OpenAIの主力モデルで、400kトークンのコンテキスト、マルチモーダル入力、272kトークン出力を持ち、OrcaRouterを介してプロバイダーレートでアクセス可能。
このモデルはOpenAIのGPT‑5 Proの特定のスナップショットであり、複雑な推論や長文コンテキストのタスクに最適化されています。画像、テキスト、ファイルの入力をサポートし、最大40万トークンのコンテキストを処理し、1回の応答で最大27万2000トークンを生成できます。大量のドキュメント分析、複数のモダリティの組み合わせ、または非常に長い出力の生成が必要なユーザーに適しています。このモデルは、…
このモデルは、テキスト、画像、ファイルの3つの入力形式を受け付けます。テキストは標準のUTF-8文字列です。画像はURLまたはBase64エンコードデータとして提供でき、モデルは写真、図表、スクリーンショットなどの視覚コンテンツを分析できます。ファイル入力は、PDF、Word、Excel、プレーンテキストなどさまざまな形式に対応しており、モデルは構造化または非構造化ドキュメントを読み取り、推論できます。すべてのモダリティを1つのプロンプトで組み合わせることができ、例えば、グラフの写真から情報を抽出し、テキストレポートと比較するなどのタスクが可能になります。
大規模なコンテキストウィンドウは、非常に長いシーケンスにわたって一貫性を維持する必要があるタスクに最適です。例としては、研究論文や法的文書全体を一度に分析する、長い会話履歴にわたってマルチステップの推論を実行する、リファクタリング提案のためにコードベース全体を処理する、などが挙げられます。また、長い指示セットや数ショットの例を切り詰めずに使用するなど、プロンプトエンジニアリング戦略もサポートします。短いコンテキストに自然に収まるタスクでは、より小型で安価なモデルの方が費用対効果が高い場合があります。
GPT‑5 Proは最高の性能を提供しますが、そのコスト（100万トークンあたり$15/$120）は、GPT‑4o miniやオープンソースの代替モデルよりも大幅に高くなっています。タスクが8k～32kトークンに収まり、マルチモーダル入力を必要としない場合、より小規模なモデルでも、ごくわずかなコストで許容可能な結果を得られます。また、出力長が短い場合、トークンあたりのコストが支配的になります。400kのコンテキストと272kの出力が本当に必要かどうかを評価し、そうでなければOrcaRouterの低コストオプションを検討してください。
ファイル入力はOpenAIのファイル処理パイプラインに従って処理されます。モデルはサポートされているファイル形式からテキストを読み取り、埋め込まれた画像やテーブルを解釈できます。非常に大きなファイルの場合、抽出されたコンテンツのトークン数がコンテキストウィンドウにカウントされます。トークン使用量が懸念される場合は、関連するセクションのみを抽出するようファイルを事前処理することを推奨します。OrcaRouter APIはOpenAIのAPIと同じパラメータ構造でファイルを受け付け、通常はファイルURLまたはbase64エンコーディングを介して行われます。
このスナップショットのリストには特定のベンチマーク数値は記載されていません。OpenAIのフラッグシップモデルとして、従来のGPTモデルと比較して、一般的なNLP、推論、マルチモーダルベンチマークで最先端の結果を達成することが期待されています。ユーザーは、適合性を確認するために、自身の代表的なタスクで評価する必要があります。大きなコンテキストウィンドウは短い入力でのパフォーマンスを低下させません。モデルはコンテキスト長に関係なく推論力を維持します。
大きなコンテキストと出力容量のため、レイテンシは一般的に小規模モデルよりも高くなります。最初のトークンまでの時間と全体的な生成速度は、プロンプトの長さ、出力の長さ、および現在のOpenAIサーバーの負荷に依存します。短い応答のみが必要なタスクでは、GPT‑4o miniのような高速なモデルの方が応答性が高い場合があります。OrcaRouterは、プロバイダーの応答時間を超える大きなレイテンシを追加しません。このスナップショットに関する具体的なレイテンシ数値は利用できません。
その強みには、深い多段階推論、情報損失を最小限に抑えた長大なコンテキスト処理、マルチモーダル理解（テキスト、画像、ファイルの統合）、および最大272kトークンにわたる構造化・一貫性のある出力生成が含まれます。複雑な指示、大規模データセット、または単一プロンプト内で複数の情報源からの情報統合を必要とするタスクに優れています。例えば、300ページの文書を分析し、引用付きの包括的な要約を生成することができます。
その力強さにもかかわらず、このモデルは絶対に間違いがないわけではありません。特に曖昧なトピックや文脈に矛盾する情報が含まれている場合、ハルシネーションを生成する可能性があります。大きなコンテキストウィンドウは注意の誤りを排除するものではなく、長い入力は時にモデルが微妙な詳細を見落とす原因となります。また、高い出力トークン制限は、非常に長いが必ずしも完全に正確ではない応答を生む可能性があります。ユーザーは重要度の高い出力に対して検証を実施すべきです。価格設定は予算に敏感なアプリケーションにとって制約となります。
入力トークンは100万トークンあたり$15.00で課金され、出力トークンは100万トークンあたり$120.00で課金されます。これらはOpenAIが設定した正確な料金であり、OrcaRouterはマークアップを一切加えません。例えば、50,000の入力トークンを消費し、10,000の出力トークンを生成するプロンプトの場合、入力に$0.75、出力に$1.20かかり、合計$1.95となります。トークンごとの消費以外に追加料金はかかりません。
入力価格と出力価格の8倍の比率は、トークン生成に伴う高い計算コストを反映しています。長く一貫性のある応答を生成するには、入力をエンコードするよりも多くの処理が必要です。高い出力価格は、効率的なプロンプト作成も促進します。短い回答で済むタスクには、出力の少ないモデルを使用する方が経済的です。OrcaRouterのゼロマークアップポリシーにより、各トークンに対してプロバイダーのコストをそのままお支払いいただきます。
