GPT-5 Mini is een compacte versie van GPT-5, ontworpen voor lichtere redeneertaken. Het biedt dezelfde voordelen op het gebied van instructie-opvolging en veiligheidsafstelling als GPT-5, maar met lagere latentie en kosten....
GPT-5 Mini is een taalmodel van OpenAI, ontworpen voor taken die profiteren van een grote contextvenster en sterke wiskundige redeneervaardigheden. Met 400.000 tokens aan context en 128.000 tokens…
GPT-5 Mini toont sterke wiskundige redeneervaardigheden, zoals blijkt uit de score van 90.7 op de AA Math-benchmark. Dit suggereert dat het geschikt is voor problemen die stapsgewijze berekening, symbolische manipulatie of logische deductie vereisen. Het grote contextvenster stelt het in staat om tussentijdse resultaten over vele stappen heen te behouden, waardoor het effectief is voor meerstaps verhaalsommen, stellingafleiding en gestructureerde bewijzen. Redeneren in andere domeinen (bijv. gezond verstand, wetenschap) is echter niet specifiek gebenchmarkt in de verstrekte gegevens. De mogelijkheden van het model zijn waarschijnlijk vergelijkbaar met die van andere OpenAI-modellen voor taken die niet de volledige breedte van GPT-5 vereisen, maar gebruikers moeten evalueren op hun eigen datasets.
GPT-5 Mini kan tekst, afbeeldingen en bestanden verwerken in één enkele aanvraag. Wanneer een afbeelding of bestand wordt verstrekt, interpreteert het model dit als onderdeel van de invoercontext, waarbij visuele of gestructureerde gegevens worden omgezet in tokens die meetellen voor de 400,000-tokenlimiet. Dit stelt het model in staat om vragen over afbeeldingen te beantwoorden, documentinhoud samen te vatten of gegevens uit tabellen te extraheren. De exacte tokenkosten voor afbeeldingen en bestanden worden bepaald door de codering van OpenAI—doorgaans worden afbeeldingen verdeeld in tegels, die elk een vast aantal tokens verbruiken. Voor bestanden wordt de inhoud vaak als tekst geëxtraheerd. Er worden geen aparte kosten in rekening gebracht voor modaliteit anders dan de prijs per token voor invoer.
GPT-5 Mini kost $0,25/M invoer en $2,00/M uitvoer, wat hoger is dan veel kleinere modellen (bijv. GPT-4o Mini, Claude Haiku) maar lager dan de volledige GPT-5. Het is de moeite waard om te kiezen wanneer uw taak sterke wiskundige redenering vereist (bijv. 90,7 AA Math) en een groot contextvenster (400K tokens). Als uw taak eenvoudige classificatie of kortegeneratie is, kan een goedkoper model volstaan. Ook als u een extreem hoog uitvoervolume nodig heeft, kunnen de uitvoerkosten van $2,00/M oplopen. Overweeg GPT-5 Mini wanneer u betrouwbare redenering over lange contexten nodig heeft—zoals het analyseren van een onderzoeksrapport van 200 pagina's—en kunt profiteren van de balans tussen prestaties en kosten.
De mogelijkheid van GPT-5 Mini om afbeeldingen en bestanden te accepteren maakt het geschikt voor taken zoals factuurverwerking, grafiekinterpretatie en documentvragen. U kunt bijvoorbeeld een PDF van een financieel rapport (bestand) uploaden samen met een grafiekafbeelding en het model vragen om belangrijke cijfers te extraheren. De 400K-context kan lange rapporten met ingesloten afbeeldingen bevatten. Een ander gebruik is codebestandsanalyse: u kunt een repository als bestand aanleveren en een review aanvragen. Houd er echter rekening mee dat grote afbeeldingen of veel bestanden snel tokens kunnen verbruiken. Het model behandelt alle invoer als tokens, dus plan om binnen de 400K-contextlimiet te blijven.
