نموذج ذكاء اصطناعي متقدم من OpenAI مع إخراج 100k رمز، وإدخال نص/صورة، ونتيجة متطورة بنسبة 99.4% على MATH-500.
openai/gpt-5-chat-latest هو أحدث نموذج محادثة من OpenAI، متاح عبر واجهة برمجة تطبيقات OrcaRouter. يقبل مدخلات نصية وصورية ويمكنه توليد ما يصل إلى 100,000 رمز من المخرجات. المزود هو OpenAI، ويتم تسعير…
يمكن للنموذج التعامل مع مجموعة واسعة من المهام التي تتطلب تفكيرًا معقدًا: حل مسائل الرياضيات المتقدمة (كما يتضح من درجته في اختبار MATH-500)، وكتابة وتصحيح الأكواد البرمجية، وإجراء التحليلات العلمية، وفهم المدخلات متعددة الوسائط مثل الرسوم البيانية والمخططات والصور الفوتوغرافية. يتميز النموذج بقوة خاصة في المهام التي تتطلب استنتاجًا منطقيًا خطوة بخطوة وإخراجًا طويلًا. بالنسبة للمهام الأبسط، قد يكون النموذج الأقل تكلفة أكثر فعالية من حيث التكلفة.
نعم، النموذج يقبل مدخلات الصور. وهذا يعني أنه يمكنه تحليل البيانات البصرية مثل المستندات الممسوحة ضوئيًا، والرسوم البيانية، والصور الطبية، والصور الفوتوغرافية. فهو يدمج الفهم البصري مع الاستدلال النصي، مما يسمح بمهام مثل وصف رسم بياني بالتفصيل، أو استخراج النص من صورة، أو شرح مخطط توضيحي. المخرجات لا تزال نصية؛ النموذج لا يُنتج صورًا.
تكلفة نموذج openai/gpt-5-chat-latest أعلى من العديد من البدائل ($1.25 للإدخال / $10 للإخراج لكل مليون رمز). بالنسبة لمهام الإجابة على الأسئلة المباشرة، التلخيص، أو إنشاء المحتوى الأساسي، قد توفر نماذج مثل GPT-4o-mini أو Claude Haiku جودة كافية بتكلفة أقل. احتفظ بهذا النموذج للمهام التي تعمل فيها القوة الاستدلالية الإضافية على تحسين النتائج بشكل ملموس، مثل الرياضيات المتقدمة، البرمجة المعقدة، أو التحليلات عالية المخاطر.
تشمل حالات الاستخدام المثلى إثبات النظريات الرياضية، وحل مسائل الرياضيات على مستوى المسابقات، وتوليد كود طويل ومعقد نحويًا، وتحليل الأوراق العلمية مع الأشكال، وإجراء التفكير المنطقي متعدد الخطوات. كما أنها مناسبة للأدوات التعليمية التي تتطلب شروحات دقيقة وللبحث الذي يتطلب معدلات خطأ منخفضة. يتيح إخراج 100k رمز توليد تقارير طويلة أو قواعد بيانات كاملة في استدعاء واحد.
نتيجة المعيار الأساسي هي 99.4 على مجموعة بيانات MATH-500، وهي مجموعة تحتوي على 500 مسألة رياضية صعبة تشمل الجبر والهندسة ونظرية الأعداد وغيرها. وتعني نتيجة 99.4 أن النموذج أجاب على 99.4% من المسائل بشكل صحيح. وهذا يضعها بين النماذج الأعلى أداءً في التفكير الرياضي. ويُظهر ذلك قدرة النموذج على تطبيق المنطق الثابت والتعامل مع حل المشكلات متعددة الخطوات.
فقط نتيجة MATH-500 متوفرة في المعلومات المتاحة. لا توجد نتائج معايير أخرى مدرجة لهذا النموذج. يجب على المستخدمين تقييم النموذج على مهامهم الخاصة لتأكيد الأداء. تشير نتيجة MATH-500 إلى تفكير رياضي قوي، لكن الأداء في المجالات الأخرى (مثل معايير البرمجة، الفهم اللغوي) قد يختلف. للتقييم الشامل، نوصي بالاختبار باستخدام حالات الاستخدام الخاصة بك.
