O narzędziu
OpenAI Fine-tuning API. GPT-4.1: training $3.00/M tokens, inference $3.00/$12.00/M. GPT-4.1 Mini: training $0.80/M, inference $0.80/$3.20/M (low-cost). Reinforcement fine-tuning: tokens dla model grading billed at model rate. Inference discounts dla data sharing enabled. GPT-5.4 flagship $2.50/$15/M (standard). GPT-5 $1.25/$10/M. GPT-4o $2.50/$10/M.
Zastosowanie
- •Custom GPT-4.1 dla specific tasks (industry-specific, code, customer support).
- •Reinforcement fine-tuning z reward signals.
- •Lower-cost custom models z GPT-4.1 Mini ($0.80/M training).
- •Data sharing dla discounted inference.
Funkcje dodatkowe
▶GPT-4.1 Fine-tuning
Najnowszy flagship OpenAI dostepny do fine-tuningu — training $3.00/M tokens, inference $3.00/$12.00/M (input/output). Najwyzsza jakosc fine-tuned modelu na zarzadzanej infrastrukturze.
▶GPT-4.1 Mini
Lower-cost wariant — training $0.80/M tokens, inference $0.80/$3.20/M. Idealny dla high-volume use cases, gdzie GPT-4.1 byloby przesada cenowa.
▶Reinforcement Fine-Tuning (RFT)
Bardziej zaawansowane niz supervised fine-tuning — uczenie modelu z reward signals przez grader functions. Tokens dla model grading billed at that model's per-token rate.
▶Data Sharing Discount
Inference discounts dostepne, jesli wlaczysz data sharing przy create fine-tune job. Twoje dane moga byc wykorzystane do improvements OpenAI (opt-in) w zamian za nizsze ceny.
▶Files API (JSONL)
Upload training data jako JSONL files przez Files API. Sprawdzenie validation errors przed faktycznym treningiem, eliminujac koszty failed jobs przez bledy formatu.
▶Job API (create/monitor)
Create/monitor fine-tune jobs przez REST API — pelna observability procesu treningu. Status, metrics, estimated completion time, i abort capability dla problematycznych jobs.
▶Inference przez chat.completions
Inference fine-tuned modelu przez standardowy chat.completions endpoint z custom model name. Drop-in replacement dla base GPT-4.1 w istniejacych aplikacjach.
▶Python/Node.js SDK
Official SDKs dla Python i Node.js z pelnym wsparciem fine-tuning API. Najprosciej dostepna platforma dla nontechnical users (prosty UI dashboard) i technical (programmatic API).
▶Validation Dataset Support
Mozliwosc podzialu danych na training i validation sets dla monitorowania overfittingu. Loss curves widoczne w real-time, pomagajac wybrac optymalny checkpoint.
▶Model Deployment
Fine-tuned modele dostepne natychmiast w production — zero DevOps, brak GPU management. OpenAI hostuje model na shared infrastructure z auto-scaling.
✓ Zalety
Modele do fine-tuningu
- •GPT-4.1 (najnowszy) — training $3.00/M tokens, inference $3.00/$12.00/M.
- •GPT-4.1 Mini — training $0.80/M, inference $0.80/$3.20/M (lower-cost).
- •Inne modele dostępne (sprawdź OpenAI docs).
Modele standardowe (inference, kontekst)
- •GPT-5.4 (flagship V 2026): $2.50/$15.00/M.
- •GPT-5: $1.25/$10.00/M.
- •GPT-4o: $2.50/$10.00/M.
- •(Powyższe NIE są fine-tuning costs).
Cennik
- •GPT-4.1: training $3.00/M, inference $3.00/$12.00/M.
- •GPT-4.1 Mini: training $0.80/M, inference $0.80/$3.20/M.
- •RFT: model grading billed at model rate.
- •Data sharing: inference discounts.
API i integracje
- •OpenAI Fine-tuning API.
- •Python/Node.js SDK.
- •Files API dla training data (JSONL).
- •Job API dla create/monitor fine-tune jobs.
- •Inference przez chat.completions z fine-tuned model name.
Reinforcement Fine-Tuning (RFT)
- •Tokens dla model grading billed at that model's per-token rate.
- •Bardziej zaawansowane niż supervised fine-tuning.
- •Wymagana setup z grader functions.
Data Sharing Discount
- •Inference discounts dostępne jeśli włączysz data sharing przy create fine-tune job.
- •Twoje dane mogą być wykorzystane do improvements (opt-in).