Model unggulan OpenAI dengan konteks 400k token, input multimodal, dan output 272k token, diakses melalui OrcaRouter dengan tarif penyedia.
Model ini adalah cuplikan spesifik dari GPT‑5 Pro milik OpenAI, yang dioptimalkan untuk penalaran kompleks dan tugas konteks panjang. Model ini menerima input gambar, teks, dan file, memproses hingga…
Model ini menerima tiga jenis masukan: teks, gambar, dan berkas. Teks dapat berupa string UTF‑8 standar. Gambar dapat diberikan sebagai URL atau data yang dienkode base64, dan model dapat menganalisis konten visual seperti foto, diagram, dan tangkapan layar. Masukan berkas mencakup berbagai format (misalnya, PDF, Word, Excel, teks biasa) yang memungkinkan model membaca dan menalar dokumen terstruktur atau tidak terstruktur. Semua modalitas dapat digabungkan dalam satu prompt, memungkinkan tugas seperti mengekstrak informasi dari foto bagan dan membandingkannya dengan laporan tekstual.
Jendela konteks yang besar sangat ideal untuk tugas-tugas yang memerlukan pemeliharaan koherensi dalam urutan yang sangat panjang. Contohnya termasuk menganalisis seluruh makalah penelitian atau ringkasan hukum dalam satu kali proses, melakukan penalaran multi-langkah atas riwayat percakapan yang panjang, atau memproses basis kode lengkap untuk saran refactoring. Ini juga mendukung strategi rekayasa prompt seperti menggunakan set instruksi yang panjang atau contoh few-shot tanpa pemotongan. Untuk tugas-tugas yang secara alami sesuai dalam konteks yang lebih pendek, model yang lebih kecil dan lebih murah mungkin lebih hemat biaya.
Meskipun GPT‑5 Pro menawarkan kemampuan tertinggi, biayanya ($15/$120 per juta token) jauh lebih tinggi dibandingkan model seperti GPT‑4o mini atau alternatif sumber terbuka. Jika tugas Anda muat dalam rentang 8k–32k token dan tidak memerlukan input multimodal, model yang lebih kecil dapat memberikan hasil yang dapat diterima dengan biaya yang jauh lebih rendah. Selain itu, jika panjang output kecil, biaya per token menjadi dominan. Evaluasi apakah konteks 400k dan output 272k benar‑benar diperlukan; jika tidak, pertimbangkan opsi biaya lebih rendah di OrcaRouter.
Input file diproses sesuai dengan pipeline penanganan file OpenAI. Model dapat membaca teks dari format file yang didukung dan menafsirkan gambar atau tabel yang disematkan. Untuk file yang sangat besar, jumlah token dari konten yang diekstrak dihitung ke dalam jendela konteks. Disarankan untuk memproses file terlebih dahulu untuk mengekstrak hanya bagian yang relevan jika penggunaan token menjadi perhatian. API OrcaRouter menerima file melalui struktur parameter yang sama dengan API OpenAI, biasanya melalui URL file atau encoding base64.
Tidak ada angka tolok ukur spesifik yang disediakan dalam daftar untuk cuplikan ini. Sebagai model flagship OpenAI, model ini diharapkan mencapai hasil mutakhir di berbagai tolok ukur NLP, penalaran, dan multimodal umum dibandingkan dengan model GPT sebelumnya. Pengguna harus mengevaluasinya pada tugas-tugas representatif mereka sendiri untuk memastikan kesesuaian. Jendela konteks besar tidak menurunkan performa pada input pendek; model ini mempertahankan kekuatan penalarannya terlepas dari panjang konteks.
Latensi umumnya lebih tinggi dibandingkan model yang lebih kecil karena kapasitas konteks dan output yang besar. Waktu hingga token pertama dan kecepatan generasi keseluruhan bergantung pada panjang prompt, panjang output, dan beban server OpenAI saat ini. Untuk tugas yang hanya membutuhkan respons singkat, model yang lebih cepat seperti GPT-4o mini mungkin lebih responsif. OrcaRouter tidak menimbulkan latensi yang signifikan di luar waktu respons penyedia. Tidak ada angka latensi spesifik yang tersedia untuk snapshot ini.