بيانات السرعة والكمون غير محددة علنًا لهذا النموذج. المزود، OpenAI، عادةً ما يقدم استجابات منخفضة الكمون لنماذجه، لكن السرعة الفعلية تعتمد على عوامل مثل طول الإدخال، طول الإخراج، والحمل الحالي. لا يقوم OrcaRouter بتقييد أو تعديل أداء النموذج، لذا فإن الكمون يعكس أداء المزود. للتطبيقات في الوقت الفعلي، فكر في اختبار وقت استجابة النموذج مع عبء العمل النموذجي لديك.
التسعير هو $1.25 لكل مليون رمز إدخال و$10.00 لكل مليون رمز إخراج. هذا هو سعر المزوّد بدون أي هامش ربح من OrcaRouter. تشمل رموز الإدخال المطالبة بأكملها، بما في ذلك الصور (التي يتم ترميزها كرموز). تشمل رموز الإخراج استجابة النموذج. تتناسب التكاليف خطيًا مع استهلاك الرموز، لذلك تكلف المخرجات الأطول أكثر. لا توجد رسوم إضافية لاستدعاءات API أو الإنتاجية.
لا توجد معلومات عن خصومات التخزين المؤقت أو تسعير الحجم. لا تعلن OrcaRouter عن أي خصومات تخزين مؤقت لهذا النموذج. لتسعير الحجم، قد يحتاج المستخدمون إلى الاتصال بمقدمي الخدمة مباشرة. سعر الدفع حسب الاستخدام الحالي هو السعر الشفاف الوحيد المتاح. إذا كنت تتوقع استخدامًا كثيفًا، فاتصل بـ OrcaRouter أو OpenAI للحصول على اتفاقيات مخصصة محتملة.
بالمقارنة مع النماذج السابقة مثل GPT-4 Turbo، فإن هذا النموذج أغلى لكل رمز (token). عادةً ما تكلف GPT-4 Turbo $10 لكل مليون رمز إدخال و$30 لكل مليون رمز إخراج، لذا فإن openai/gpt-5-chat-latest لديه تكلفة إخراج أقل ولكن تكلفة إدخال أعلى مقارنةً بذلك. وبالمقارنة مع النماذج الأصغر مثل GPT-4o-mini ($0.15 إدخال، $0.60 إخراج)، فإنه أغلى بشكل ملحوظ. المفاضلة تكمن في دقة أعلى في المهام الصعبة.
استخدام openai/gpt-5-chat-latest هو مقايضة بين التكلفة والدقة. بالنسبة للمهام التي تكون فيها الإجابة الخاطئة مكلفة (مثل التحليل المالي، التفكير الطبي)، يمكن تبرير السعر الأعلى بأداء النموذج المتفوق في المعايير مثل MATH-500. بالنسبة للمهام الروتينية، قد تتجاوز التكلفة الفائدة. قم دائمًا بتقييم ما إذا كان تحسين جودة المخرجات يعوض عن زيادة تكلفة الرموز.
يمكنك استدعاء openai/gpt-5-chat-latest باستخدام واجهة برمجة التطبيقات المتوافقة مع OpenAI من OrcaRouter. قم بتعيين عنوان URL الأساسي إلى https://api.orcarouter.ai/v1 وحدد النموذج كـ "openai/gpt-5-chat-latest". تعمل جميع مجموعات تطوير البرمجيات (SDKs) القياسية من OpenAI وعملاء HTTP مع هذا النقطة النهائية. يجب عليك تضمين مفتاح API صالح من OrcaRouter. مثال باستخدام Python: openai.api_base = 'https://api.orcarouter.ai/v1'; openai.api_key = 'your-key'; response = openai.ChatCompletion.create(model='openai/gpt-5-chat-latest', messages=[...])
يدعم النموذج معلمات إكمال الدردشة القياسية من OpenAI: temperature (0-2)، top_p، frequency_penalty، presence_penalty، max_tokens (حتى 100,000)، تتابعات الإيقاف، stream (قيمة منطقية للتدفق)، وlogit_bias. قد تكون معلمات OpenAI الإضافية مثل response_format أو tools مدعومة أيضًا. يُرجى الرجوع إلى وثائق OpenAI للحصول على التفاصيل. يقوم OrcaRouter بتمرير هذه المعلمات مباشرة إلى المزوّد.
الترحيل سهل: قم بتغيير معرف النموذج في استدعاء API الخاص بك من النموذج السابق (مثل "gpt-4") إلى "openai/gpt-5-chat-latest". لا حاجة لأي تغييرات أخرى في الكود إذا كنت تستخدم بالفعل نقطة نهاية OrcaRouter المتوافقة مع OpenAI. تنطبق نفس المعلمات وهيكل الرسالة. للحصول على أفضل النتائج، اختبر مطالباتك مع هذا النموذج، لأنه قد يستجيب بشكل مختلف للتنسيق أو التعليمات.
