Le modèle phare d'OpenAI avec un contexte de 400k tokens, une entrée multimodale et une sortie de 272k tokens, accessible via OrcaRouter au tarif du fournisseur.
Ce modèle est un instantané spécifique du GPT‑5 Pro d'OpenAI, optimisé pour le raisonnement complexe et les tâches à long contexte. Il accepte les entrées d'images, de texte et de fichiers, traite…
Le modèle accepte trois types d'entrée : texte, images et fichiers. Le texte peut être des chaînes UTF‑8 standard. Les images peuvent être fournies sous forme d'URL ou de données encodées en base64, et le modèle peut analyser du contenu visuel tel que des photographies, diagrammes et captures d'écran. Les entrées de fichiers couvrent une gamme de formats (par exemple PDF, Word, Excel, texte brut) permettant au modèle de lire et de raisonner sur des documents structurés ou non structurés. Toutes les modalités peuvent être combinées dans une seule instruction, permettant des tâches comme extraire des informations d'une photo d'un graphique et les comparer avec un rapport textuel.
La grande fenêtre de contexte est idéale pour les tâches nécessitant de maintenir la cohérence sur de très longues séquences. Les exemples incluent l'analyse d'un article de recherche ou d'un mémoire juridique en une seule passe, la réalisation d'un raisonnement en plusieurs étapes sur un long historique de conversation, ou le traitement d'une base de code complète pour des suggestions de réusinage. Elle prend également en charge les stratégies d'ingénierie de prompt, comme l'utilisation d'un ensemble d'instructions long ou d'exemples few-shot sans troncature. Pour les tâches qui s'adaptent naturellement à des contextes plus courts, des modèles plus petits et moins chers peuvent être plus rentables.
Bien que GPT‑5 Pro offre la plus haute capacité, son coût (15 $ / 120 $ par million de tokens) est nettement plus élevé que celui de modèles comme GPT‑4o mini ou des alternatives open source. Si votre tâche se situe dans une fenêtre de 8k à 32k tokens et ne nécessite pas d'entrée multimodale, un modèle plus petit peut fournir des résultats acceptables pour une fraction du coût. De plus, si la longueur de sortie est faible, le coût par token devient prédominant. Évaluez si le contexte de 400k et la sortie de 272k sont réellement nécessaires ; sinon, envisagez des options moins coûteuses sur OrcaRouter.
Les entrées de fichiers sont traitées selon le pipeline de gestion de fichiers d'OpenAI. Le modèle peut lire le texte à partir des formats de fichiers pris en charge et interpréter les images ou tableaux intégrés. Pour les fichiers très volumineux, le nombre de jetons du contenu extrait compte dans la fenêtre de contexte. Il est recommandé de prétraiter les fichiers pour n'extraire que les sections pertinentes si l'utilisation de jetons est une préoccupation. L'API OrcaRouter accepte les fichiers via la même structure de paramètres que l'API d'OpenAI, généralement via une URL de fichier ou un encodage base64.
Aucun chiffre de benchmark spécifique n'est fourni dans la liste pour cet instantané. En tant que modèle phare d'OpenAI, il est attendu qu'il atteigne des résultats de pointe sur les benchmarks courants de NLP, de raisonnement et multimodaux par rapport aux modèles GPT antérieurs. Les utilisateurs devraient l'évaluer sur leurs propres tâches représentatives pour confirmer son adéquation. La grande fenêtre de contexte ne dégrade pas les performances sur les entrées courtes ; le modèle conserve sa force de raisonnement indépendamment de la longueur du contexte.
La latence est généralement plus élevée que celle des modèles plus petits en raison de la grande capacité de contexte et de sortie. Time‑to‑first‑token et la vitesse globale de génération dépendent de la longueur de l'invite, de la longueur de la sortie et de la charge actuelle du serveur OpenAI. Pour les tâches nécessitant uniquement des réponses courtes, des modèles plus rapides comme GPT‑4o mini peuvent être plus réactifs. OrcaRouter n'introduit pas de latence significative au-delà du temps de réponse du fournisseur. Aucun chiffre de latence spécifique n'est disponible pour cet instantané.
