Bisakah saya menjalankan GPT-3.5 Turbo Instruct secara lokal?

Tidak. OpenAI belum merilis bobotnya; hanya akses API dan tidak bisa diunduh atau hosting sendiri.

Berapa biayanya dan berapa panjang konteksnya?

Harga $1,50 per juta token input dan $2,00 per juta token output, dengan jendela konteks 4.095 token.

Apa bedanya dengan GPT-3.5 Turbo?

Disetel untuk prompt mengikuti instruksi gaya penyelesaian dan menghilangkan optimasi chat, sehingga berperilaku lebih seperti model penyelesaian teks klasik daripada asisten percakapan.

GPT 3.5 Turbo Instruct

5124°

#llm #openai #menulis #cepat #ekstraksi data

Jalankan model ini

Penawaran / Iklan

OpenRouter Terminal / API

Bayar per token

Ngobrol dengan model ini di browser atau panggil dari kode kamu dengan satu API key.

OpenAI | konteks 4.095 token | $1.50/M input, $2.00/M output. Model ini adalah varian dari GPT-3.5 Turbo yang disetel untuk prompt instruksional dan menghilangkan optimasi terkait chat. Data pelatihan: hingga Sep 2021.

Panduan untuk model ini

10 Alternatif ChatGPT Termurah di 2026: model lokal gratis, tingkat gratis, dan paket tarif tetap

Bobot terbuka vs sumber terbuka vs hanya API: apa yang sebenarnya boleh kamu lakukan

Semua panduan

Catatan Kapten

Ditulis oleh Captain, editor rumah

Catatan dari 2026-10-13

GPT-3.5 Turbo Instruct adalah varian gaya penyelesaian dari GPT-3.5 Turbo milik OpenAI, tanpa format chat dan disetel untuk mengikuti instruksi langsung dalam pola prompt-respons tunggal. Model ini berperilaku seperti model text-davinci lama daripada asisten chat, membuatnya berguna untuk pipeline yang mengharapkan keluaran mentah. Pengetahuan berhenti pada September 2021.

Dikenal untuk

Keluaran gaya penyelesaian tanpa scaffolding chat
Mengikuti instruksi langsung dan imperatif dengan bersih
Latensi lebih rendah dibanding model chat yang lebih berat untuk tugas sederhana
Perilaku satu putaran yang dapat diprediksi cocok untuk pipeline otomatis

Waspadai

Jendela konteks hanya 4.095 token — sempit menurut standar saat ini.
Bobot tertutup, hanya API; tidak bisa dijalankan lokal atau diperiksa.
Pengetahuan berhenti pada September 2021; hal-hal terbaru tidak diketahui.

Terbaik untuk

Menulis

Cepat

Ekstraksi data

Prompt untuk dicoba

Tulis ulang untuk kejelasan

Tulis ulang paragraf berikut agar jelas, langsung, dan bebas jargon. Pertahankan semua fakta. Kembalikan hanya paragraf yang sudah ditulis ulang. Paragraf: The utilisation of advanced methodological frameworks in the context of organisational change management necessitates a holistic consideration of stakeholder alignment and iterative feedback loops to ensure transformational outcomes.

Ekstrak data terstruktur

Ekstrak bidang berikut dari teks di bawah dan kembalikan sebagai objek JSON: company_name, founding_year, headquarters, number_of_employees. Teks: Meridian Logistics didirikan pada 1998 di Rotterdam. Perusahaan kini mempekerjakan sekitar 4.200 orang di operasi Eropa dan Asia.

Ringkas dalam satu kalimat

Ringkas teks berikut dalam tepat satu kalimat tidak lebih dari 30 kata, hanya menangkap poin utama. Teks: Peneliti di tiga universitas melakukan studi dua tahun melacak pola tidur pada 1.200 orang dewasa. Mereka menemukan bahwa orang yang tidur kurang dari enam jam per malam 40 persen lebih mungkin melaporkan kesulitan berkonsentrasi di tempat kerja dibanding yang tidur tujuh sampai sembilan jam.

Bandingkan dengan

GPT-5.4 Nano
Model hanya API
konteks 400,000 token · $0.20/M input, $1.25/M output
gpt-oss-20b
Model dengan bobot terbuka
konteks 131,072 token · $0.02/M input, $0.09/M output
gpt oss 120b Ultra
Model dengan bobot terbuka
konteks 131,072 token · $0.20/M input, $0.95/M output
gpt-oss-safeguard-20b
Model dengan bobot terbuka
konteks 131,072 token · $0.07/M input, $0.30/M output

Model teks lain dari openai

Pertanyaan yang sering diajukan

Bisakah saya menjalankan GPT-3.5 Turbo Instruct secara lokal?: Tidak. OpenAI belum merilis bobotnya; hanya akses API dan tidak bisa diunduh atau hosting sendiri.
Berapa biayanya dan berapa panjang konteksnya?: Harga $1,50 per juta token input dan $2,00 per juta token output, dengan jendela konteks 4.095 token.
Apa bedanya dengan GPT-3.5 Turbo?: Disetel untuk prompt mengikuti instruksi gaya penyelesaian dan menghilangkan optimasi chat, sehingga berperilaku lebih seperti model penyelesaian teks klasik daripada asisten percakapan.

Putusan Kapten
Model kerja gaya penyelesaian yang sempit — berguna untuk pipeline yang butuh instruksi bersih tanpa overhead chat, tapi konteks 4K adalah batasan nyata.

Kapten menulis catatan ini dari deskripsi model dan kartu model itu sendiri. Harga dan ukuran konteks adalah milik penyedia pada saat penulisan dan dapat berubah.

Ranking badge

Updated Oct 22, 2026

Made this model? Show this badge on your page.

Paste it into your Hugging Face card or Civitai description.

