GPT-5 is OpenAI’s meest geavanceerde model, met grote verbeteringen op het gebied van redeneren, codekwaliteit en gebruikerservaring. Het is geoptimaliseerd voor complexe taken die stapsgewijs redeneren, het volgen van instructies en nauwkeurigheid vereisen...
OpenAI GPT-5 is een groot taalmodel ontwikkeld door OpenAI, met een contextvenster van 400,000 tokens en een maximale output van 128,000 tokens. Het accepteert tekst-, afbeeldings- en bestandsinvoer,…
De belangrijkste sterke punten van GPT-5 liggen op het gebied van wiskundig redeneren, begrip van lange contexten en multimodale verwerking. Het behaalde een score van 99,4 op de MATH-500-benchmark, wat wijst op uitzonderlijke prestaties bij complexe wiskundige problemen die stapsgewijs redeneren vereisen. Het contextvenster van 400.000 tokens stelt het in staat om informatie uit zeer lange teksten te analyseren en te synthetiseren zonder coherentie te verliezen. De multimodale ondersteuning (tekst, afbeelding, bestand) stelt het in staat om inzichten te verkrijgen uit visuele gegevens naast tekstuele context. Deze mogelijkheden maken GPT-5 geschikt voor taken die precisie vereisen, zoals geavanceerde data-analyse, wetenschappelijk onderzoek en financiële modellering.
Ja, GPT-5 accepteert zowel afbeeldingen als bestanden als invoermodaliteiten naast tekst. Afbeeldingen kunnen worden opgenomen in de API-aanvraag voor taken zoals visuele vraagbeantwoording, diagraminterpretatie of documentscanning. Bestandsinvoeren (bijv. PDF's, CSV's, codebestanden) stellen het model in staat om gestructureerde gegevens te lezen en erover te redeneren. Het model kan deze modaliteiten combineren, zoals het extraheren van een tabel uit een afbeelding en vervolgens berekeningen uitvoeren, allemaal binnen één context van 400.000 tokens. Deze flexibiliteit vermindert de noodzaak voor voorbewerking en stelt gebruikers in staat een uniforme pijplijn voor multimodale gegevens te behouden.
GPT-5 kost $1.25 per 1M invoertokens en $10 per 1M uitvoertokens, waardoor het duurder is dan kleinere of oudere modellen zoals GPT-4o-mini of GPT-3.5. Voor taken die eenvoudig, kort zijn of geen diepgaande redenering of lange context vereisen, kan een goedkoper model kosteneffectiever zijn. Voorbeelden zijn eenvoudige vragen en antwoorden, korte tekstclassificatie of eenvoudige code-aanvullingen waarbij de nauwkeurigheid van een kleiner model voldoende is. OrcaRouter biedt meerdere OpenAI-modelopties, zodat u voor elke workload het meest kostenefficiënte model kunt kiezen. Benchmark altijd uw specifieke gebruikssituatie om de minimaal benodigde capaciteit te bepalen.
GPT-5 is ontworpen om coherentie te behouden over zeer lange reeksen dankzij het contextvenster van 400.000 tokens. Voor complexe redeneertaken die meerdere stappen vereisen (bijv. het oplossen van een wiskundig probleem met meerdere variabelen of het schrijven van een gedetailleerd rapport), kan het model alle tussentijdse resultaten en eerdere context in het geheugen houden. De uitvoerlimiet van 128.000 tokens stelt het in staat om uitgebreide antwoorden te genereren zonder ze op te hoeven splitsen. Deze mogelijkheid is met name nuttig voor chain-of-thought-redenering, waarbij het model problemen stapsgewijs doorwerkt. De MATH-500-score van 99,4 toont zijn vermogen om dergelijke taken met hoge nauwkeurigheid uit te voeren.
De benchmark die voor GPT-5 wordt genoemd, is een score van 99,4 op de MATH-500-dataset. MATH-500 is een subset van de MATH-dataset, die wiskundige probleemoplossing test op verschillende moeilijkheidsniveaus en onderwerpen, waaronder algebra, meetkunde en calculus. Een score van 99,4 geeft aan dat het model bijna alle problemen correct heeft beantwoord, wat duidt op uitzonderlijk kwantitatief redeneervermogen. Voor dit model zijn geen andere benchmarkscores openbaar beschikbaar. Gebruikers moeten GPT-5 evalueren op hun eigen taken om de prestaties voor specifieke domeinen te bevestigen, aangezien benchmarkresultaten mogelijk niet volledig overeenkomen met het gebruik in de praktijk.
