Japon Yeni) alalım.

Token Sayısı Dönüşüm Kitaplığı

Bu, API hata ayıklama süreci boyunca giriş/çıkış verilerini token sayılarına dönüştürmek için Open AI GPT Token Counter kitaplığını kullanır.

Node.js kodu örnekleri:

const openaiTokenCounter = require('openai-gpt-token-counter');

const text = process.argv[2]; // Komut satırı argümanlarından test içeriğini alın
const model = "gpt-4"; // Kullanmak istediğiniz OpenAI modelini değiştirin

const tokenCount = openaiTokenCounter.text(text, model);
const characterCount = text.length; // Karakter sayısını hesaplayın

console.log(`${tokenCount}`);

Daha sonra Node.js betiğini gpt-tokens-counter.js olarak yeniden adlandırmalı ve Apidog'un harici program dizinine çağırmak için yerleştirmelisiniz.

Ardından, bilgisayarınıza OpenAI GPT Token Counter'ı yüklemeniz gerekecektir. Bunu yapmak için, terminalinizde aşağıdaki komutu kullanabilirsiniz:

npm install openai-gpt-token-counter

Gerçek Zamanlı Döviz Kuru API'si​

Giriş ve çıkış için token değerlerini elde ettikten sonra, bir dönüşüm faktörü elde etmek için gerçek zamanlı bir döviz kuru API'si kullanılarak maliyeti JPY cinsinden tahmin etmek gerekir. Bu makale, gerçek zamanlı döviz kurunu almak için Currencylayer API'sini çağıracaktır. Bir hesap için kaydolun ve bir API Anahtarı edinin.

Apidog Kullanarak Giriş Değerlerini Tokenlere Dönüştürme

Giriş değerleri, yapay zeka uygulamasının sorgusu sırasında kullanıcı tarafından sağlandığında sorular ve istemler olarak anlaşılabilir. Bundan yararlanmak için, istek body'sinden query parametresini çıkarmak için Ön İşlemciler'e özel bir komut dosyası eklenmesi ve ardından token değerlerine dönüştürülmesi gerekir.

Bu, Ön İşlemciler bölümünde token değeri dönüşüm komut dosyasını eklemek için örnek koddur:

try {
  var jsonData = JSON.parse(pm.request.body.raw);
  var content = jsonData.messages[0].content; // mesajların içeriğini alır
  var result_input_tokens_js = pm.execute('./gpt-tokens/gpt-tokens-counter.js',[content])
  console.log(content);
  pm.environment.set("RESULT_INPUT_TOKENS", result_input_tokens_js);
  console.log("Giriş Token sayısı: " + pm.environment.get("RESULT_INPUT_TOKENS"));
} catch (e) {
    console.log(e);
}

Gönder'e bastıktan sonra, hesaplanan giriş değerleri Apidog konsol bölümünde görünür olmalıdır.

Tokenleri JPY Maliyetine Dönüştür

Girişten tüketilen Tokenlerin değerini elde ettikten sonra, bir dönüşüm faktörü elde etmek için gerçek zamanlı bir döviz kuru API'si talep etmek gerekir. Bu faktör daha sonra gerçek maliyeti JPY cinsinden hesaplamak için Token değeri ile çarpılır. Ön işleme aşağıdaki komut dosyasını ekleyin:

pm.sendRequest("http://apilayer.net/api/live?access_key=YOUR-API-KEY&currencies=JPY&source=USD&format=1", (err, res) => {
  if (err) {
    console.log(err);
  } else {
    const quotes = res.json().quotes;
    const rate = parseFloat(quotes.USDJPY).toFixed(3);
    pm.environment.set("USDJPY_RATE", rate); 
    var USDJPY_RATE = pm.environment.get("USDJPY_RATE");
    // Önceki komut dosyasından RESULT_INPUT_TOKENS değişkenini alın
    var RESULT_INPUT_TOKENS = pm.environment.get("RESULT_INPUT_TOKENS");

