OpenAI의 고급 AI 모델: 100k 토큰 출력, 텍스트/이미지 입력, MATH-500에서 최첨단 99.4% 성능.
openai/gpt-5-chat-latest는 OpenAI의 최신 채팅 모델로, OrcaRouter의 API를 통해 사용할 수 있습니다. 텍스트 및 이미지 입력을 받아들이며 최대 100,000개의 토큰을 출력할 수 있습니다. 제공자는 OpenAI이며, 가격은 제공자 요율로 청구되며 추가 요금이 없습니다: 입력 토큰 100만 개당 $1.25, 출력 토큰…
이 모델은 복잡한 추론이 필요한 광범위한 작업을 처리할 수 있습니다: 고급 수학 문제 해결(MATH-500 점수로 입증됨), 코드 작성 및 디버깅, 과학적 분석 수행, 다이어그램, 차트, 사진과 같은 멀티모달 입력 이해 등입니다. 특히 단계별 논리적 추론과 긴 형태의 출력이 필요한 작업에 뛰어납니다. 더 간단한 작업의 경우, 더 저렴한 모델이 비용 효율적일 수 있습니다.
네, 해당 모델은 이미지 입력을 지원합니다. 즉, 스캔된 문서, 그래프, 의료 이미지, 사진과 같은 시각적 데이터를 분석할 수 있습니다. 이는 시각적 이해와 텍스트 추론을 통합하여 차트를 자세히 설명하거나, 이미지에서 텍스트를 추출하거나, 다이어그램을 설명하는 등의 작업을 가능하게 합니다. 출력은 여전히 텍스트이며, 모델은 이미지를 생성하지 않습니다.
openai/gpt-5-chat-latest의 비용은 많은 대안보다 높습니다 (1M 토큰당 입력 $1.25 / 출력 $10). 간단한 질문 응답, 요약 또는 기본 콘텐츠 생성의 경우, GPT-4o-mini나 Claude Haiku와 같은 모델이 더 낮은 비용으로 적절한 품질을 제공할 수 있습니다. 이 모델은 추가 추론 능력이 결과를 측정 가능하게 개선하는 작업, 예를 들어 고급 수학, 복잡한 코드 또는 중요도가 높은 분석을 위해 사용하는 것을 권장합니다.
최적의 사용 사례로는 수학 정리 증명, 대회 수준의 수학 문제 해결, 길고 구문적으로 복잡한 코드 생성, 그림이 포함된 과학 논문 분석, 다단계 논리적 추론 수행 등이 있습니다. 또한 정확한 설명이 필요한 교육 도구와 낮은 오류율이 요구되는 연구에도 적합합니다. 10만 토큰 출력을 통해 한 번의 호출로 긴 보고서나 전체 코드베이스를 생성할 수 있습니다.
헤드라인 벤치마크 점수는 MATH-500에서 99.4점입니다. MATH-500은 대수학, 기하학, 정수론 등을 포함한 500개의 어려운 수학 문제로 구성된 데이터셋입니다. 99.4점은 모델이 문제의 99.4%를 올바르게 답했다는 의미입니다. 이는 수학적 추론에서 최고 성능을 보이는 모델 중 하나로 자리매김하게 합니다. 또한 모델이 일관된 논리를 적용하고 다단계 문제 해결을 처리할 수 있는 능력을 보여줍니다.
제공된 정보에는 MATH-500 점수만 제공됩니다. 이 모델에 대한 다른 벤치마크 결과는 나열되어 있지 않습니다. 사용자는 성능을 확인하기 위해 자신의 작업에서 모델을 평가해야 합니다. MATH-500 점수는 강력한 수학 추론 능력을 나타내지만, 다른 영역(예: 코딩 벤치마크, 언어 이해)의 성능은 다를 수 있습니다. 종합적인 평가를 위해 특정 사용 사례로 테스트하는 것을 권장합니다.