Ses atouts incluent un raisonnement multi‑étape approfondi, la gestion de contextes très longs avec une perte d’information minimale, la compréhension multimodale (combinant texte, images, fichiers) et la génération de résultats structurés et cohérents allant jusqu’à 272k tokens. Elle excelle dans les tâches impliquant des instructions complexes, de grands ensembles de données ou nécessitant la synthèse d’informations provenant de multiples sources au sein d’une même requête. Par exemple, elle peut analyser un document de 300 pages et produire un résumé complet avec des citations.
Malgré sa puissance, le modèle n’est pas infaillible. Il peut encore produire des hallucinations, en particulier sur des sujets obscurs ou lorsque le contexte contient des informations contradictoires. La grande fenêtre de contexte n’élimine pas les erreurs d’attention ; des entrées longues peuvent parfois amener le modèle à négliger des détails subtils. De plus, la limite élevée de jetons en sortie peut générer des réponses très longues, mais pas nécessairement toutes exactes. Les utilisateurs doivent mettre en place une vérification pour les sorties à fort enjeu. Le prix constitue une limitation pour les applications sensibles au budget.
Les tokens d'entrée sont facturés à 15,00 $ par million de tokens, et les tokens de sortie à 120,00 $ par million de tokens. Ce sont les tarifs exacts définis par OpenAI ; OrcaRouter n'ajoute aucune marge. Par exemple, une requête consommant 50 000 tokens d'entrée et générant 10 000 tokens de sortie coûterait 0,75 $ pour l'entrée et 1,20 $ pour la sortie, soit un total de 1,95 $. Aucuns frais supplémentaires ne s'appliquent au-delà de la consommation par token.
Le ratio 8× entre les prix d’entrée et de sortie reflète le coût de calcul plus élevé pour la génération de tokens. Produire des réponses longues et cohérentes nécessite davantage de traitement que l’encodage de l’entrée. Le prix élevé de la sortie encourage également une formulation efficace des requêtes : pour des tâches pouvant être accomplies avec des réponses courtes, l’utilisation d’un modèle à moindre coût de sortie peut être plus économique. Avec la politique de marge zéro d’OrcaRouter, vous payez exactement le coût du fournisseur pour chaque token.
OrcaRouter ne propose pas son propre système de mise en cache des jetons ni de programmes de remise pour ce modèle ; vous êtes facturé par jeton au tarif du fournisseur. Certains fournisseurs peuvent offrir des tarifs réduits pour le traitement par lots ou la capacité réservée, mais cet instantané n'est disponible que sous forme d'appel API à la demande. Si vous avez un volume très élevé, contactez le support OrcaRouter pour discuter d'éventuels arrangements personnalisés, même si aucune remise spécifique n'est annoncée.
Estimez en calculant le nombre de tokens dans votre prompt moyen et la longueur de sortie attendue. Utilisez le tokeniser d'OpenAI ou le point de terminaison de comptage de tokens de l'API OrcaRouter. Par exemple, un prompt de 100,000 tokens avec une réponse de 50,000 tokens coûte $1.50 pour l'entrée + $6.00 pour la sortie = $7.50 par appel. Si votre application effectue des milliers de ces appels, les coûts peuvent rapidement augmenter. Envisagez d'utiliser des modèles plus petits pour des tâches plus simples et réservez GPT‑5 Pro pour les plus exigeantes.
Utilisez l'URL de base d'OrcaRouter https://api.orcarouter.ai/v1 avec l'ID de modèle "openai/gpt-5-pro-2025-10-06". L'API est entièrement compatible avec le point de terminaison de chat completions d'OpenAI. Une requête typique inclut votre clé API, le paramètre de modèle, le tableau messages, et des paramètres optionnels tels que max_tokens, temperature et top_p. Pour les entrées multimodales, incluez les champs image_url ou file_url dans le contenu du message. Les réponses sont renvoyées dans le même format que l'API d'OpenAI.
Le paramètre max_tokens peut être défini jusqu'à 272 000 (selon la limite de la fenêtre de contexte). La plage de température est de 0 à 2, les valeurs plus basses produisant des résultats plus déterministes. top_p (0–1) contrôle le nucleus sampling. frequency_penalty et presence_penalty vont de –2 à 2. Pour les entrées multimodales, vous devez spécifier un type de contenu (text, image_url, file_url). Le paramètre stop accepte jusqu'à quatre séquences. Tous les autres paramètres pris en charge par les complétions de chat d'OpenAI sont également pris en charge.
