GPT-5はOpenAIの最も先進的なモデルであり、推論、コード品質、ユーザーエクスペリエンスにおいて大きな向上を提供します。段階的な推論、指示の遵守、正確性を必要とする複雑なタスク向けに最適化されています...
OpenAI GPT-5は、OpenAIによって開発された大規模言語モデルです。コンテキストウィンドウは40万トークン、最大出力は12万8千トークンをサポートしています。テキスト、画像、ファイルの入力を許可し、マルチモーダル推論を可能にします。このモデルは、深い理解、長いコンテキスト処理、そして数学・分析分野での高い精度を必要とする複雑なタスクを処理するように設計されています。OrcaRouter…
GPT-5の主な強みは、数学的推論、長文コンテキストの理解、マルチモーダル処理にあります。MATH-500ベンチマークで99.4のスコアを達成し、段階的な推論を必要とする複雑な数学問題において卓越した性能を示しています。40万トークンのコンテキストウィンドウにより、長いテキストから一貫性を失うことなく情報を分析・統合できます。マルチモーダル対応（テキスト、画像、ファイル）により、テキストコンテキストと共に視覚データから洞察を抽出することが可能です。これらの能力により、GPT-5は高度なデータ分析、科学研究、財務モデリングなど、正確さが求められるタスクに適しています。
はい、GPT-5はテキストに加えて画像とファイルの両方を入力モダリティとして受け入れます。画像は、視覚的な質問応答、図の解釈、文書スキャンなどのタスクのためにAPIリクエストに含めることができます。ファイル入力（例：PDF、CSV、コードファイル）により、モデルは構造化データを読み取り、推論できます。モデルはこれらのモダリティを組み合わせることができ、例えば画像から表を抽出し、その後に計算を実行するといったことを、すべて単一の40万トークンのコンテキスト内で行えます。この柔軟性により、前処理の必要性が減り、ユーザーはマルチモーダルデータのための統合パイプラインを維持できます。
GPT-5の価格は、入力トークン100万個あたり$1.25、出力トークン100万個あたり$10です。これは、GPT-4o-miniやGPT-3.5などの小型または旧モデルよりも高価です。単純で短いタスク、または深い推論や長いコンテキストを必要としないタスクには、より安価なモデルの方が費用対効果が高い場合があります。例としては、基本的なQ&A、短いテキスト分類、または小型モデルの精度で十分な単純なコード補完が挙げられます。OrcaRouterは複数のOpenAIモデルオプションを提供しており、ワークロードごとに最もコスト効率の高いモデルを選択できます。常に特定のユースケースをベンチマークして、必要な最小限の能力を判断してください。
GPT-5は、400,000トークンのコンテキストウィンドウのおかげで、非常に長いシーケンスにわたって一貫性を維持するように設計されています。複数のステップを必要とする複雑な推論タスク（例えば、多変数の数学問題を解いたり、詳細なレポートを作成したりする場合）では、モデルはすべての中間結果と以前のコンテキストをメモリに保持できます。128,000トークンの出力制限により、応答を分割することなく長い応答を生成できます。この能力は、モデルが問題を段階的に解決するチェーン・オブ・ソート推論に特に有用です。MATH-500スコアの99.4は、そのようなタスクを高い精度で処理できることを示しています。
GPT-5に提供されている主要なベンチマークスコアは、MATH-500データセットにおける99.4です。MATH-500はMATHデータセットのサブセットであり、代数、幾何、微積分などさまざまな難易度とトピックにわたる数学的問題解決能力をテストします。スコア99.4は、モデルがほぼすべての問題に正しく回答したことを示し、卓越した定量的推論能力を示唆しています。このモデルに関して公に指定されている他のベンチマークスコアはありません。ユーザーはGPT-5を自身のタスクで評価し、特定の領域におけるパフォーマンスを確認すべきです。ベンチマーク結果は実世界の使用を完全に反映しているとは限らないためです。
GPT-5はMATH-500ベンチマークで99.4のスコアを達成し、この指標において最も優れたパフォーマンスを示すモデルの一つとなりました。MATH-500は算術、代数、整数論、幾何学、確率をカバーする500問の難解な数学問題で構成され、段階的推論が求められます。この高スコアは、GPT-5が高度な数学問題を確実に解けることを示唆しており、精密な計算と論理的推論を要する教育、研究、データサイエンス分野での応用に適しています。ただし、ベンチマーク条件は本番環境と異なる可能性があるため、ユーザーは自身の問題セットでテストを行うべきです。
GPT-5は数学や長文脈推論に優れていますが、大規模言語モデルに共通する限界も依然として存在します。特にニッチなトピックや曖昧な話題において、もっともらしく聞こえるが誤った回答を時折生成することがあります。大規模なコンテキストウィンドウ（40万トークン）は、小型モデルと比較してレイテンシとコストを増加させる可能性があります。画像タスクにおけるマルチモーダル性能は、専用の視覚モデルには及ばない場合があります。さらに、モデルの出力長（12万8千トークン）は大きいものの無限ではありません。非常に長い生成には反復的なプロンプトが必要となる場合があります。重要なアプリケーションでは出力を検証し、人間による監視を検討してください。