نعم، النموذج يدعم التدفق عبر تعيين الوسيط 'stream' إلى true. عند التدفق، يتم إرسال الاستجابة كسلسلة من القطع مع محتوى دلتا. وهذا مفيد للتطبيقات التي تحتاج إلى مخرجات فورية، مثل واجهات الدردشة. تدير واجهة برمجة تطبيقات OrcaRouter التدفق تمامًا كما تفعل OpenAI، لذا يجب أن يعمل كود التدفق الحالي لديك ببساطة عن طريق تغيير معرف النموذج.
بينما GPT-4o هو أيضًا نموذج متعدد الوسائط من OpenAI، فإن openai/gpt-5-chat-latest هو الإصدار الأحدث والأكثر تقدمًا، كما يشير الرقم '5' في اسمه. درجة MATH-500 البالغة 99.4 تتجاوز بشكل كبير أداء GPT-4o النموذجي على هذا المعيار (الذي يتراوح حوالي منتصف التسعينيات). حد الإخراج البالغ 100 ألف رمز (توكين) أكبر أيضًا من الحد النموذجي لـ GPT-4o الذي يتراوح بين 16 ألفًا و32 ألفًا. ومع ذلك، فإن التسعير أعلى لكل من رموز الإدخال والإخراج.
تعتمد المقارنات على المعايير المتاحة. يحصل Claude 3.5 Sonnet على حوالي 78 في اختبار MATH-500، لذا فإن درجة 99.4 للنموذج openai/gpt-5-chat-latest أعلى بكثير. ومع ذلك، قد تتفوق نماذج Claude في مجالات أخرى مثل الأمان واسترجاع السياق الطويل. تسعير Claude 3.5 Sonnet هو $3 لكل مليون رمز إدخال و $15 لكل مليون رمز إخراج، مما يجعله أرخص. يعتمد الاختيار على ما إذا كانت دقة الرياضيات مهمة لحالة الاستخدام الخاصة بك.
استخدام OrcaRouter لا يضيف أي هامش ربح على تسعير المزوّد، وبالتالي تكون التكلفة مطابقة للذهاب مباشرة إلى OpenAI. بالإضافة إلى ذلك، يوفر OrcaRouter واجهة برمجة تطبيقات (API) موحّدة لمزوّدين متعددين، مما يُبسّط إدارة المفاتيح والفواتير. إذا كنت تستخدم OrcaRouter بالفعل لنماذج أخرى، فإن إضافة openai/gpt-5-chat-latest يتطلب فقط تغيير معرف النموذج. قد يقدم OrcaRouter أيضًا ميزات مثل التوجيه الاحتياطي، وتحليلات الاستخدام، والمراقبة.
متوافق مع OpenAI — أبقِ على SDK الحالي
https://api.orcarouter.ai/v1import os
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.orcarouter.ai/v1",
api_key=os.environ["ORCAROUTER_API_KEY"],
)
response = client.chat.completions.create(
model="openai/gpt-5-chat-latest",
messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}],
)
print(response.choices[0].message.content)frequency_penaltylogit_biaslogprobsmax_tokensparallel_tool_callspresence_penaltypredictionresponse_formatseedservice_tierstopstreamstructured_outputstemperaturetool_choicetoolstop_logprobstop_p| الإدخال / 1M توكن | $1.25 |
|---|---|
| الإخراج / 1M توكن | $10.00 |
| قراءة الذاكرة المؤقتة / 1M | $0.125 |
| العملة | USD |
تقدير بناءً على السعر المُعلن
تقدير فقط — يعتمد العدد الفعلي للرموز على مُجزّئ الرموز الخاص بالمزوّد.
ما يتحدث عنه المطورون هذا الأسبوع
GET /api/public/models/openai/gpt-5-chat-latestفتح @misc{orcarouter_gpt_5_chat_latest,
title = {openai/gpt-5-chat-latest API},
author = {openai},
year = {n.d.},
howpublished = {OrcaRouter},
url = {https://www.orcarouter.ai/models/openai/gpt-5-chat-latest}
}openai. (n.d.). openai/gpt-5-chat-latest API. OrcaRouter. https://www.orcarouter.ai/models/openai/gpt-5-chat-latest