Il modello di punta di OpenAI con contesto di 400k token, input multimodale e output di 272k token, accessibile tramite OrcaRouter alla tariffa del provider.
Questo modello è un'istantanea specifica di GPT‑5 Pro di OpenAI, ottimizzato per il ragionamento complesso e attività a contesto lungo. Accetta input di immagini, testo e file, elabora fino a 400.000…
Il modello accetta tre tipi di input: testo, immagini e file. Il testo può essere costituito da stringhe UTF‑8 standard. Le immagini possono essere fornite come URL o dati codificati in base64 e il modello è in grado di analizzare contenuti visivi come fotografie, diagrammi e screenshot. Gli input di file coprono una gamma di formati (es. PDF, Word, Excel, testo semplice) consentendo al modello di leggere e ragionare su documenti strutturati o non strutturati. Tutte le modalità possono essere combinate in un unico prompt, consentendo attività come estrarre informazioni da una foto di un grafico e confrontarle con un report testuale.
La finestra di contesto estesa è ideale per attività che richiedono il mantenimento della coerenza su sequenze molto lunghe. Gli esempi includono l'analisi di un intero articolo di ricerca o di una memoria legale in un unico passaggio, l'esecuzione di ragionamenti multi-fase su una lunga cronologia di conversazione o l'elaborazione di un intero codice per suggerimenti di refactoring. Supporta anche strategie di ingegneria dei prompt, come l'uso di un lungo set di istruzioni o di esempi few-shot senza troncamento. Per attività che si adattano naturalmente a contesti più brevi, modelli più piccoli ed economici possono essere più convenienti.
Mentre GPT‑5 Pro offre la massima capacità, il suo costo ($15/$120 per milione di token) è significativamente più alto rispetto a modelli come GPT‑4o mini o alternative open source. Se il tuo compito rientra negli 8k–32k token e non richiede input multimodale, un modello più piccolo può fornire risultati accettabili a una frazione del costo. Inoltre, se la lunghezza dell'output è ridotta, il costo per token diventa predominante. Valuta se siano realmente necessari i 400k di contesto e i 272k di output; altrimenti, considera opzioni più economiche su OrcaRouter.
I file di input vengono elaborati secondo la pipeline di gestione dei file di OpenAI. Il modello può leggere il testo da formati di file supportati e interpretare immagini o tabelle incorporate. Per file molto grandi, il conteggio dei token del contenuto estratto contribuisce alla finestra di contesto. Si consiglia di pre-elaborare i file per estrarre solo le sezioni rilevanti se l'utilizzo dei token è un problema. L'API OrcaRouter accetta file attraverso la stessa struttura di parametri dell'API di OpenAI, tipicamente tramite un URL del file o codifica base64.
Nella scheda non sono forniti numeri di benchmark specifici per questa istantanea. Essendo un modello di punta di OpenAI, ci si aspetta che raggiunga risultati all'avanguardia nei benchmark comuni di NLP, ragionamento e multimodalità rispetto ai precedenti modelli GPT. Gli utenti dovrebbero valutarlo sui propri compiti rappresentativi per confermarne l'idoneità. La finestra di contesto ampia non degrada le prestazioni su input brevi; il modello mantiene la sua forza di ragionamento indipendentemente dalla lunghezza del contesto.
La latenza è generalmente più alta rispetto ai modelli più piccoli a causa dell'ampio contesto e della capacità di output. Il tempo fino al primo token e la velocità complessiva di generazione dipendono dalla lunghezza del prompt, dalla lunghezza dell'output e dal carico corrente del server OpenAI. Per attività che richiedono solo risposte brevi, modelli più veloci come GPT‑4o mini possono essere più reattivi. OrcaRouter non introduce una latenza significativa oltre al tempo di risposta del provider. Non sono disponibili dati specifici sulla latenza per questo snapshot.
I suoi punti di forza includono il ragionamento profondo a più fasi, la gestione di contesti molto lunghi con una perdita minima di informazioni, la comprensione multimodale (combinazione di testo, immagini, file) e la generazione di output strutturati e coerenti fino a 272k token. Eccelle in compiti che coinvolgono istruzioni complesse, set di dati di grandi dimensioni o che richiedono la sintesi di informazioni da più fonti all'interno di un singolo prompt. Ad esempio, può analizzare un documento di 300 pagine e produrre un riepilogo completo con citazioni.
Nonostante la sua potenza, il modello non è infallibile. Può ancora produrre allucinazioni, specialmente su argomenti oscuri o quando il contesto contiene informazioni contraddittorie. La grande finestra di contesto non elimina gli errori di attenzione; input lunghi possono talvolta far sì che il modello perda dettagli sottili. Inoltre, l'alto limite di token di output può portare a risposte molto lunghe ma non necessariamente del tutto accurate. Gli utenti dovrebbero implementare la verifica per output ad alto rischio. Il prezzo è un limite per le applicazioni sensibili al budget.
I token di input vengono fatturati a $15.00 per 1 milione di token, e i token di output a $120.00 per 1 milione di token. Queste sono le tariffe esatte stabilite da OpenAI; OrcaRouter non applica alcun margine. Ad esempio, un prompt che consuma 50,000 token di input e genera 10,000 token di output costerebbe $0.75 per l'input e $1.20 per l'output, per un totale di $1.95. Non vengono applicati costi aggiuntivi oltre al consumo per token.
Il rapporto di 8× tra prezzo di input e output riflette il maggiore costo computazionale della generazione dei token. Generare risposte lunghe e coerenti richiede più elaborazione rispetto alla codifica dell'input. Il prezzo elevato dell'output incoraggia anche un prompting efficiente: per i task che possono essere risolti con risposte brevi, può essere più economico utilizzare un modello a basso output. Con la politica di ricarico zero di OrcaRouter, paghi esattamente il costo del fornitore per ogni token.