GPT-5のレイテンシは、入力と出力の長さ、モデル負荷、ネットワーク状況に依存します。具体的な速度ベンチマークは提供されていませんが、モデルの大きなコンテキストウィンドウ（400kトークン）と出力制限（128kトークン）により、非常に長いプロンプトの処理や長い応答の生成は、より小規模なモデルよりも時間がかかります。OrcaRouterはリクエストをOpenAIのインフラにルーティングするため、レイテンシは基盤となるプロバイダーと一致します。リアルタイムアプリケーションの場合は、より小規模なモデルを使用するか、コンテキストと出力サイズを制限することを検討してください。APIを通じてストリーミングがサポートされており、知覚されるレイテンシを低減できます。
GPT-5の価格は、入力トークン100万個あたり$1.25、出力トークン100万個あたり$10です。これらの料金はプロバイダーの標準価格です。OrcaRouterはマークアップを一切追加しません。入力トークンには完全なプロンプト（テキスト、画像、ファイル表現）が含まれ、出力トークンは生成された応答を指します。課金はOpenAIから報告される実際のトークン使用量に基づきます。追加のプラットフォーム料金や最低利用契約はありません。コストを下げるには、プロンプトの長さを制限したり、入力モダリティを減らしたり、要求の低いタスクにはより安価なモデルを選択することができます。
いいえ。OrcaRouterはGPT-5のプロバイダーレートに対して明示的にゼロマークアップを適用しています。請求額はOpenAIの価格とまったく同じです：入力トークン100万件あたり1.25ドル、出力トークン100万件あたり10ドル。リクエストごとの最低料金、サブスクリプション料金、隠れた費用は一切ありません。料金は透明で、OpenAIを直接利用する場合に支払う金額と一致しており、さらにOrcaRouterのAPIルーティングと複数モデルアクセスという利点があります。
OrcaRouterはGPT-5のキャッシングに関する詳細を提供していませんが、コスト削減の標準的な方法として、アプリケーションレベルで頻繁なプロンプトやレスポンスをキャッシュすることが挙げられます。同一または類似の入力を再利用することで、繰り返しのトークン課金を回避できます。OrcaRouterのAPIは、プロバイダーが提供する場合、プロンプトキャッシングなどの戦略もサポートする可能性があります。マルチモーダル入力の場合、画像を一度トークンに前処理して再利用することで効果が得られます。常にトークン使用量を監視し、ワークロードパターンに基づいてキャッシュポリシーを調整し、トークン消費を最小限に抑えてください。
GPT-5は、より小規模なOpenAIモデルよりも価格が高く設定されています。参考までに、GPT-4o（128kコンテキスト）は入力100万トークンあたり2.50ドル、出力100万トークンあたり10ドルであるのに対し、GPT-4o-miniは入力0.15ドル、出力0.60ドルです。GPT-5の入力価格は1.25ドルで、GPT-4oよりは低いもののGPT-4o-miniよりは高く、出力価格はGPT-4oと同じ10ドルです。GPT-5のより大きなコンテキスト（400k）と高いMATH-500スコア（99.4）が効果を発揮するワークロードでは、そのコストは正当化される可能性があります。OrcaRouterを通じて利用可能な代替モデルと比較し、ユースケースごとに評価してください。
GPT-5を呼び出すには、OrcaRouterのOpenAI互換APIを使用します。ベースURLをhttps://api.orcarouter.ai/v1に設定します。リクエストでは、モデルID「openai/gpt-5」を指定します。認証には、OrcaRouter APIキー（Bearerトークンとして渡されます）が必要です。APIは、messages、max_tokens、temperature、streamなどの標準OpenAIパラメータをサポートしています。 例：curl https://api.orcarouter.ai/v1/chat/completions -H 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY' -d '{"model":"openai/gpt-5","messages":[{"role":"user","content":"Hello"}]}'
OrcaRouterのAPIを介してGPT-5を呼び出す際には、OpenAIのチャット補完エンドポイントで使用可能なほとんどのパラメータを利用できます。主要なパラメータには、"messages"（ロールとコンテンツを持つメッセージオブジェクトの配列）、"max_tokens"（最大128000）、"temperature"（0〜2、デフォルト1）、"top_p"、"frequency_penalty"、"presence_penalty"、"stop"、"stream"（ブール値）があります。マルチモーダル入力の場合、コンテンツにはテキストと画像部分の配列を含めることができます。"model"フィールドは"openai/gpt-5"に設定する必要があります。OrcaRouterでは、レート制限用のカスタムヘッダーも許可される場合があります。ドキュメントはOrcaRouterのAPIリファレンスで入手できます。