AA Math is een benchmark die is ontworpen om het vermogen van een model om wiskundige problemen op verschillende moeilijkheidsniveaus op te lossen te evalueren, vaak met algebra, rekenkunde, meetkunde en logica. Een score van 90,7 geeft aan dat GPT-5 Mini 90,7% van de testvragen correct heeft beantwoord. Dit is een sterk resultaat, dat het in de bovenste laag voor wiskundig redeneren plaatst onder modellen van zijn grootte. Het suggereert dat het model betrouwbaar kwantitatieve woordproblemen, berekeningen en meerstapsredeneringen kan verwerken. Er worden geen andere benchmarks vermeld, dus deze score moet worden beschouwd als een belangrijke sterkte, maar niet als het volledige beeld.
Snelheid (latentie) en doorvoer worden niet gespecificeerd in de verstrekte gegevens. Over het algemeen hangt de modelsnelheid af van de infrastructuur van de provider, de verzoekgrootte en de modelgrootte. Als een 'Mini'-variant is GPT-5 Mini waarschijnlijk geoptimaliseerd voor snellere inferentie dan de volledige GPT-5, maar exacte cijfers zijn onbekend. Voor real-time toepassingen moet u testen met typische promptlengtes. De API van OrcaRouter biedt mogelijk extra prestatiegegevens. De grote uitvoerlimiet (128K tokens) suggereert dat zeer lange generaties proportioneel langer duren. Overweeg batching of streaming voor latentiegevoelige gebruikssituaties.
Sterke punten: Sterk wiskundig redeneren (90,7 AA Math), grote context (400K tokens), multimodaal (tekst, afbeelding, bestand) en redelijke kosten per token voor wat het kan. Beperkingen: Geen benchmarkscores voor niet-wiskundige domeinen (bijv. taalbegrip, programmeren, gezond verstand). Het model presteert mogelijk minder goed bij creatief schrijven of open generatie in vergelijking met grotere alternatieven. Ook is het contextvenster van 400K, hoewel groot, kleiner dan dat van sommige geavanceerde modellen (bijv. Gemini 1.5 Pro heeft 1M). Voor taken die extreem lange context of een zeer groot volume aan uitvoertokens vereisen, zijn de volledige GPT-5 of andere modellen mogelijk beter.
Prijzen zijn $0,25 per 1 miljoen invoertokens en $2,00 per 1 miljoen uitvoertokens. Invoertokens omvatten alle tekst, afbeeldingstokens (na codering) en bestandstokens. Uitvoertokens zijn de gegenereerde tekst. Facturering is gebaseerd op het werkelijke aantal gebruikte tokens, zonder minimum. Bijvoorbeeld: een verzoek met 10.000 invoertokens en 5.000 uitvoertokens kost (10.000/1M) * 0,25 + (5.000/1M) * 2,00 = 0,0025 + 0,01 = $0,0125. Dit wordt gefactureerd tegen het provider-tarief met nul opslag door OrcaRouter. Er zijn geen extra platformkosten of opstartkosten.
Vergeleken met de volledige GPT-5 (indien beschikbaar), is GPT-5 Mini waarschijnlijk goedkoper per token—$0.25 versus misschien $1+ invoer. Echter, het kan een verminderde reikwijdte hebben. Voor taken die alleen matige context of redenering nodig hebben, kan het gebruik van een goedkoper model zoals GPT-4o Mini ($0.15 invoer) geld besparen. De afweging is dat GPT-5 Mini 400K context en sterke wiskundige benchmarks biedt. Voor toepassingen met hoog volume kunnen zelfs kleine verschillen per token oplopen. U moet uw gemiddelde prompt- en generatiegrootte schatten. Als afbeeldingen of bestanden gebruikelijk zijn, zullen de tokenkosten van modaliteit ook meespelen.
