[Bug] `gpt-3.5-turbo` was retired on October 23 and now fails

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Bewertung

Schwierigkeit
1/5
Geschätzter Aufwand
Unter einer Stunde
Anfängerfreundlichkeit
82/100
Issue-Typ
Bug
Klarheit
Klar beschrieben
Aktivitätsstatus
Aktiv
Tech-Stack
python
Bereich
ai

Rechercherichtung

Die eingestellten Modellnamen erscheinen in den Auswahloptionen des LLM-Modell-Dropdowns in funclip/launch.py etwa in den Zeilen 261-263 sowie im OpenAI-Demoaufruf in funclip/llm/openai_api.py in Zeile 93. Beginne damit, diese Stellen zu prüfen, und bestätige die Ersatznamen anhand der Deprecation-Seite von OpenAI, wie es das Issue beschreibt. Fertig ist, wenn das Dropdown und der Demoaufruf keine der drei eingestellten Modelle mehr referenzieren und die Ersatzmodelle diejenigen sind, die das Issue nennt.

Vom Indexierungsmodell aus dem Issue-Text verfasst.

Beschreibung

Summary

OpenAI retired gpt-3.5-turbo, gpt-3.5-turbo-0125 and gpt-4-turbo on October 23, 2026 (https://developers.openai.com/api/docs/deprecations). Requests that name them now fail, and FunClip still offers them.

Environment

  • FunClip version or commit: cdcb53fe3d4b37365178ae4f779296e72b7beb6a (current main)
  • LLM provider/model: OpenAI, gpt-3.5-turbo, gpt-3.5-turbo-0125 or gpt-4-turbo

Steps to reproduce

  1. Open the web UI and pick gpt-3.5-turbo, gpt-3.5-turbo-0125 or gpt-4-turbo in the LLM model dropdown.
  2. Run LLM clipping with an OpenAI key.

Expected behavior

The dropdown offers models OpenAI still serves.

Actual behavior

The request names a retired model, so it fails. The places:

OpenAI's replacements are gpt-5.6-terra for gpt-3.5-turbo and gpt-3.5-turbo-0125, and gpt-5.6-sol for gpt-4-turbo.

Everything Since found in this repo: https://since.dev/scan/modelscope/FunClip

Happy to open a PR if that helps.

Vorherrschende Sprache
Python
Sterne
6.5k
Forks
773
Ø Merge
2 Min.
Gemergte PRs (30 T.)
3

Entwicklungsumgebung

Erste Schritte

  1. Lesen Sie das ganze Issue und danach den Beitragsleitfaden des Projekts.
  2. Schreiben Sie ins Issue, dass Sie es übernehmen — das erspart doppelte Arbeit.
  3. Forken Sie das Repository und arbeiten Sie in einem Branch.
  4. Öffnen Sie einen Pull Request, der die Issue-Nummer nennt.

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