GPT-3.5 Turbo

Fiche modèle · OpenAI · gpt-3.5-turbo-0125

The latest GPT-3.5 Turbo model with higher accuracy at responding in requested formats and a fix for a bug which caused a text encoding issue for non-English language function calls.

Fiches modèles

Identité

Organisation	OpenAI
Pays	—
Famille	—
Type	llm
Date de sortie	2023-03-21
Licence	proprietary
Licence commerciale	non
Licence open source	non
Poids ouverts	non
Auto-hébergement (DGX Spark)	non — poids fermés
Modalités	text
Fenêtre de contexte	16 385
KV cache / token (Q8)	—
Paramètres totaux	—
Paramètres actifs (session)	—
Source des paramètres actifs	—
Curation des paramètres actifs	—
Prix par session	0.80 $ (1 000 000 tokens entrée + 200 000 sortie, prix le moins cher par fournisseur)
Tokens / tâche (Data Players)	1.2 M
Tokens / tâche (Terminal-Bench)	83.3 M (est.)
Ratio Terminal-Bench / Data Players	69.4×
Coût / tâche (Terminal-Bench)	6.72 $ (est.)
Tokens d'entraînement	—
Coupure de connaissance	2021-09-30
Créé le	2026-05-07T16:53:33.324084Z
Mis à jour le	2026-11-04T06:04:59.047687Z
Source	LLM Stats
URL	https://llm-stats.com/models/gpt-3.5-turbo-0125

Tokens/tâche

Prix par fournisseur

Prix

Statut du modèle (offres + auto-hébergement) : non.

Toutes sources confondues : catalogue llm-stats, routeurs EUrouter/Cortecs et catalogues directs (OVHcloud, Scaleway, Infomaniak). Les prix sont convertis en USD pour la comparaison ; le prix publié et le taux BCE utilisé sont dans l'infobulle. Les prix inconnus restent indiqués « — ».

Fournisseur	Source	Souveraineté	Entrée (/M tok)	Sortie (/M tok)	Quantification	Contexte	Latence (s)	Débit (tok/s)	Statut
Microsoft Azure	llm-stats	non	0.50 $	1.50 $	—	—	0.80	90.0	active
OpenAI	llm-stats	non	0.50 $	1.50 $	—	—	0.50	100.0	active

Souveraineté qualifiée par offre (modèle × fournisseur) ; survolez le badge pour les critères.

Souveraineté

Scores par catégorie (top_scores)

Catégorie	Score
language	0.70
legal	0.70
math	0.50
multimodal	0.00
physics	0.30
reasoning	0.50
finance	0.70
general	0.40
healthcare	0.30
biology	0.30
chemistry	0.30
code	0.70
vision	0.00

Scores par benchmark

Benchmark	Catégorie	Score	Max	Normalisé (API)	Vérifié	Auto-déclaré	Daté du
drop	reasoning	0.70	1.00	0.70	non	non	2026-11-04T06:04:59.053484Z
gpqa	reasoning	0.31	1.00	0.31	non	non	2026-11-04T06:04:59.058329Z
humaneval	reasoning	0.68	1.00	0.68	non	non	2026-11-04T06:04:59.064967Z
math	math	0.43	1.00	0.43	non	non	2026-11-04T06:04:59.068179Z
mathvista	math	0.00	1.00	0.00	non	non	2026-11-04T06:04:59.071950Z
mgsm	math	0.56	1.00	0.56	non	non	2026-11-04T06:04:59.083612Z
mmlu	general	0.70	1.00	0.70	non	non	2026-11-04T06:04:59.090940Z
mmmu	multimodal	0.00	1.00	0.00	non	non	2026-11-04T06:04:59.094523Z

Classements

Catégorie	Rang	Score	Note conservatrice	Benchmarks évalués	Méthode	Daté du	Provenance
code	273	—	-4.53	1	trueskill	2026-10-19	model_history

Lecture : Note conservatrice = borne basse TrueSkill (niveau estimé − marge d’incertitude) ; Benchmarks évalués = nombre de benchmarks de la catégorie pris en compte. À performances égales, un modèle évalué sur moins de benchmarks obtient une note plus basse : la note ne se déduit pas d’un seul score. Provenance : rankings = top 50 de /rankings ; model_history = historique du modèle (/models/{id}/history), utilisé pour les rangs au-delà du top 50.

Données

Dates de curation (récupération depuis l'API) : models 2026-11-04 · benchmarks 2026-11-04 · scores 2026-11-04 · updates 2026-11-04 · account 2026-11-04 · model_history 2026-11-04 · rankings 2026-11-04