GPT-5 Search API: OrcaRouterによる強力なテキストおよび画像モデル。128K出力トークン、競争力のある価格。
GPT-5 Search APIはOpenAIのモデルで、OrcaRouterが提供するOpenAI互換API（https://api.orcarouter.ai/v1）からアクセス可能であり、モデルIDは「openai/gpt-5-search-api」です。テキストと画像の入力を受け付け、1回の出力で最大128,000トークンを生成できます。このモデルは検索関連タスク向けに最適化されており、開…
多様な自然言語およびマルチモーダルタスク、特に検索強化推論を必要とするタスクを処理できます。例としては、取得したドキュメントに基づく回答の生成、画像の分析とテキスト要約の提供、長文ドキュメントの構造化形式への変換、レポートや記事のような拡張コンテンツの作成が挙げられます。高い出力制限により、完全なコードベースの生成や詳細な分析など、応答が非常に長くなる必要があるタスクに適しています。
アプリケーションに高いコンテキスト長やマルチモーダル入力が不要であれば、GPT-4o miniやGPT-3.5 Turboのような小型モデルの方が費用対効果が高い場合があります。短い会話、単純なテキスト分類、または低トークン数のタスクは、より安価なオプションで処理できます。また、検索拡張機能が必要ないのであれば、標準のGPTモデルで十分かもしれません。出力の平均長や入力の複雑さを評価し、GPT-5 Search APIのプレミアムが正当化されるかどうかを判断してください。
このモデルは検索結果と連携するよう設計されています。具体的な実装はアプリケーション次第ですが、一般的な使用方法としては、検索スニペットや取得したドキュメントをコンテキストとして与え、それに基づいた回答をモデルが生成します。このアプローチにより、事実の正確性が向上し、幻覚（ハルシネーション）が低減されます。また、モデルの大きな出力容量により、複数の情報源から得た情報を統合し、首尾一貫した長文の回答を生成することが可能です。
画像入力は、視覚情報が不可欠なタスクにおいて価値があります。例としては、チャートや図の説明、画像からのテキスト抽出（OCR）、写真に関する質問への回答、画像分析とテキスト指示の組み合わせなどが挙げられます。モデルは画像とテキストを共同で処理し、「この画像には何が写っていますか？」や「シーンを詳細に説明してください」といったクエリに答えることができます。また、単一のリクエストで複数の画像を処理することも可能です。
提供された事実に基づくと、このモデルに関する具体的なベンチマークスコアは公表されていません。パフォーマンス特性は、検索拡張機能を備えたGPT-5クラスのモデルとしての設計から推定されています。長文生成、検索による事実の正確性、マルチモーダル推論を必要とするタスクで良好なパフォーマンスを発揮すると期待されています。ユーザーは自身のデータセットでモデルを評価し、自身のユースケースへの適合性を測定することを推奨します。
レイテンシは、入力および出力トークンの長さと画像の数に依存します。画像の処理には多少のオーバーヘッドが加わります。一般的に、128Kトークンの生成は短い出力よりも遅くなります。OrcaRouterは、プロバイダーの応答時間以上の追加レイテンシを発生させません。本番環境で使用する場合は、速度と出力品質のバランスを取るために必要な最小値にmax_tokensを設定することを検討してください。ストリーミング応答により、体感レイテンシを低減できます。
その主な強みは、非常に高い出力トークン制限（128K）とマルチモーダル入力（テキストと画像）の組み合わせにあります。これにより、画像を受け入れ、極めて長いテキスト出力を生成できる数少ないモデルの一つとなっています。また、検索拡張の特性は、最新または特定の情報を取得する必要があるタスクにも役立ちます。創造的な生成と分析的なタスクの両方に十分対応できる多目的性を備えています。
制限事項としては、公開された検証済みベンチマークデータが不足しているため、標準的なNLPタスクにおける性能が正式に定量化されていない点が挙げられます。複数の画像を効果的に処理するには、慎重なプロンプトエンジニアリングが必要となる場合があります。また、出力は大きいものの、入力のコンテキストウィンドウは指定されておらず、非常に長い入力シーケンスがモデルの容量を超える可能性があります。トークンあたりの価格は小規模モデルよりも高いため、予算管理が重要です。
料金は、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$10.00です。これらはプロバイダーレートであり、OrcaRouterによるマークアップは一切ありません。追加のプラットフォーム手数料や隠れたコストはありません。料金は処理されたトークン数に基づいて請求されます。画像トークンは、OpenAIの画像料金（通常、解像度に基づいて画像ごとに）に従って請求されます。ユーザーは使用した分だけ支払います。
出力トークンのコストは入力コストよりも大幅に高くなっています（8倍の比率）。そのため、非常に長い出力を生成するアプリケーションは高コストになる可能性があります。コストを管理するには、max_tokensを必要な最小値に制限し、より短いプロンプトを使用し、一般的なレスポンスをキャッシュすることを検討してください。出力長が控えめなタスクでは、より安価なモデルの方が経済的かもしれません。ゼロマークアップにより、OrcaRouterを通じて余分な支払いが発生しないことが保証されます。