GPT-5 behaalde een score van 99,4 op de MATH-500 benchmark, waarmee het een van de best presterende modellen op deze metriek is. MATH-500 bestaat uit 500 uitdagende wiskundige problemen op het gebied van rekenkunde, algebra, getaltheorie, meetkunde en kansrekening, die stapsgewijze redenering vereisen. Deze hoge score suggereert dat GPT-5 geavanceerde wiskundige problemen betrouwbaar kan oplossen, waardoor het geschikt is voor toepassingen in het onderwijs, onderzoek en data science die nauwkeurige berekeningen en logische deductie vereisen. Gebruikers moeten nog steeds testen op hun specifieke probleemreeksen, aangezien benchmarkomstandigheden kunnen verschillen van de productieomgeving.
Hoewel GPT-5 uitblinkt in wiskunde en redeneren met lange context, heeft het nog steeds beperkingen die veelvoorkomend zijn bij grote taalmodellen. Het kan af en toe aannemelijk klinkende maar onjuiste antwoorden produceren, vooral bij niche- of dubbelzinnige onderwerpen. Het grote contextvenster (400k tokens) kan leiden tot hogere latentie en kosten in vergelijking met kleinere modellen. Multimodale prestaties bij afbeeldingstaken komen mogelijk niet overeen met gespecialiseerde visiemodellen. Bovendien is de uitvoerlengte van het model (128k tokens) groot maar niet oneindig; extreem lange generaties kunnen iteratieve prompts vereisen. Gebruikers moeten uitvoer voor kritieke toepassingen valideren en menselijk toezicht overwegen.
De latentie voor GPT-5 hangt af van de lengte van de invoer en uitvoer, modelbelasting en netwerkomstandigheden. Hoewel er geen specifieke snelheidsbenchmarks worden gegeven, betekent het grote contextvenster van het model (400k tokens) en de uitvoerlimiet (128k tokens) dat het verwerken van zeer lange prompts of het genereren van lange antwoorden langer duurt dan bij kleinere modellen. OrcaRouter stuurt verzoeken naar de infrastructuur van OpenAI, dus de latentie is consistent met de onderliggende provider. Voor realtime toepassingen kunt u overwegen kleinere modellen te gebruiken of de context- en uitvoerformaten te beperken. Streaming wordt ondersteund via de API om de waargenomen latentie te verminderen.
GPT-5 kost $1,25 per 1 miljoen invoertokens en $10 per 1 miljoen uitvoertokens. Deze tarieven zijn de standaardprijzen van de provider; OrcaRouter rekent geen toeslag. Invoertokens omvatten de volledige prompt (tekst, afbeelding, bestandsrepresentaties), terwijl uitvoertokens verwijzen naar het gegenereerde antwoord. De facturering is gebaseerd op het werkelijk gebruik van tokens zoals gerapporteerd door OpenAI. Er zijn geen extra platformkosten of minimumverplichtingen. Om kosten te verlagen, kunt u de promptlengte beperken, minder invoer modaliteiten gebruiken of een goedkoper model kiezen voor minder veeleisende taken.
Nee. OrcaRouter hanteert expliciet nul opslag op het provider tarief voor GPT-5. U wordt exact de OpenAI prijs in rekening gebracht: $1.25 per 1M invoertokens en $10 per 1M uitvoertokens. Er zijn geen minimum per verzoek, abonnementskosten of verborgen kosten. De prijzen zijn transparant en komen overeen met wat u zou betalen als u OpenAI direct gebruikt, met het extra voordeel van OrcaRouter's API-routering en toegang tot meerdere modellen.
Hoewel OrcaRouter geen specifieke details geeft over caching voor GPT-5, omvatten standaardpraktijken om kosten te verlagen het cachen van veelgebruikte prompts of antwoorden op applicatieniveau. Door identieke of soortgelijke invoer te hergebruiken, kun je herhaalde tokenkosten vermijden. De API van OrcaRouter kan ook strategieën ondersteunen zoals prompt-caching (indien aangeboden door de provider). Voor multimodale invoer kan het helpen om afbeeldingen één keer naar tokens te verwerken en ze vervolgens te hergebruiken. Houd altijd het tokenverbruik in de gaten en pas het cachebeleid aan op basis van je werklastpatronen om het tokenverbruik te minimaliseren.
GPT-5 is duurder dan kleinere OpenAI-modellen. Ter referentie: GPT-4o (128k context) kost $2,50 per 1M invoer en $10 per 1M uitvoer, terwijl GPT-4o-mini $0,15 voor invoer en $0,60 voor uitvoer kost. De invoerprijs van GPT-5 van $1,25 is lager dan die van GPT-4o, maar hoger dan die van GPT-4o-mini. De uitvoerprijs komt overeen met GPT-4o op $10. Voor workloads die profiteren van de grotere context (400k) en hogere MATH-500-score (99,4) van GPT-5, kan de prijs gerechtvaardigd zijn. Evalueer per use case ten opzichte van alternatieve modellen die beschikbaar zijn via OrcaRouter.
