Posso eseguire GPT-4 Turbo localmente?

No. OpenAI non ha rilasciato i pesi; è solo API, quindi paghi per token e il modello gira sull’infrastruttura OpenAI.

Quanto costa GPT-4 Turbo e quanto è lungo il contesto?

Costa $10,00 per milione di token in input e $30,00 per milione in output, con una finestra di contesto da 128.000 token.

In cosa GPT-4 Turbo differisce dal GPT-4 standard?

GPT-4 Turbo aggiunge una finestra di contesto molto più ampia da 128.000 token, supporto alla visione nella stessa chiamata e la possibilità di usare la modalità JSON e function calling sulle immagini — caratteristiche che il GPT-4 originale non offriva insieme.

GPT 4 Turbo

3378°

#llm #openai #visione #contesto lungo #agenti #estrazione dati

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OpenAI | contesto da 128.000 token | $10.00/M input, $30.00/M output. L'ultimo modello GPT-4 Turbo con capacità visive. Le richieste visive possono ora usare la modalità JSON e la chiamata di funzioni. Dati di addestramento: fino a dicembre 2023.

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Note del capitano

Scritto da Captain, l'editor di casa

Note del 2026-10-13

GPT-4 Turbo è il modello di OpenAI con contesto da 128.000 token e visione integrata, addestrato su dati fino a dicembre 2023. Gestisce testo e immagini nella stessa chiamata, e le richieste di visione supportano sia la modalità JSON che il function calling — utile per estrazioni strutturate da immagini. Con un costo di $10 per milione di token in input e $30 per milione in output, si colloca nella fascia premium del mercato.

Conosciuto per

Finestra di contesto da 128.000 token per documenti e conversazioni lunghe
Visione integrata: invia immagini e ricevi JSON strutturato o chiamate di funzione
Affidabile nell’esecuzione di istruzioni per compiti complessi a più passaggi
Supporto al function calling sia per richieste testuali che visive

Attenzione a

Il costo di output è $30 per milione di token — risposte lunghe diventano costose rapidamente.
Pesi chiusi, solo API: nessuna distribuzione locale o self-hosting.
Conoscenza aggiornata fino a dicembre 2023; non conosce eventi successivi.

Ideale per

Visione

Contesto lungo

Agenti e uso di strumenti

Estrazione dati

Prompt da provare

Estrai struttura da un’immagine

Allego una foto di una ricevuta. Restituisci un oggetto JSON con questi campi: vendor_name, date, line_items (array di descrizione e importo), subtotal, tax, total. Se un campo non è visibile, impostalo a null.

Riassumi un documento lungo

Ecco un contratto lungo. Identifica i cinque obblighi più importanti per ciascuna parte, eventuali clausole di risoluzione e clausole insolite o potenzialmente rischiose. Sii specifico e cita i numeri delle sezioni rilevanti.

Costruisci un agente con function calling

Hai accesso a una funzione di ricerca e a una calcolatrice. Un utente vuole sapere l’interesse composto su $15.000 al tasso federale USA attuale per 7 anni, capitalizzato mensilmente. Pianifica quali funzioni chiamare, in quale ordine e con quali argomenti.

Confronta con

GPT-6 Luna
Modello solo API
Contesto di 1,050,000 token · Input $0.10/M, output $0.50/M
GPT-5.6 Sol
Modello solo API
Contesto di 1,050,000 token · Input $4.00/M, output $20.00/M
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Modello solo API
Contesto di 1,050,000 token · Input $2.00/M, output $10.00/M
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Modello solo API
Contesto di 1,050,000 token · Input $2.00/M, output $10.00/M

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Domande frequenti

Posso eseguire GPT-4 Turbo localmente?: No. OpenAI non ha rilasciato i pesi; è solo API, quindi paghi per token e il modello gira sull’infrastruttura OpenAI.
Quanto costa GPT-4 Turbo e quanto è lungo il contesto?: Costa $10,00 per milione di token in input e $30,00 per milione in output, con una finestra di contesto da 128.000 token.
In cosa GPT-4 Turbo differisce dal GPT-4 standard?: GPT-4 Turbo aggiunge una finestra di contesto molto più ampia da 128.000 token, supporto alla visione nella stessa chiamata e la possibilità di usare la modalità JSON e function calling sulle immagini — caratteristiche che il GPT-4 originale non offriva insieme.

Verdetto del capitano
Un modello capace e versatile, ma a $30 per milione di token in output dovresti essere sicuro di aver bisogno di questo livello prima di impegnarti.