이 모델의 속도 및 지연 시간 데이터는 공개적으로 명시되어 있지 않습니다. 제공업체인 OpenAI는 일반적으로 자사 모델에 대해 낮은 지연 시간 응답을 제공하지만, 실제 속도는 입력 길이, 출력 길이, 현재 부하 등의 요인에 따라 달라집니다. OrcaRouter는 모델의 성능을 제한하거나 수정하지 않으므로 지연 시간은 제공업체의 것과 동일합니다. 실시간 애플리케이션의 경우 일반적인 작업 부하로 모델의 응답 시간을 테스트하는 것을 고려하십시오.
가격은 입력 토큰 100만 개당 $1.25, 출력 토큰 100만 개당 $10.00입니다. 이는 OrcaRouter의 마크업이 없는 제공업체 요금입니다. 입력 토큰에는 이미지(토큰화됨)를 포함한 전체 프롬프트가 포함됩니다. 출력 토큰에는 모델의 응답이 포함됩니다. 비용은 토큰 소비에 따라 선형적으로 증가하므로, 출력이 길수록 비용이 더 듭니다. API 호출이나 처리량에 대한 추가 요금은 없습니다.
캐싱 할인이나 볼륨 가격 책정에 대한 정보는 제공되지 않습니다. OrcaRouter는 이 모델에 대해 캐싱 할인을 광고하지 않습니다. 볼륨 가격 책정의 경우, 사용자는 제공업체에 직접 문의해야 할 수 있습니다. 현재 종량제 요금이 유일하게 투명하게 제공되는 가격입니다. 과도한 사용이 예상된다면 OrcaRouter나 OpenAI에 연락하여 맞춤 계약 가능성을 문의하세요.
이전 모델인 GPT-4 Turbo와 비교했을 때, 이 모델은 토큰당 가격이 더 비쌉니다. GPT-4 Turbo는 일반적으로 입력 100만 토큰당 $10, 출력 100만 토큰당 $30의 비용이 듭니다. 따라서 openai/gpt-5-chat-latest는 출력 비용은 낮지만 입력 비용은 상대적으로 더 높습니다. GPT-4o-mini($0.15 입력, $0.60 출력)와 같은 소형 모델과 비교하면 상당히 비쌉니다. 이러한 트레이드오프는 어려운 작업에서 더 높은 정확도를 제공합니다.
openai/gpt-5-chat-latest를 사용하는 것은 비용과 정확성 사이의 절충입니다. 오답에 비용이 많이 드는 작업(예: 금융 분석, 의료 추론)에서는 MATH-500과 같은 벤치마크에서 모델의 뛰어난 성능으로 인해 더 높은 가격이 정당화될 수 있습니다. 일상적인 작업의 경우 비용이 이점을 초과할 수 있습니다. 출력 품질의 개선이 증가된 토큰 비용을 상쇄하는지 항상 평가하십시오.
OrcaRouter의 OpenAI 호환 API를 사용하여 openai/gpt-5-chat-latest를 호출할 수 있습니다. 기본 URL을 https://api.orcarouter.ai/v1로 설정하고 모델을 "openai/gpt-5-chat-latest"로 지정하세요. 모든 표준 OpenAI SDK 및 HTTP 클라이언트가 이 엔드포인트와 함께 작동합니다. 유효한 OrcaRouter API 키를 포함해야 합니다. Python 사용 예시: openai.api_base = 'https://api.orcarouter.ai/v1'; openai.api_key = 'your-key'; response = openai.ChatCompletion.create(model='openai/gpt-5-chat-latest', messages=[...])
이 모델은 표준 OpenAI Chat Completion 매개변수를 지원합니다: temperature (0-2), top_p, frequency_penalty, presence_penalty, max_tokens (최대 100,000), stop sequences, stream (스트리밍을 위한 부울), logit_bias. response_format 또는 tools와 같은 추가 OpenAI 매개변수도 지원될 수 있습니다. 자세한 내용은 OpenAI의 문서를 참조하세요. OrcaRouter는 이러한 매개변수를 제공자에게 직접 전달합니다.