Kekuatannya meliputi penalaran multi‑langkah yang mendalam, menangani konteks yang sangat panjang dengan kehilangan informasi yang minimal, pemahaman multimodal (menggabungkan teks, gambar, file), serta menghasilkan keluaran yang terstruktur dan koheren hingga 272k token. Ia unggul dalam tugas‑tugas yang melibatkan instruksi kompleks, kumpulan data besar, atau memerlukan sintesis informasi dari berbagai sumber dalam satu perintah. Sebagai contoh, ia dapat menganalisis dokumen sepanjang 300 halaman dan menghasilkan ringkasan komprehensif dengan kutipan.
Meskipun memiliki kekuatan, model ini tidak sempurna. Model ini masih dapat menghasilkan halusinasi, terutama pada topik yang tidak jelas atau ketika konteks mengandung informasi yang kontradiktif. Jendela konteks yang besar tidak menghilangkan kesalahan dalam perhatian; input yang panjang terkadang dapat menyebabkan model melewatkan detail-detail kecil. Selain itu, batas token output yang tinggi dapat menghasilkan respons yang sangat panjang tetapi belum tentu sepenuhnya akurat. Pengguna harus menerapkan verifikasi untuk output berisiko tinggi. Harga menjadi keterbatasan untuk aplikasi yang sensitif terhadap anggaran.
Token masukan ditagih sebesar $15,00 per 1 juta token, dan token keluaran sebesar $120,00 per 1 juta token. Ini adalah tarif persis yang ditetapkan oleh OpenAI; OrcaRouter tidak menambahkan markup. Sebagai contoh, sebuah prompt yang menggunakan 50.000 token masukan dan menghasilkan 10.000 token keluaran akan dikenakan biaya $0,75 untuk masukan dan $1,20 untuk keluaran, total $1,95. Tidak ada biaya tambahan selain konsumsi per token.
Rasio 8× antara harga input dan output mencerminkan biaya komputasi yang lebih besar untuk menghasilkan token. Menghasilkan respons yang panjang dan koheren membutuhkan lebih banyak pemrosesan daripada mengenkode input. Harga output yang tinggi juga mendorong prompt yang efisien: untuk tugas yang dapat diselesaikan dengan jawaban singkat, menggunakan model dengan output lebih rendah mungkin lebih ekonomis. Dengan kebijakan tanpa markup OrcaRouter, Anda membayar persis biaya penyedia untuk setiap token.
OrcaRouter tidak menawarkan penyimpanan cache token atau program diskon sendiri untuk model ini; Anda dikenakan biaya per token dengan tarif penyedia. Beberapa penyedia mungkin menawarkan tarif yang lebih rendah untuk pemrosesan batch atau kapasitas cadangan, tetapi snapshot ini hanya tersedia sebagai panggilan API on‑demand. Jika Anda memiliki volume yang sangat tinggi, hubungi dukungan OrcaRouter untuk mendiskusikan kemungkinan pengaturan khusus, meskipun tidak ada diskon spesifik yang diiklankan.
Perkirakan dengan menghitung jumlah token dalam prompt rata-rata Anda dan panjang output yang diharapkan. Gunakan tokeniser OpenAI atau endpoint penghitungan token OrcaRouter API. Sebagai contoh, prompt 100.000 token dengan respons 50.000 token biaya $1,50 untuk input + $6,00 untuk output = $7,50 per panggilan. Jika aplikasi Anda membuat ribuan panggilan seperti itu, biaya dapat meningkat dengan cepat. Pertimbangkan untuk menggunakan model yang lebih kecil untuk tugas yang lebih sederhana dan cadangkan GPT‑5 Pro untuk tugas yang paling menuntut.
Gunakan URL basis OrcaRouter https://api.orcarouter.ai/v1 dengan ID model "openai/gpt-5-pro-2025-10-06". API ini sepenuhnya kompatibel dengan titik akhir chat completions OpenAI. Permintaan tipikal mencakup kunci API Anda, parameter model, array pesan, dan parameter opsional seperti max_tokens, temperature, dan top_p. Untuk input multimodal, sertakan kolom image_url atau file_url dalam konten pesan. Respons dikembalikan dalam format yang sama dengan API OpenAI.
Parameter max_tokens dapat diatur hingga 272,000 (tergantung pada batas jendela konteks). Rentang suhu adalah 0–2, dengan nilai yang lebih rendah menghasilkan keluaran yang lebih deterministik. top_p (0–1) mengontrol pengambilan sampel inti (nucleus sampling). frequency_penalty dan presence_penalty berkisar dari –2 hingga 2. Untuk input multimodal, Anda harus menentukan tipe konten (text, image_url, file_url). Parameter stop menerima hingga empat urutan. Semua parameter lain yang didukung oleh penyelesaian obrolan OpenAI juga didukung.
