ModellerStøtteBedriftBlogg
500+ AI-modell API, Alt I Én API. Bare I CometAPI
Modeller API
Utvikler
HurtigstartDokumentasjonAPI Dashbord
Ressurser
AI-modellerBloggBedriftEndringsloggOm oss
2025 CometAPI. Alle rettigheter reservert.PersonvernerklæringTjenestevilkår
Home/Models/OpenAI/gpt-4-vision
O

gpt-4-vision

Inndata:$8/M
Utdata:$24/M
This model supports a maximum context length of 128,000 tokens.
Kommersiell bruk
Oversikt
Funksjoner
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.

Funksjoner for gpt-4-vision

Utforsk nøkkelfunksjonene til gpt-4-vision, designet for å forbedre ytelse og brukervennlighet. Oppdag hvordan disse mulighetene kan være til nytte for prosjektene dine og forbedre brukeropplevelsen.

Priser for gpt-4-vision

Utforsk konkurransedyktige priser for gpt-4-vision, designet for å passe ulike budsjetter og bruksbehov. Våre fleksible planer sikrer at du bare betaler for det du bruker, noe som gjør det enkelt å skalere etter hvert som kravene dine vokser. Oppdag hvordan gpt-4-vision kan forbedre prosjektene dine samtidig som kostnadene holdes håndterbare.
Komet-pris (USD / M Tokens)Offisiell pris (USD / M Tokens)Rabatt
Inndata:$8/M
Utdata:$24/M
Inndata:$10/M
Utdata:$30/M
-20%

Eksempelkode og API for gpt-4-vision

Få tilgang til omfattende eksempelkode og API-ressurser for gpt-4-vision for å effektivisere integreringsprosessen din. Vår detaljerte dokumentasjon gir trinn-for-trinn-veiledning som hjelper deg med å utnytte det fulle potensialet til gpt-4-vision i prosjektene dine.

Flere modeller

G

Nano Banana 2

Inndata:$0.4/M
Utdata:$2.4/M
Oversikt over kjernefunksjoner: Oppløsning: Opptil 4K (4096×4096), på nivå med Pro. Konsistens for referansebilder: Opptil 14 referansebilder (10 objekter + 4 figurer), opprettholder stil- og figurkonsistens. Ekstreme sideforhold: Nye 1:4, 4:1, 1:8, 8:1-forhold lagt til, egnet for lange bilder, plakater og bannere. Tekstgjengivelse: Avansert tekstgenerering, egnet for infografikk og markedsføringsplakatoppsett. Søkeforbedring: Integrert Google-søk + bildesøk. Forankring: Innebygd tankeprosess; komplekse forespørsler begrunnes før generering.
A

Claude Opus 4.6

Inndata:$4/M
Utdata:$20/M
Claude Opus 4.6 er en stor språkmodell i «Opus»-klassen fra Anthropic, lansert i februar 2026. Den er posisjonert som en arbeidshest for arbeidsflyter innen kunnskapsarbeid og forskning — med forbedringer i resonnering over lange kontekster, flertrinns planlegging, verktøybruk (inkludert agentbaserte programvarearbeidsflyter) og oppgaver på datamaskin, som automatisk generering av lysbilder og regneark.
A

Claude Sonnet 4.6

Inndata:$2.4/M
Utdata:$12/M
Claude Sonnet 4.6 er vår mest kapable Sonnet-modell hittil. Det er en fullstendig oppgradering av modellens ferdigheter innen koding, bruk av datamaskin, resonnering over lange kontekster, agentplanlegging, kunnskapsarbeid og design. Sonnet 4.6 har også et kontekstvindu på 1M token i beta.
O

GPT-5.4 nano

Inndata:$0.16/M
Utdata:$1/M
GPT-5.4 nano er utviklet for oppgaver der hastighet og kostnader er viktigst, som klassifisering, datauttrekk, rangering og underagenter.
O

GPT-5.4 mini

Inndata:$0.6/M
Utdata:$3.6/M
GPT-5.4 mini bringer styrkene fra GPT-5.4 til en raskere, mer effektiv modell, designet for arbeidslaster i stor skala.
A

Claude Mythos Preview

A

Claude Mythos Preview

Kommer snart
Inndata:$60/M
Utdata:$240/M
Claude Mythos Preview er vår mest kapable frontier-modell til dags dato, og viser et markant sprang i resultater på mange evalueringsbenchmarker sammenlignet med vår forrige frontier-modell, Claude Opus 4.6.