Change colors / personalize / get code

Not this creator?

Get your own badge

Bagaimana skor ini dihitung

Model ini belum punya data popularitas dari sumber mana pun, jadi memakai angka pengganti di bawah 7,000° supaya daftar tetap lengkap. Model ini tidak pernah berada di atas model yang punya data. Rinciannya akan muncul di sini segera setelah ada laporan dari sumber.

Glosarium: istilah yang dipakai di sini

Skor heat: Satu angka untuk seberapa banyak model dipakai dan diinginkan sekarang, dari 0° sampai 9.999°. Setiap daftar di situs ini yang bilang terpanas diurutkan berdasarkan ini dan tidak ada yang lain.
Lantai: 7.000° yang jadi titik awal semua model dengan data nyata. Skala dari 0° sampai 9.999°; bagian di bawah lantai untuk pengganti (model tanpa data), supaya model dengan data selalu di atas yang tanpa. Lantai sama untuk semua dan tidak menentukan apa-apa; derajat di atasnya yang dihitung.
Setara unduhan: Semua yang dihitung skor sebagai unduhan, dijumlahkan: unduhan itu sendiri, setiap torrent seeder dihitung 1.000, setiap gambar AI Horde dan setiap run di situs generasi dihitung satu.
Skala log: Menghitung per puluhan, bukan per satuan: naik dari 1.000 ke 10.000 unduhan menambah derajat yang sama dengan naik dari 10.000 ke 100.000. Ini mencegah raksasa mendominasi semuanya.
Suka: Jempol ke atas dan suka dari semua sumber, bernilai setengah unduhan di skala log.
Tingkat adopsi: Berapa banyak unduhan per hari yang didapat model sekarang, dari selisih dua pembacaan sumber. Bobot seperempat dari istilah unduhan.
Diukur dan diperkirakan: Diukur berarti ada dua pembacaan dari sumber dan perbedaannya nyata. Diperkirakan berarti hanya total hari ini yang diketahui dan masa lalu dibagi selama umur model; situs memberitahu mana yang sedang ditampilkan.
Seeder: Seseorang yang menyimpan salinan bobot secara online agar orang lain bisa mengunduh lewat torrent, atau mirror yang dihosting melakukan hal yang sama. Setiap satu dihitung sebagai 1.000 unduhan.
AI Horde: Jaringan sukarelawan yang menghasilkan gambar secara gratis di komputer yang disumbangkan. Jumlah gambar yang dibuat dengan model tertentu bersifat publik, dan setiap gambar dihitung sebagai satu unduhan.
Situs generasi: Situs yang menyimpan salinan model sendiri dan membiarkan orang menghasilkan gambar dengannya, seperti PixAI, SeaArt, dan Yodayo. Unduhan mereka dihitung seperti di Civitai dan setiap kali generasi dihitung sebagai satu unduhan.
Token OpenRouter: Model teks yang dilayani melalui API, seperti Claude atau GPT, tidak memiliki bobot untuk diunduh, jadi penggunaannya diukur dalam token: potongan teks yang dibaca dan ditulis melalui OpenRouter, gateway yang digunakan banyak aplikasi, selama 30 hari terakhir. Setiap 10,000,000 token dihitung sebagai satu unduhan. Sumber: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Model penuh (checkpoint): Bobot itu sendiri, file yang bisa menghasilkan secara mandiri. Mendapat bonus karena add-on bergantung padanya.
LoRA dan embedding: File add-on kecil yang mengarahkan bobot orang lain ke gaya, karakter, atau konsep tertentu. Tidak bisa dijalankan sendiri.
Keluarga dan bobot: Dasar yang dipakai model, seperti SD 1.5, SDXL, Flux, atau Wan. Setiap model mewarisi tanggal rilis bobot keluarganya.
Usia: Pengurangan nilai berdasarkan seberapa lama bobot keluarga itu dirilis: 150° per tahun, sampai maksimal 750°. Ini menjaga unduhan lama yang sudah bertahun-tahun menumpuk agar tetap di atas daftar.
Dorongan keluarga: Dorongan kecil dan terbatas untuk LoRA dari keluarga yang sedang didorong situs ini sekarang, selalu tercantum dalam rincian.
Skor pengganti: Angka stabil di bawah batas yang diberikan pada model yang belum ada laporan sumbernya, supaya daftar tetap lengkap. Tidak pernah lebih tinggi dari model yang punya data.
Baru! (masa tenggang): Model yang berumur kurang dari 7 hari menunjukkan label Baru! bukan skor dan tidak masuk peringkat. Skornya dihitung sejak hari pertama, tapi model yang baru sehari tumbuh lebih cepat dari apa pun, jadi tanpa masa tunggu model #1 minggu ini selalu yang baru kemarin, bukan yang bertahan seminggu.
Tren: Bagaimana pertumbuhan model selama periode tertentu dibandingkan dengan pertumbuhan model biasa di periode yang sama. Lebih cepat dari biasanya berarti naik, lebih lambat berarti turun.
Model biasa: Tengah katalog: setengah model dengan angka tumbuh lebih cepat selama periode itu, setengahnya lebih lambat.

Model Serupa

Mixtral 8x22B Instruct

TEXT / LLM

Model AI untuk Pembuatan Gambar, Video & Teks

GPT 3.5 Turbo Instruct adalah model teks untuk keluarga Text / LLM yang tercantum di ModelTrends.ai, katalog hanya-baca untuk model AI gambar, video, dan teks open source. Bandingkan dengan model Text / LLM lainnya dan lihat skor popularitasnya untuk mengetahui trennya.

Model Text / LLM lainnya Teks / LLM Text / LLM lainnya llm openai menulis cepat ekstraksi data

Jelajahi berdasarkan Keluarga Model