Modifiez l'URL de base de https://api.openai.com/v1 à https://api.orcarouter.ai/v1, et remplacez la clé API par votre clé API OrcaRouter. Utilisez exactement le nom de modèle "openai/gpt-5-pro-2025-10-06". Toutes les autres structures de requête et de réponse restent identiques. Aucun réentraînement ni modification de code au‑delà du point d'accès et de la clé n'est nécessaire. OrcaRouter prend en charge les mêmes modes streaming et non streaming. Testez d'abord avec une requête à faible coût pour vérifier la facturation et la fonctionnalité.
L'authentification utilise une clé API envoyée dans l'en-tête Authorization (jeton Bearer). Les limites de débit d'OrcaRouter peuvent différer des limites directes d'OpenAI ; consultez votre tableau de bord du compte OrcaRouter pour plus de détails. Pour une utilisation à volume élevé, envisagez de regrouper les requêtes ou de contacter le support pour des augmentations de limites. Le modèle lui-même hérite des limites de débit d'OpenAI côté serveur. Assurez-vous que votre application gère les erreurs de limite de débit (HTTP 429) avec une logique de réessai.
GPT‑4 Turbo (généralement une fenêtre de contexte de 128k et une sortie max de 16k) est moins cher et plus rapide pour les tâches standard. GPT‑5 Pro offre plus du triple du contexte et 17× la longueur de sortie, permettant des tâches que GPT‑4 Turbo ne peut pas gérer en un seul appel. Cependant, le coût inférieur de GPT‑4 Turbo (10$/30$ par million de tokens) le rend plus économique pour les prompts plus courts. Choisissez GPT‑5 Pro lorsque vous avez besoin de capacités de contexte ou de sortie étendues ; sinon, GPT‑4 Turbo est souvent suffisant.
GPT‑4o prend en charge les entrées multimodales (texte, images) avec un contexte de 128k et une sortie de 16k. Il est généralement plus rapide et moins cher (5 $/15 $ par million de tokens) que GPT‑5 Pro. La capacité de contexte et de sortie plus grande de GPT‑5 Pro le rend préférable pour l'analyse approfondie de très longs documents ou la génération de contenu de longue durée. Pour les tâches multimodales typiques qui entrent dans les limites de GPT‑4o, GPT‑4o offre un meilleur rapport qualité‑prix. Les deux modèles sont disponibles via OrcaRouter.
Si votre cas d'utilisation ne nécessite pas l'écosystème d'OpenAI ou les performances spécifiques de GPT‑5 Pro, les modèles d'Anthropic (Claude 3.5 Sonnet) ou de Google (Gemini 1.5 Pro) peuvent offrir des capacités comparables à différents niveaux de prix ou avec différentes politiques de traitement des données. Par exemple, Claude 3.5 Sonnet dispose d'un contexte de 200k et d'un coût de sortie inférieur. Évaluez en fonction de la latence, de la tarification par jeton, de la résidence des données et des benchmarks spécifiques pertinents pour votre tâche. OrcaRouter fournit un accès à plusieurs fournisseurs pour faciliter la comparaison.
Compatible OpenAI — gardez votre SDK actuel
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-pro-2025-10-06",
messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}],
)
print(response.choices[0].message.content)include_reasoningmax_completion_tokensmax_tokensreasoningresponse_formatseedstreamstructured_outputstool_choicetools| Entrée / 1M tokens | $15.00 |
|---|---|
| Sortie / 1M tokens | $120.00 |
| Devise | USD |
Estimation basée sur le tarif public
Estimation seulement — le nombre réel de tokens dépend du tokeniseur du fournisseur.
Ce dont parlent les développeurs cette semaine
GET /api/public/models/openai/gpt-5-pro-2025-10-06Ouvrir @misc{orcarouter_gpt_5_pro_2025_10_06,
title = {openai/gpt-5-pro-2025-10-06 API},
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}openai. (n.d.). openai/gpt-5-pro-2025-10-06 API. OrcaRouter. https://www.orcarouter.ai/models/openai/gpt-5-pro-2025-10-06