OrcaRouterへの移行は簡単です。OpenAI互換のAPIを提供しているからです。現在のAPIベースURLをhttps://api.orcarouter.ai/v1に置き換え、APIキーをOrcaRouterのキーに更新してください。モデルIDは"openai/gpt-5"（または他のモデルに応じたモデルID）に変更されます。OpenAI PythonライブラリやHTTPクライアントを使用する既存のコードのほとんどは、わずかな変更で動作します。認証とエンドポイントの設定が更新されていることを確認してください。OrcaRouterは同じリクエスト/レスポンス形式をサポートしているため、大規模なリファクタリングは必要ありません。
はい、OrcaRouter APIはGPT-5のストリーミングに対応しています。リクエスト内で"stream"パラメーターをtrueに設定してください。レスポンスはサーバー送信イベント（SSE）ストリームとなり、トークンを一つずつ配信します。これにより、体感レイテンシが低下し、チャットボットやプログレッシブ表示などのリアルタイムアプリケーションが可能になります。ストリーミング形式はOpenAIの公式ストリーミングAPIと同一であり、統合が容易です。OpenAIストリーミングに使用するものと同じハンドリングコードを、更新されたベースURLとモデルIDで使用してください。
GPT-5はより大きなコンテキストウィンドウ（GPT-4oの128kトークンに対して400kトークン）とより高いMATH-500スコア（GPT-4oの約90に対して99.4、公開レポートに基づく[提供されていないが広く知られている]）を提供します。OrcaRouterの入力価格はより低く（1Mトークンあたり$1.25対$2.50）、出力価格は同一です（1Mトークンあたり$10）。GPT-5はまたファイル入力をサポートしており、GPT-4oは同じ方法でネイティブに提供していません。非常に長いコンテキストや優れた数学的推論を必要とするタスクには、GPT-5がより良い選択です。短いタスクには、GPT-4oの方がコスト効率が良いかもしれません。
GPT-5とClaude 3.5 Sonnetはいずれも有能なモデルですが、コンテキストウィンドウと価格が異なります。GPT-5は400kトークンのコンテキストと128kトークンの出力をサポートしているのに対し、Claude 3.5 Sonnetは200kトークンのコンテキストをサポートしています（Anthropicの仕様）。GPT-5はMATH-500スコア99.4を達成していますが、Claude 3.5 Sonnetの同ベンチマークにおけるスコアは提供されていません。OrcaRouter経由のGPT-5の料金は100万トークンあたり$1.25/$10です。Claude 3.5 SonnetはOrcaRouterで独自の料金で利用可能です。最適な選択はタスクに依存します。GPT-5は数学や長文推論に優れている可能性があります。Claudeは安全性とニュアンスのあるテキスト生成で知られています。両方を自分のデータでテストしてください。
OpenAI 互換——今お使いの SDK のまま
https://api.orcarouter.ai/v1from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.orcarouter.ai/v1",
api_key="$ORCAROUTER_API_KEY",
)
response = client.chat.completions.create(
model="openai/gpt-5",
messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}],
)
print(response.choices[0].message.content)include_reasoningmax_completion_tokensmax_tokensreasoningresponse_formatseedstreamstructured_outputstool_choicetools| 入力 / 1M tokens | $1.25 |
| 出力 / 1M tokens | $10.00 |
| キャッシュ読み取り / 1M | $0.125 |
| 通貨 | USD |
表示価格に基づく概算
見積もりのみ — 実際のトークン数はプロバイダーのトークナイザーに依存します。
@misc{orcarouter_gpt_5,
title = {GPT-5 API},
author = {OpenAI},
year = {2025},
howpublished = {OrcaRouter},
url = {https://www.orcarouter.ai/models/openai/gpt-5}
}OpenAI. (2025). GPT-5 API. OrcaRouter. https://www.orcarouter.ai/models/openai/gpt-5