Ubah URL dasar dari https://api.openai.com/v1 menjadi https://api.orcarouter.ai/v1, dan ganti kunci API dengan kunci API OrcaRouter Anda. Gunakan nama model "openai/gpt-5-pro-2025-10-06" secara persis. Semua struktur permintaan dan respons lainnya tetap identik. Tidak diperlukan pelatihan ulang atau perubahan kode selain endpoint dan kunci. OrcaRouter mendukung mode streaming dan non-streaming yang sama. Uji dengan kueri berbiaya rendah terlebih dahulu untuk memverifikasi penagihan dan fungsionalitas.
Otentikasi menggunakan kunci API yang dikirim dalam header Authorization (Bearer token). Batas kecepatan OrcaRouter mungkin berbeda dari batas langsung OpenAI; periksa dasbor akun OrcaRouter Anda untuk detailnya. Untuk penggunaan volume tinggi, pertimbangkan untuk mengelompokkan permintaan atau menghubungi dukungan untuk peningkatan batas. Model itu sendiri mewarisi batas kecepatan OpenAI di backend. Pastikan aplikasi Anda menangani kesalahan batas kecepatan (HTTP 429) dengan logika percobaan ulang.
GPT‑4 Turbo (biasanya dengan jendela konteks 128k dan output maksimal 16k) lebih murah dan lebih cepat untuk tugas-tugas standar. GPT‑5 Pro menawarkan lebih dari tiga kali lipat konteks dan 17× panjang output, memungkinkan tugas-tugas yang tidak dapat ditangani oleh GPT‑4 Turbo dalam satu panggilan. Namun, biaya GPT‑4 Turbo yang lebih rendah ($10/$30 per 1 juta token) membuatnya lebih ekonomis untuk prompt yang lebih pendek. Pilih GPT‑5 Pro ketika Anda membutuhkan konteks yang diperluas atau kemampuan output; jika tidak, GPT‑4 Turbo seringkali sudah cukup.
GPT‑4o mendukung input multimodal (teks, gambar) dengan konteks 128k dan output 16k. Secara umum, GPT‑4o lebih cepat dan lebih murah ($5/$15 per 1M token) dibandingkan GPT‑5 Pro. Kapasitas konteks dan output yang lebih besar dari GPT‑5 Pro menjadikannya lebih unggul untuk analisis mendalam dokumen yang sangat panjang atau pembuatan konten berformat panjang. Untuk tugas multimodal tipikal yang masih dalam batas GPT‑4o, GPT‑4o menawarkan rasio harga‑kinerja yang lebih baik. Kedua model tersedia melalui OrcaRouter.
Jika kasus penggunaan Anda tidak memerlukan ekosistem OpenAI atau kinerja spesifik GPT‑5 Pro, model dari Anthropic (Claude 3.5 Sonnet) atau Google (Gemini 1.5 Pro) mungkin menawarkan kemampuan yang sebanding pada titik harga yang berbeda atau dengan kebijakan penanganan data yang berbeda. Sebagai contoh, Claude 3.5 Sonnet memiliki konteks 200k dan biaya output yang lebih rendah. Evaluasi berdasarkan latensi, harga per token, residensi data, dan tolok ukur spesifik yang relevan dengan tugas Anda. OrcaRouter menyediakan akses ke banyak penyedia untuk perbandingan yang mudah.
Kompatibel OpenAI — pakai SDK Anda yang sekarang
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| Input / 1M token | $15.00 |
|---|---|
| Output / 1M token | $120.00 |
| Mata uang | USD |
Perkiraan berdasarkan harga daftar
Hanya perkiraan — jumlah token sebenarnya bergantung pada tokenizer penyedia.
Yang dibicarakan developer minggu ini
GET /api/public/models/openai/gpt-5-pro-2025-10-06Buka @misc{orcarouter_gpt_5_pro_2025_10_06,
title = {openai/gpt-5-pro-2025-10-06 API},
author = {openai},
year = {n.d.},
howpublished = {OrcaRouter},
url = {https://www.orcarouter.ai/models/openai/gpt-5-pro-2025-10-06}
}openai. (n.d.). openai/gpt-5-pro-2025-10-06 API. OrcaRouter. https://www.orcarouter.ai/models/openai/gpt-5-pro-2025-10-06