    // Token döviz kuru değerini hesaplayın
    const tokensExchangeRate = 0.03; // 1000 tokenin USD cinsinden fiyatı (GPT-4-8k bağlam girişi fiyatlandırması referans olarak)

    // Tahmini fiyatı JPY cinsinden hesaplayın
    const JPYPrice = ((RESULT_INPUT_TOKENS / 1000) * tokensExchangeRate * USDJPY_RATE).toFixed(2);

    pm.environment.set("INPUT_PRICE", JPYPrice); 

    console.log("Tahmini maliyet: " + "¥" + JPYPrice);
  }
});

Apidog Kullanarak Çıkış Değerlerini Tokenlere Dönüştürme

Apidog, API tarafından döndürülen yanıttaki content-type parametresi text/event-stream gibi bir şey içerdiğinde, döndürülen verileri otomatik olarak bir SSE (Sunucu Tarafından Gönderilen Olaylar) olayı olarak ayrıştırır.

API tanımındaki Son İşlemciler bölümüne giderek ve yanıt içeriğini çıkarmak ve birleştirme tamamlaması için özel bir komut dosyası ekleyerek başlayın.

// Yanıt metnini alın
const text = pm.response.text()
// Metni satırlara ayırın
var lines = text.split('\n');
// "content" parametresini depolamak için boş bir dizi oluşturun
var contents = [];
// Her satırda yineleyin
for (var i = 0; i < lines.length; i++) {
    const line = lines[i];
    // "data:" ile başlamayan satırları atlayın
    if (!line.startsWith('data:')) {
        continue;
    }
    // JSON verilerini ayrıştırmaya çalışın
    try {
        var data = JSON.parse(line.substring(5).trim());  // Önde gelen "data: " ifadesini kaldırın
        // "choices" dizisinden "content" parametresini alın ve diziye ekleyin
        contents.push(data.choices[0].delta.content);
    } catch (e) {
        // Geçerli JSON verisi değilse geçerli satırı yoksayın
    }
}
// "content" parametrelerini join() yöntemiyle birleştirin
var result = contents.join('');
// Sonucu gövdenin "Görselleştir" sekmesinde görüntüleyin
pm.visualizer.set(result);
// Sonucu konsola yazdırın
console.log(result);

İsteği oluşturduktan sonra, konsoldaki tam yanıt içeriğini alabilirsiniz!

Apidog Kullanarak Çıkış Değerinden Tokenleri Dönüştürme

Yanıt içeriğini aldıktan sonra, bunu Token değerine dönüştürmek gerekir. Bu, üçüncü taraf bir kitaplıkla mümkün kılınır.

Apidog'un harici gpt-toejsn-counter.js komut dosyasını çağırması ve Token değerini alabilmesi için özel komut dosyasını işlem sonrası işleme ekleyin.

Belirli kodu görmek için bu sayfayı kullanın:

Konsoldan elde ettiğiniz sayılarla, ne kadara mal olacağını tahmin edebilirsiniz!

// Yanıt metnini alın
const text = pm.response.text()
// Metni satırlara ayırın
var lines = text.split('\n');
// "content" parametresini depolamak için boş bir dizi oluşturun
var contents = [];
// Her satırda yineleyin
for (var i = 0; i < lines.length; i++) {
    const line = lines[i];
    // "data:" ile başlamayan satırları atlayın
    if (!line.startsWith('data:')) {
        continue;
    }
    // JSON verilerini ayrıştırmaya çalışın
    try {
        var data = JSON.parse(line.substring(5).trim());  // Önde gelen "data: " ifadesini kaldırın
        // "choices" dizisinden "content" parametresini alın ve diziye ekleyin
        contents.push(data.choices[0].delta.content);
    } catch (e) {
        // Geçerli JSON verisi değilse geçerli satırı yoksayın
    }
}
// "content" parametrelerini join() yöntemiyle birleştirin
var result = contents.join('');
// Sonucu gövdenin "Görselleştir" sekmesinde görüntüleyin
pm.visualizer.set(result);
// Sonucu konsola yazdırın
console.log(result);