このモデルに関するキャッシュトークン割引の具体的な情報は提供されていません。OpenAIは一部のモデルでプロンプトキャッシングを提供する可能性がありますが、GPT-5 Search APIについては言及されていません。最新のキャッシングポリシーについては、OpenAIの公式ドキュメントを確認してください。OrcaRouterはプロバイダーが請求する通りに課金を通過させるため、プロバイダーレベルの割引があればそれに応じて適用されます。
OpenAI互換のエンドポイント https://api.orcarouter.ai/v1/chat/completions を使用してください。modelパラメータを"openai/gpt-5-search-api"に設定してください。AuthorizationヘッダーにOrcaRouter APIキーを含めてください。リクエストボディは、messages配列を含む標準的なchat completions形式に従います。画像入力の場合は、"image_url"コンテンツタイプを含めてください。Pythonの例： ```python import openai openai.api_base = "https://api.orcarouter.ai/v1" openai.api_key = "your_key" response = openai.ChatCompletion.create( model="openai/gpt-5-search-api", messages=[{"role": "user", "content": "Describe this image"}], max_tokens=1000) ```
標準的なチャット補完パラメータがサポートされています: messages, max_tokens, temperature, top_p, frequency_penalty, presence_penalty, stop, stream。画像入力の場合、コンテンツタイプを"image_url"に設定し、URLまたはbase64データを指定する必要があります。テキストコンテンツには"text"を使用します。現在のリリースでは、モデルは関数呼び出しやツールの使用をサポートしていません。すべてのパラメータはOpenAIが文書化した通りに動作します。
既存のモデル名（例：gpt-4o）を "openai/gpt-5-search-api" に置き換え、ベースURLをOrcaRouterのエンドポイントに変更してください。アプリケーションが画像入力を使用する場合は、正しい形式で指定してください。その他の変更は不要です。max_tokens を調整して、より高い上限を活用しても構いません。最初に数回リクエストを送信して、出力品質を確認してください。
いいえ。OrcaRouterは、遅延や処理を追加することなく、リクエストを直接OpenAIのAPIにルーティングするパススルーゲートウェイです。OpenAIによって課されたもの以外にレート制限はありません。このサービスはリクエストやレスポンスを変更しません。これにより、複数のプロバイダーに対して統一されたAPIの利便性を持ちながら、OpenAIを直接呼び出すのと同じパフォーマンスを得ることができます。
GPT-5 Search APIは、より高い出力トークン制限（128K vs. GPT-4oの16K）を提供し、画像入力をサポートしますが、GPT-4oはテキストのみです。検索拡張デザインも、検索タスクにおいて差別化されています。価格はトークンあたりより高いです。非常に長い出力や画像理解が必要な場合は、GPT-5 Search APIが適しています。標準的なテキストタスクには、GPT-4oの方が費用対効果が高いかもしれません。
Claude 3 OpusやGemini 1.5 Proのようなモデルも、大規模なコンテキストウィンドウ（最大200Kトークン）を提供しています。しかし、GPT-5 Search APIは、固有の検索機能と画像サポートで差別化されています。価格競争力はありますが、正確な比較はトークン使用量に依存します。OrcaRouterによるゼロマークアップにより、予算管理がよりシンプルになります。各モデルには独自の強みがあるため、検索統合と生のコンテキストサイズのどちらを重視するかに応じて選択してください。
はい、出力長、マルチモーダル入力、推論の面で大幅に性能が向上しています。ただし、コストもはるかに高くなります。短いQ&Aや分類のような単純なタスクには、GPT-3.5 Turboは依然としてコスト効率の良い選択肢です。選択は、タスクの複雑さと高度な機能が必要かどうかに依存します。
データの取り扱いはOpenAIのプライバシーポリシーに従います。OrcaRouterは、お客様のプロンプトや応答を記録または保存しません。デフォルトでは、OpenAIはAPIデータをモデルの改善に使用する可能性があります（オプトアウトしない限り）。詳細については、OpenAIのデータ使用ポリシーをご確認ください。機密データの場合は、エンタープライズ契約の一部であるAPIキーを使用するか、利用可能な場合はOrcaRouterのプライバシー重視の設定を介してモデルをご利用ください。
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-search-api",
messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}],
)
print(response.choices[0].message.content)max_tokensresponse_formatservice_tierstopstreamstructured_outputstool_choicetoolstop_pweb_search_options| 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。
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