OrcaRouterは、このモデルに対して独自のトークンキャッシュや割引プログラムを提供していません。プロバイダーのレートに従って、トークンごとに請求されます。バッチ処理や予約キャパシティに対して低い料金を提供するプロバイダーもいますが、このスナップショットはオンデマンドAPI呼び出しとしてのみ利用可能です。大量の利用がある場合は、OrcaRouterのサポートに連絡してカスタム契約の可能性について相談してください。ただし、特定の割引が宣伝されているわけではありません。
平均的なプロンプトのトークン数と予想される出力長を計算して見積もってください。OpenAIのトークナイザーまたはOrcaRouter APIのトークンカウントエンドポイントを使用してください。例えば、100,000トークンのプロンプトと50,000トークンの応答の場合、入力に$1.50、出力に$6.00、合計で1回の呼び出しにつき$7.50となります。アプリケーションがそのような呼び出しを何千回も行う場合、コストは急速に増大する可能性があります。より単純なタスクには小規模なモデルを使用し、最も要求の厳しいタスクにはGPT‑5 Proを取っておくことを検討してください。
OrcaRouterのベースURL https://api.orcarouter.ai/v1 を使用し、モデルIDとして "openai/gpt-5-pro-2025-10-06" を指定します。このAPIはOpenAIのチャット完了エンドポイントと完全互換です。典型的なリクエストには、APIキー、モデルパラメータ、メッセージ配列、およびオプションのパラメータ（max_tokens、temperature、top_pなど）が含まれます。マルチモーダル入力の場合は、メッセージコンテンツ内にimage_urlまたはfile_urlフィールドを含めます。レスポンスはOpenAI APIと同じ形式で返されます。
max_tokensパラメータは最大272,000まで設定可能です（コンテキストウィンドウの制限に従います）。temperatureの範囲は0〜2で、値を低くするとより決定論的な出力が得られます。top_p（0〜1）は核サンプリングを制御します。frequency_penaltyとpresence_penaltyの範囲は-2から2です。マルチモーダル入力の場合、コンテンツタイプ（text、image_url、file_url）を指定する必要があります。stopパラメータは最大4つのシーケンスを受け付けます。OpenAIのチャット補完でサポートされている他のすべてのパラメータもサポートされています。
ベースURLを https://api.openai.com/v1 から https://api.orcarouter.ai/v1 に変更し、APIキーをお使いのOrcaRouter APIキーに置き換えてください。モデル名は "openai/gpt-5-pro-2025-10-06" をそのまま使用します。その他のリクエストおよびレスポンスの構造はすべて同一です。エンドポイントとキー以外に再トレーニングやコードの変更は必要ありません。OrcaRouterは同じストリーミングモードおよび非ストリーミングモードをサポートしています。最初に低コストのクエリでテストして、課金と機能を確認してください。
認証は、Authorizationヘッダー（Bearerトークン）で送信されるAPIキーを使用します。OrcaRouterのレート制限は、OpenAIの直接の制限とは異なる場合があります。詳細はOrcaRouterアカウントのダッシュボードで確認してください。大量使用の場合は、リクエストをバッチ処理するか、サポートに連絡して制限の増加を依頼することを検討してください。モデル自体はバックエンドでOpenAIのレート制限を継承します。アプリケーションがレート制限エラー（HTTP 429）をリトライロジックで処理するようにしてください。
GPT‑4 Turbo（通常128kのコンテキストウィンドウと16kの最大出力）は、標準的なタスクにおいてより安価で高速です。GPT‑5 Proは3倍以上のコンテキストと17倍の出力長を提供し、GPT‑4 Turboでは1回の呼び出しで処理できないタスクを可能にします。しかし、GPT‑4 Turboの低コスト（100万トークンあたり$10/$30）は、短いプロンプトに対してより経済的です。拡張されたコンテキストや出力機能が必要な場合はGPT‑5 Proを選択してください。そうでなければ、GPT‑4 Turboで十分なことが多いです。
GPT‑4oはマルチモーダル入力（テキスト、画像）に対応し、128kコンテキストと16k出力を備えています。一般的にGPT‑5 Proよりも高速で低コスト（$5/$15 per 1M tokens）です。GPT‑5 Proのより大きなコンテキストと出力容量は、非常に長い文書の深い分析や長文コンテンツ生成に適しています。GPT‑4oの制限内に収まる典型的なマルチモーダルタスクでは、GPT‑4oの方がコストパフォーマンスに優れています。両モデルともOrcaRouterから利用可能です。
ユースケースがOpenAIのエコシステムやGPT‑5 Proの特定のパフォーマンスを必要としない場合、Anthropic（Claude 3.5 Sonnet）やGoogle（Gemini 1.5 Pro）のモデルが、異なる価格帯やデータ取り扱いポリシーで同等の機能を提供する可能性があります。例えば、Claude 3.5 Sonnetは200kコンテキストとより低い出力コストを備えています。レイテンシ、トークンあたりの料金、データ保存場所、タスクに関連する特定のベンチマークに基づいて評価してください。OrcaRouterは複数のプロバイダへのアクセスを提供し、簡単に比較できます。
OpenAI 互換——今お使いの SDK のまま
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| 入力 / 1M tokens | $15.00 |
|---|---|
| 出力 / 1M tokens | $120.00 |
| 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。
今週の開発者の声
@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