ModellerSupportVirksomhedBlog
500+ AI Model API, Alt I Én API. Kun I CometAPI
Modeller API
Udvikler
Hurtig StartDokumentationAPI Dashboard
Ressourcer
AI-modellerBlogVirksomhedÆndringslogOm os
2025 CometAPI. Alle rettigheder forbeholdes.PrivatlivspolitikServicevilkår
Home/Models/OpenAI/gpt-4-vision
O

gpt-4-vision

Indtast:$8/M
Output:$24/M
This model supports a maximum context length of 128,000 tokens.
Kommersiel brug
Oversigt
Funktioner
Priser
API

Technical Specifications of gpt-4-vision

SpecificationDetails
Model IDgpt-4-vision
Maximum Context Length128,000 tokens
Primary CapabilityVision-enabled multimodal processing
Input TypesText and image inputs
Output TypesText output

What is gpt-4-vision?

gpt-4-vision is a multimodal AI model available through CometAPI that can process both text and images in a single request. It is designed for use cases that require visual understanding combined with natural language reasoning, such as image analysis, document inspection, chart interpretation, caption generation, and question answering about visual content. This model supports a maximum context length of 128,000 tokens, making it suitable for workflows that involve large prompts, extended instructions, or long multimodal interactions.

Main features of gpt-4-vision

  • Multimodal understanding: Accepts both text and image inputs, enabling tasks that combine visual analysis with language instructions.
  • Large context window: Supports up to 128,000 tokens, which is useful for long conversations, detailed prompts, and complex multi-step tasks.
  • Visual reasoning: Can interpret visual elements such as objects, layouts, screenshots, diagrams, and other image-based information.
  • Flexible application support: Suitable for document review, content moderation, accessibility workflows, customer support automation, and knowledge extraction from images.
  • API-based integration: Can be accessed through CometAPI using standard API request patterns for quick integration into applications and services.

How to access and integrate gpt-4-vision

Step 1: Sign Up for API Key

First, register on the CometAPI platform and generate your API key from the dashboard. This key is required to authenticate all requests. Store it securely and avoid exposing it in client-side code or public repositories.

Step 2: Send Requests to gpt-4-vision API

After obtaining your API key, send requests to the CometAPI chat completions endpoint while specifying gpt-4-vision as the model. Include your input messages and any supported parameters in the request body.

curl https://api.cometapi.com/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_COMETAPI_KEY" \
  -d '{
    "model": "gpt-4-vision",
    "messages": [
      {
        "role": "user",
        "content": "Describe the image and summarize the key details."
      }
    ]
  }'

Step 3: Retrieve and Verify Results

Once the API responds, parse the returned JSON to retrieve the model output from the response object. You should then verify the results in your application flow, especially for production use cases that depend on visual interpretation accuracy, formatting consistency, or downstream decision-making.

Funktioner til gpt-4-vision

Udforsk de vigtigste funktioner i gpt-4-vision, designet til at forbedre ydeevne og brugervenlighed. Opdag hvordan disse muligheder kan gavne dine projekter og forbedre brugeroplevelsen.

Priser for gpt-4-vision

Udforsk konkurrencedygtige priser for gpt-4-vision, designet til at passe til forskellige budgetter og brugsbehov. Vores fleksible planer sikrer, at du kun betaler for det, du bruger, hvilket gør det nemt at skalere, efterhånden som dine krav vokser. Opdag hvordan gpt-4-vision kan forbedre dine projekter, mens omkostningerne holdes håndterbare.
Comet-pris (USD / M Tokens)Officiel Pris (USD / M Tokens)Rabat
Indtast:$8/M
Output:$24/M
Indtast:$10/M
Output:$30/M
-20%

Eksempelkode og API til gpt-4-vision

Få adgang til omfattende eksempelkode og API-ressourcer for gpt-4-vision for at strømline din integrationsproces. Vores detaljerede dokumentation giver trin-for-trin vejledning, der hjælper dig med at udnytte det fulde potentiale af gpt-4-vision i dine projekter.

Flere modeller

G

Nano Banana 2

Indtast:$0.4/M
Output:$2.4/M
Oversigt over kernefunktioner: Opløsning: Op til 4K (4096×4096), på niveau med Pro. Konsistens for referencebilleder: Op til 14 referencebilleder (10 objekter + 4 figurer), med bevaret stil-/figurkonsistens. Ekstreme aspektforhold: Nye 1:4, 4:1, 1:8, 8:1-forhold tilføjet, velegnet til lange billeder, plakater og bannere. Tekstrendering: Avanceret tekstgenerering, egnet til infografikker og layout til markedsføringsplakater. Søgeforbedring: Integreret Google-søgning + billedsøgning. Forankring: Indbygget tænkeproces; komplekse prompts ræsonneres før generering.
A

Claude Opus 4.6

Indtast:$4/M
Output:$20/M
Claude Opus 4.6 er Anthropic’s "Opus"-klasse store sprogmodel, lanceret i februar 2026. Den er positioneret som en arbejdshest til vidensarbejde og forskningsarbejdsgange — med forbedret langkontekstuel ræsonnering, flertrinsplanlægning, brug af værktøjer (herunder agent-baserede softwarearbejdsgange) og computeropgaver såsom automatiseret generering af slides og regneark.
A

Claude Sonnet 4.6

Indtast:$2.4/M
Output:$12/M
Claude Sonnet 4.6 er vores hidtil mest kapable Sonnet-model. Det er en fuld opgradering af modellens færdigheder på tværs af kodning, computerbrug, langkontekstlig ræsonnering, agentplanlægning, vidensarbejde og design. Sonnet 4.6 har også et kontekstvindue på 1M tokens i beta.
O

GPT-5.4 nano

Indtast:$0.16/M
Output:$1/M
GPT-5.4 nano er designet til opgaver, hvor hastighed og omkostninger er vigtigst, såsom klassificering, dataudtræk, rangering og subagenter.
O

GPT-5.4 mini

Indtast:$0.6/M
Output:$3.6/M
GPT-5.4 mini samler styrkerne fra GPT-5.4 i en hurtigere og mere effektiv model, der er designet til arbejdsbelastninger i stor skala.
A

Claude Mythos Preview

A

Claude Mythos Preview

Kommer snart
Indtast:$60/M
Output:$240/M
Claude Mythos Preview er vores hidtil mest kapable frontier-model og viser et markant spring i resultaterne på tværs af mange benchmark-tests sammenlignet med vores tidligere frontier-model, Claude Opus 4.6.