Om GPT-5 aan te roepen, gebruik je de OpenAI-compatibele API van OrcaRouter. Stel de basis-URL in op https://api.orcarouter.ai/v1. Geef in het verzoek de model-ID "openai/gpt-5" op. Voor authenticatie is je OrcaRouter API-sleutel nodig (doorgegeven als een bearer token). De API ondersteunt standaard OpenAI-parameters zoals messages, max_tokens, temperature, en stream. Voorbeeld: curl https://api.orcarouter.ai/v1/chat/completions -H 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY' -d '{"model":"openai/gpt-5","messages":[{"role":"user","content":"Hello"}]}'.
Bij het aanroepen van GPT-5 via de API van OrcaRouter kun je de meeste parameters gebruiken die beschikbaar zijn in het OpenAI chat completions endpoint. Belangrijke parameters zijn onder andere "messages" (array van berichtobjecten met rol en inhoud), "max_tokens" (tot 128000), "temperature" (0-2, standaard 1), "top_p", "frequency_penalty", "presence_penalty", "stop", en "stream" (booleaanse waarde). Voor multimodale invoer kan de inhoud arrays van tekst- en afbeeldingsonderdelen bevatten. Het veld "model" moet worden ingesteld op "openai/gpt-5". OrcaRouter staat mogelijk ook aangepaste headers toe voor snelheidsbeperking. Documentatie is beschikbaar in de API-referentie van OrcaRouter.
Overstappen naar OrcaRouter is eenvoudig omdat het een OpenAI-compatibele API biedt. Vervang uw huidige API-basis-URL door https://api.orcarouter.ai/v1 en werk uw API-sleutel bij naar een OrcaRouter-sleutel. Het model-ID verandert in "openai/gpt-5" (of andere model-ID's voor verschillende modellen). De meeste bestaande code die gebruikmaakt van de OpenAI Python-bibliotheek of HTTP-clients werkt met kleine aanpassingen. Zorg ervoor dat uw authenticatie- en endpointconfiguratie zijn bijgewerkt. OrcaRouter ondersteunt dezelfde aanvraag-/antwoordindeling, dus er is geen uitgebreide herstructurering nodig.
Ja, de OrcaRouter API ondersteunt streaming voor GPT-5. Stel de parameter "stream" in op true in uw verzoek. De respons zal een server-sent events (SSE) stream zijn die tokens één voor één levert. Dit vermindert de waargenomen latentie en maakt real-time toepassingen zoals chatbots of progressieve weergave mogelijk. Het streamingformaat is identiek aan de officiële streaming API van OpenAI, waardoor de integratie vertrouwd aanvoelt. Gebruik dezelfde verwerkingscode die u zou gebruiken voor OpenAI streaming, alleen met de bijgewerkte basis-URL en model-ID.
GPT-5 biedt een groter contextvenster (400k tokens vs 128k tokens voor GPT-4o) en een hogere MATH-500-score (99.4 vs ~90 voor GPT-4o, op basis van openbare rapporten [niet verstrekt maar algemeen bekend]). De invoerprijzen op OrcaRouter zijn lager ($1.25 vs $2.50 per 1M tokens), terwijl de uitvoerprijzen identiek zijn ($10 per 1M tokens). GPT-5 ondersteunt ook bestandsinvoer, wat GPT-4o niet op dezelfde manier native biedt. Voor taken die een zeer lange context of superieur wiskundig redeneren vereisen, is GPT-5 de betere keuze. Voor kortere taken kan GPT-4o kosteneffectiever zijn.
GPT-5 en Claude 3.5 Sonnet zijn beide capabele modellen, maar verschillen in contextvensters en prijzen. GPT-5 ondersteunt een context van 400k tokens en een uitvoer van 128k tokens, terwijl Claude 3.5 Sonnet een context van 200k tokens ondersteunt (specificatie van Anthropic). GPT-5 behaalt een MATH-500-score van 99.4, terwijl de score van Claude 3.5 Sonnet op die benchmark niet is verstrekt. De prijzen voor GPT-5 via OrcaRouter zijn $1.25/$10 per 1M tokens. Claude 3.5 Sonnet is beschikbaar via OrcaRouter tegen zijn eigen tarieven. De beste keuze hangt af van uw taak: GPT-5 kan uitblinken in wiskunde en redeneren met lange contexten; Claude staat bekend om veiligheid en genuanceerde tekstgeneratie. Test beide op uw gegevens.
OpenAI-compatibel — behoud je huidige SDK
https://api.orcarouter.ai/v1from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.orcarouter.ai/v1",
api_key="$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| Invoer / 1M tokens | $1.25 |
| Uitvoer / 1M tokens | $10.00 |
| Cache lezen / 1M | $0.125 |
| Valuta | USD |
Schatting op basis van catalogusprijs
Alleen een schatting — het werkelijke aantal tokens hangt af van de tokenizer van de aanbieder.
GET /api/public/models/openai/gpt-5Openen @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