마이그레이션은 간단합니다: API 호출에서 이전 모델(예: "gpt-4")의 모델 ID를 "openai/gpt-5-chat-latest"로 변경하기만 하면 됩니다. 이미 OrcaRouter의 OpenAI 호환 엔드포인트를 사용 중이라면 다른 코드 변경은 필요하지 않습니다. 동일한 매개변수와 메시지 구조가 적용됩니다. 최상의 결과를 위해 이 모델로 프롬프트를 테스트하세요. 포맷이나 명령어에 대해 다르게 응답할 수 있습니다.
네, 모델은 'stream' 매개변수를 true로 설정하여 스트리밍을 지원합니다. 스트리밍 시에는 응답이 델타 콘텐츠가 포함된 일련의 청크로 전송됩니다. 이는 채팅 인터페이스와 같이 실시간 출력이 필요한 애플리케이션에 유용합니다. OrcaRouter의 API는 OpenAI와 정확히 동일하게 스트리밍을 처리하므로, 모델 ID만 변경하면 기존 스트리밍 코드가 그대로 작동합니다.
GPT-4o도 OpenAI의 멀티모달 모델이지만, openai/gpt-5-chat-latest는 이름에 '5'가 포함된 것에서 알 수 있듯이 더 새롭고 발전된 버전입니다. MATH-500 점수 99.4는 해당 벤치마크에서 일반적인 GPT-4o 성능(대략 90중반대)을 크게 웃돕니다. 출력 제한인 100k 토큰도 GPT-4o의 일반적인 16k~32k보다 큽니다. 그러나 입력 및 출력 토큰 모두 가격이 더 높습니다.
비교는 사용 가능한 벤치마크를 기반으로 합니다. Claude 3.5 Sonnet은 MATH-500에서 약 78점을 기록한 반면, openai/gpt-5-chat-latest는 99.4로 훨씬 높습니다. 하지만 Claude 모델은 안전성 및 긴 컨텍스트 기억과 같은 다른 영역에서 뛰어날 수 있습니다. Claude 3.5 Sonnet의 가격은 입력 100만 토큰당 $3, 출력 100만 토큰당 $15로 더 저렴합니다. 선택은 사용 사례에서 수학 정확성이 중요한지 여부에 따라 달라집니다.
OrcaRouter를 사용하면 제공업체 가격에 마크업이 전혀 없으므로, 비용은 OpenAI에 직접 이용하는 것과 동일합니다. 또한 OrcaRouter는 여러 제공업체를 위한 통합 API를 제공하여 키 관리와 청구를 간소화합니다. 이미 다른 모델에 OrcaRouter를 사용하고 있다면, openai/gpt-5-chat-latest를 추가하려면 모델 ID만 변경하면 됩니다. OrcaRouter는 대체 라우팅, 사용 분석, 모니터링과 같은 기능도 제공할 수 있습니다.
OpenAI 호환 — 쓰던 SDK 그대로
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-chat-latest",
messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}],
)
print(response.choices[0].message.content)frequency_penaltylogit_biaslogprobsmax_tokensparallel_tool_callspresence_penaltypredictionresponse_formatseedservice_tierstopstreamstructured_outputstemperaturetool_choicetoolstop_logprobstop_p| 입력 / 1M tokens | $1.25 |
|---|---|
| 출력 / 1M tokens | $10.00 |
| 캐시 읽기 / 1M | $0.125 |
| 통화 | USD |
정가 기준 추정치
추정치일 뿐입니다 — 실제 토큰 수는 제공자의 토크나이저에 따라 달라집니다.
이번 주 개발자들의 이야기
@misc{orcarouter_gpt_5_chat_latest,
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author = {openai},
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howpublished = {OrcaRouter},
url = {https://www.orcarouter.ai/models/openai/gpt-5-chat-latest}
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