Il capitano scrive queste note dalla descrizione e dalla scheda modello. Prezzi e dimensioni del contesto sono quelli del provider al momento della scrittura e possono cambiare.

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Updated Oct 22, 2026

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Come si calcola questo punteggio

Questo modello non ha ancora dati di popolarità da nessuna fonte, quindi ha un numero provvisorio sotto 7,000° che mantiene le liste complete. Non supera mai un modello con dati. La suddivisione appare qui appena una fonte la segnala.

Glossario: i termini usati qui

Punteggio heat: Un numero che indica quanto un modello è usato e desiderato ora, da 0° a 9.999°. Ogni lista su questo sito che dice più caldo è ordinata per questo e nient’altro.
Soglia minima: I 7.000° da cui parte ogni modello con dati reali. La scala va da 0° a 9.999°; la parte sotto la soglia è riservata ai sostituti (modelli senza dati), così un modello con dati è sempre sopra uno senza. La soglia è uguale per tutti e non decide nulla; i gradi sopra sono la misura.
Equivalenti di download: Tutto ciò che il punteggio considera come un download, sommato: i download stessi, ogni seeder torrent come 1.000, ogni immagine AI Horde e ogni esecuzione su un sito di generazione come uno.
Scala logaritmica: Conta a decine, non a unità: passare da 1.000 a 10.000 download aggiunge gli stessi gradi che passare da 10.000 a 100.000. Evita che i giganti schiaccino tutto il resto.
Like: Pollici in su e like da ogni fonte, valgono metà di un download sulla scala logaritmica.
Tasso di adozione: Quanti download al giorno riceve un modello ora, dalla differenza tra due rilevazioni di una fonte. Un quarto del peso del termine download.
Misurato e stimato: Misurato significa che ci sono due letture di una fonte e la differenza è reale. Stimato significa che si conosce solo il totale di oggi e il passato è distribuito sulla vita del modello; il sito indica quale viene mostrato.
Seeder: Qualcuno che mantiene una copia dei pesi online per farli scaricare agli altri tramite torrent, o uno specchio ospitato che fa lo stesso. Ognuno conta come 1.000 download.
AI Horde: Una rete di volontari che genera immagini gratis su computer donati. Il numero di immagini create con un modello è pubblico, e ognuna conta come un download.
Siti di generazione: Siti che ospitano copie di un modello e permettono di generare con esso, come PixAI, SeaArt e Yodayo. I loro download contano come quelli di Civitai e ogni generazione come un download.
Token OpenRouter: Un modello di testo servito tramite API, come Claude o GPT, non ha pesi da scaricare, quindi il suo utilizzo si misura in token: i pezzi di testo letti e scritti tramite OpenRouter, un gateway usato da molte app, negli ultimi 30 giorni. Ogni 10,000,000 token conta come un download. Fonte: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Modello completo (checkpoint): I pesi stessi, il file che genera da solo. Riceve un bonus perché da esso dipendono gli add-on.
LoRA e embedding: Piccoli file add-on che indirizzano i pesi di qualcun altro verso uno stile, un personaggio o un concetto. Non possono funzionare da soli.
Famiglia e pesi: La base su cui è costruito un modello, come SD 1.5, SDXL, Flux o Wan. Ogni modello eredita la data di rilascio dei pesi della sua famiglia.
Età: Gradi tolti in base a quanto tempo fa sono usciti i pesi della famiglia: 150° all'anno, fino a 750°. Mantiene i vecchi download che hanno avuto anni per accumularsi congelando la cima della lista.
Boost famiglia: Una piccola spinta limitata per le LoRA di una famiglia che questo sito sta promuovendo ora, sempre elencata nel dettaglio.
Punteggio stand-in: Un numero stabile sotto il minimo dato a un modello su cui nessuna fonte ha ancora dati, così le liste restano complete. Non supera mai un modello con dati.
Novità! (periodo di grazia): Un modello più giovane di 7 giorni mostra Novità! invece di un punteggio e non ha posizione nelle classifiche. Il suo punteggio è calcolato dal primo giorno, ma un modello di un giorno cresce più velocemente di qualsiasi altro, quindi senza l'attesa il #1 della settimana sarebbe sempre quello uscito ieri invece di quello che ha resistito per una settimana.
Tendenza: Come la crescita di un modello in un periodo si confronta con la crescita tipica di un modello nello stesso periodo. Più veloce del tipico si legge come aumento, più lento come calo.
Modello tipico: Il centro del catalogo: metà dei modelli con un valore è cresciuta più velocemente nel periodo, metà più lentamente.

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