// Çıkış token sayısını hesaplayın.
var RESULT_OUTPUT_TOKENS = pm.execute('./gpt-tokens/gpt-tokens-counter.js', [result])
pm.environment.set("RESULT_OUTPUT_TOKENS", RESULT_OUTPUT_TOKENS);

console.log("Çıkış Token sayısı: " + pm.environment.get("RESULT_OUTPUT_TOKENS")); 

Çıkış Tokenlerini JPY Maliyetine Dönüştür

Önceki bölümde belirtilen maliyet hesaplama şemasına benzer şekilde, gerçek maliyet (JPY), Token değerinin döviz kuru ile çarpılmasıyla elde edilir.

İşlem sonrası işleme aşağıdaki komut dosyasını ekleyin:

pm.sendRequest("http://apilayer.net/api/live?access_key=YOUR-API-KEY&currencies=JPY&source=USD&format=1", (err, res) => {
  if (err) {
    console.log(err);
  } else {
    const quotes = res.json().quotes;
    const rate = parseFloat(quotes.USDJPY).toFixed(3);
    pm.environment.set("USDJPY_RATE", rate); 
    var USDJPY_RATE = pm.environment.get("USDJPY_RATE");
    // Önceki postman komut dosyasından RESULT_OUTPUT_TOKENS değişkenini alın
    var RESULT_OUTPUT_TOKENS = pm.environment.get("RESULT_OUTPUT_TOKENS");

    // Token döviz kurunu hesaplayın
    const tokensExchangeRate = 0.06; // 1000 token başına USD fiyatı (GPT-4-8k bağlam girişi fiyatlandırmasına göre)

    // Tahmini fiyatı JPY cinsinden hesaplayın
    const JPYPrice = ((RESULT_OUTPUT_TOKENS / 1000) * tokensExchangeRate * USDJPY_RATE).toFixed(2);

    pm.environment.set("OUTPUT_PRICE", JPYPrice); 

    console.log("Çıkış maliyeti (JPY): " + JPYPrice + "円");
  }
});

Toplam Maliyeti JPY Cinsinden Hesaplayın

Son olarak, giriş ve çıkışların toplam maliyetini otomatik olarak hesaplayabilen, işlem sonrası aşamasında özel bir komut dosyası ekleyin.

// Giriş ve çıkış maliyetlerini toplama

const INPUTPrice = Number(pm.environment.get("INPUT_PRICE"));
// Giriş fiyat değişkenini alın ve bir sayıya dönüştürün

const OUTPUTPrice = Number(pm.environment.get("OUTPUT_PRICE"));
// Çıkış fiyat değişkenini alın ve bir sayıya dönüştürün

console.log("Toplam maliyet: " + "￥" + (INPUTPrice + OUTPUTPrice));
// Toplam maliyeti yazdırın: giriş fiyatı ve çıkış fiyatının toplamı.

API'nin hata ayıklama süreci sırasında mevcut isteğin yaklaşık maliyetini tahmin etmeye izin verir.

Apidog ile OpenAI API'leri Üzerinde Çalışın

Daha önce belirtildiği gibi, Apidog, tek bir uygulama içinde API tasarımı, dokümantasyonu, test etme ve hata ayıklama sağlayan kapsamlı bir API aracıdır.

OpenAI'ninkiler gibi sayısız API ile, bu tür üçüncü taraf API projelerini Apidog'un API Hub hizmetiyle bulabilir ve bunlara erişebilirsiniz.

API hub'daki Open API projesine erişmek için, aşağıdaki bağlantıya tıklayın. OpenAI tarafından sağlanan tüm API'lere erişim sağlayabilirsiniz!