OrcaRouter non offre una propria cache di token né programmi di sconto per questo modello; vieni fatturato per token alla tariffa del fornitore. Alcuni fornitori possono offrire tariffe più basse per l'elaborazione batch o la capacità riservata, ma questo snapshot è disponibile solo come chiamata API on-demand. Se hai volumi molto elevati, contatta il supporto di OrcaRouter per discutere potenziali accordi personalizzati, anche se non sono pubblicizzati sconti specifici.
Stima calcolando il numero di token nel tuo prompt medio e la lunghezza prevista dell'output. Usa il tokenizer di OpenAI o l'endpoint di conteggio token dell'API OrcaRouter. Ad esempio, un prompt di 100.000 token con una risposta di 50.000 token costa $1,50 per l'input + $6,00 per l'output = $7,50 per chiamata. Se la tua applicazione effettua migliaia di tali chiamate, i costi possono aumentare rapidamente. Considera l'utilizzo di modelli più piccoli per attività più semplici e riserva GPT‑5 Pro per quelle più impegnative.
Utilizza l'URL di base di OrcaRouter https://api.orcarouter.ai/v1 con l'ID modello "openai/gpt-5-pro-2025-10-06". L'API è completamente compatibile con l'endpoint di chat completions di OpenAI. Una richiesta tipica include la tua chiave API, il parametro modello, l'array di messaggi e parametri opzionali come max_tokens, temperature e top_p. Per input multimodali, includi i campi image_url o file_url nel contenuto del messaggio. Le risposte vengono restituite nello stesso formato dell'API OpenAI.
Il parametro max_tokens può essere impostato fino a 272.000 (soggetto al limite della finestra di contesto). L'intervallo di temperatura è 0–2, con valori più bassi che producono output più deterministici. top_p (0–1) controlla il campionamento nucleo. frequency_penalty e presence_penalty vanno da –2 a 2. Per input multimodali, devi specificare un tipo di contenuto (text, image_url, file_url). Il parametro stop accetta fino a quattro sequenze. Tutti gli altri parametri supportati dai chat completions di OpenAI sono anch'essi supportati.
Modifica l'URL di base da https://api.openai.com/v1 a https://api.orcarouter.ai/v1 e sostituisci la chiave API con la tua chiave API di OrcaRouter. Utilizza esattamente il nome del modello "openai/gpt-5-pro-2025-10-06". Tutte le altre strutture di richiesta e risposta rimangono identiche. Non sono necessari riaddestramenti o modifiche al codice oltre all'endpoint e alla chiave. OrcaRouter supporta le stesse modalità streaming e non streaming. Esegui prima un test con una query a basso costo per verificare la fatturazione e la funzionalità.
L'autenticazione utilizza una chiave API inviata nell'intestazione Authorization (token Bearer). I limiti di velocità di OrcaRouter possono differire da quelli diretti di OpenAI; verifica i dettagli nel dashboard del tuo account OrcaRouter. Per un utilizzo ad alto volume, considera di raggruppare le richieste o contattare il supporto per aumenti dei limiti. Il modello stesso eredita i limiti di velocità di OpenAI sul backend. Assicurati che la tua applicazione gestisca gli errori di limitazione della velocità (HTTP 429) con logica di retry.
GPT‑4 Turbo (in genere una finestra di contesto di 128k e un output massimo di 16k) è meno costoso e più veloce per attività standard. GPT‑5 Pro offre più del triplo del contesto e 17 volte la lunghezza dell'output, consentendo di svolgere attività che GPT‑4 Turbo non può gestire in una singola chiamata. Tuttavia, il costo inferiore di GPT‑4 Turbo ($10/$30 per 1 milione di token) lo rende più economico per prompt più brevi. Scegli GPT‑5 Pro quando hai bisogno di contesto esteso o capacità di output; altrimenti GPT‑4 Turbo è spesso sufficiente.
GPT‑4o supporta input multimodali (testo, immagini) con un contesto da 128k e output da 16k. È generalmente più veloce ed economico (5$/15$ per 1 milione di token) rispetto a GPT‑5 Pro. La maggiore capacità di contesto e output di GPT‑5 Pro lo rendono preferibile per analisi approfondite di documenti molto lunghi o per generare contenuti di lunga forma. Per compiti multimodali tipici che rientrano nei limiti di GPT‑4o, quest'ultimo offre un miglior rapporto prezzo‑prestazioni. Entrambi i modelli sono disponibili tramite OrcaRouter.
Se il tuo caso d'uso non richiede l'ecosistema di OpenAI o le prestazioni specifiche di GPT‑5 Pro, modelli di Anthropic (Claude 3.5 Sonnet) o Google (Gemini 1.5 Pro) potrebbero offrire capacità comparabili a diversi prezzi o con politiche di gestione dei dati differenti. Ad esempio, Claude 3.5 Sonnet ha un contesto di 200k e un costo di output inferiore. Valuta in base a latenza, prezzo per token, residenza dei dati e benchmark specifici pertinenti al tuo compito. OrcaRouter fornisce accesso a più provider per un facile confronto.
Compatibile con OpenAI: mantieni il tuo SDK
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 |
| Valuta | USD |
Stima basata sul prezzo di listino
Solo una stima — il numero effettivo di token dipende dal tokenizzatore del provider.
Di cosa parlano gli sviluppatori questa settimana
GET /api/public/models/openai/gpt-5-pro-2025-10-06Apri @misc{orcarouter_gpt_5_pro_2025_10_06,
title = {openai/gpt-5-pro-2025-10-06 API},
author = {openai},
year = {n.d.},
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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