GPT-3.5 Turbo (older v0613)

¿Qué es GPT-3.5 Turbo (older v0613)?

GPT-3.5 Turbo es el modelo más rápido de OpenAI. Puede entender y generar lenguaje natural o código, y está optimizado para chat y tareas de finalización tradicionales. Datos de entrenamiento hasta septiembre de 2021.

Por 1M de tokens de entrada / salida

$1.50 / $2.00

Precio inicial

Ventana de contexto

4K

Hasta 4K de salida por respuesta

Entrada

texto

Salida: texto

Qué puede hacer GPT-3.5 Turbo (older v0613)

• Agentes que usan herramientas

• Salidas estructuradas (JSON)

GPT-3.5 Turbo (older v0613) frente a modelos similares: precio

Lo que pagas por GPT-3.5 Turbo (older v0613) y los modelos más parecidos: el mismo tipo de trabajo, de las familias que destacamos y con un precio de hasta unas tres veces el suyo.

• GPT-3.5 Turbo (older v0613) frente a Gemini 3.8 Flash

  Gemini 3.8 Flash cuesta $2.025: 1.2× el precio de GPT-3.5 Turbo (older v0613).

  −10% en el nivel máximo

  API de Gemini 3.8 Flash 

• GPT-3.5 Turbo (older v0613) frente a GLM 5.3

  GLM 5.3 cuesta $2.465: 1.4× el precio de GPT-3.5 Turbo (older v0613).

  −25% en el nivel máximo

  API de GLM 5.3 

• GPT-3.5 Turbo (older v0613) frente a Qwen3.8 Max

  Qwen3.8 Max cuesta $3.80: 2.2× el precio de GPT-3.5 Turbo (older v0613).

  −25% en el nivel máximo

  API de Qwen3.8 Max 

• GPT-3.5 Turbo (older v0613) frente a DeepSeek V4.1 Flash (1017)

  DeepSeek V4.1 Flash (1017) cuesta $0.525: un 70% menos que GPT-3.5 Turbo (older v0613).

  −40% en el nivel máximo

  API de DeepSeek V4.1 Flash (1017) 

• GPT-3.5 Turbo (older v0613) frente a Kimi K2.7 Code

  Kimi K2.7 Code cuesta $2.475: 1.4× el precio de GPT-3.5 Turbo (older v0613).

  API de Kimi K2.7 Code 

Especificaciones de GPT-3.5 Turbo (older v0613)

La ficha técnica de GPT-3.5 Turbo (older v0613), del catálogo de OceanToken.

Ventana de contexto

4K tokens

4,095

Salida máxima

4K tokens

3,685

Entrada

texto

Salida

texto

Razonamiento

Aún no publicado

Llamadas a herramientas

Sí

tool_choice

Salidas estructuradas

Sí

response_format

ID de modelo y endpoint de GPT-3.5 Turbo (older v0613)

ID de modelo en OceanToken

openai/gpt-3.5-turbo-0613Copiado

Base URL compatible con OpenAI

https://api.oceantoken.ai/v1Copiado

Endpoint

POST /v1/chat/completionsCopiado

Precios de la API de GPT-3.5 Turbo (older v0613)

Los precios vienen del catálogo de OceanToken al 5 de noviembre de 2026. Pagas por uso desde un saldo prepago, sin suscripción.

Calculadora de costes de GPT-3.5 Turbo (older v0613)

Elige una solicitud típica o escribe tus propios tokens. La calculadora usa los precios iniciales de esta página y muestra la misma carga en los modelos comparados arriba.

Al precio inicial (nivel 1). La entrada en caché se factura al precio de lectura de caché; las escrituras en caché no se incluyen porque dependen de cada cuánto cambia el inicio de tu prompt. Tu consola muestra la tarifa de tu nivel.

Lo que cuesta una solicitud

Tokens de entrada y salida al precio inicial de arriba, sin caché.

Cómo usar GPT-3.5 Turbo (older v0613) en OceanToken

Tres pasos desde no tener cuenta hasta una solicitud que funciona. La misma clave y el mismo saldo sirven para todos los modelos del catálogo.

1. 1

   Crea una cuenta y obtén una API Key

   Crea una cuenta de OceanToken y luego una clave. Una clave sirve para todos los modelos que tu cuenta puede usar.

   Obtener clave de API 

2. 2

   Agregar créditos

   OceanToken es prepago: añade créditos y cada solicitud se cobra de ese saldo. Tu consola muestra la tarifa de tu nivel.

   Agregar créditos 

3. 3

   Llama a GPT-3.5 Turbo (older v0613) desde tu código

   Apunta un SDK de OpenAI a https://api.oceantoken.ai/v1 y usa el ID de modelo openai/gpt-3.5-turbo-0613. El código de abajo envía una solicitud.

   from openai import OpenAI
   # Tu API Key de la consola de OceanToken
   client = OpenAI(base_url="https://api.oceantoken.ai/v1",
                   api_key="YOUR_API_KEY")
   reply = client.chat.completions.create(
       model="openai/gpt-3.5-turbo-0613",
       messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}])
   print(reply.choices[0].message.content)

   Especificaciones, ejemplo de solicitud y alternativas en la documentación