De verstrekte informatie vermeldt geen caching-functies of kortingen via OrcaRouter. Prijzen zijn strikt tegen het tarief van de provider zonder opslag. Sommige modelproviders bieden kortingen op gecachte invoer (bijv. voor herhaalde prompts), maar het is niet gespecificeerd of OpenAI of OrcaRouter dergelijke opties aanbieden voor GPT-5 Mini. Om kosten te minimaliseren, kunt u de promptlengte optimaliseren, systeemprompts hergebruiken en onnodig tokenverbruik van grote bestanden of afbeeldingen vermijden. OrcaRouter kan in de toekomst caching aanbieden, maar ga voorlopig uit van betalen-per-token op basis van gebruik.
OrcaRouter biedt een OpenAI-compatibel API-eindpunt op base_url https://api.orcarouter.ai/v1. Om GPT-5 Mini te gebruiken, stelt u de modelparameter in op "openai/gpt-5-mini". De aanvraagindeling is identiek aan OpenAI's chat completions API. Bijvoorbeeld: POST /v1/chat/completions met headers die uw OrcaRouter API-sleutel bevatten. Voeg in de JSON-body "model": "openai/gpt-5-mini", "messages": [...] en optionele parameters zoals max_tokens, temperature, enz. toe. Antwoorden volgen dezelfde structuur als OpenAI. Dit maakt migratie van directe OpenAI-aanroepen eenvoudig: u wijzigt gewoon de base_url en de modelnaam.
De API ondersteunt standaard chatvoltooiingsparameters: messages (array van rol-inhoud objecten), max_tokens (tot 128000), temperatuur, top_p, n, stop, frequency_penalty, presence_penalty en stream (boolean voor streaming). Voor multimodale invoer voegt u inhoudsonderdelen toe met type "text" en "image_url" of "file_url". De exacte naamgeving voor bestandsinvoer is niet gespecificeerd, maar u kunt OpenAI's standaard bestands- of data-URI-formaat gebruiken. Parameters zoals logprobs, tools of tool_choice worden mogelijk ondersteund, maar zijn niet bevestigd door de verstrekte gegevens. Raadpleeg de documentatie van OpenAI voor volledige parameterdetails.
Migratie vereist doorgaans twee wijzigingen in uw code: 1) Wijzig de basis-URL naar https://api.orcarouter.ai/v1. 2) Vervang de model-ID door "openai/gpt-5-mini". Uw bestaande API-client (bijv. de openai Python-bibliotheek) kan worden geconfigureerd door api_base of base_url in te stellen. Uw API-sleutel voor OrcaRouter moet worden gebruikt in plaats van de OpenAI-sleutel. Alle andere verzoekparameters en afhandeling van antwoorden blijven hetzelfde, omdat de API OpenAI-compatibel is. Het is niet nodig om berichtformaten of antwoordparsers aan te passen. Gebruik voor streaming hetzelfde stream=True-patroon.
De API erft de snelheidslimieten en beschikbaarheid van OpenAI over, hoewel OrcaRouter zijn eigen quota's kan opleggen. De contextvensterlimiet van 400K tokens is per verzoek. De maximale uitvoer van 128K tokens is ook per verzoek. Er wordt geen melding gemaakt van ondersteuning voor functieaanroepen of plug-ins. Voor bestandsuploads kunnen er niet-gespecificeerde groottebeperkingen zijn. De API ondersteunt geen aangepaste model-fine-tuning of geavanceerde functies buiten wat OpenAI biedt voor GPT-5 Mini. U moet de documentatie van OrcaRouter raadplegen voor specifieke gebruiksbeleid of beperkingen.
GPT-5 Mini (context 400K, AA Math 90,7) versus GPT-4o (context doorgaans 128K, AA Math-score niet vermeld). GPT-5 Mini heeft een groter contextvenster en waarschijnlijk betere wiskundige redenering. GPT-4o kan echter bredere mogelijkheden hebben op het gebied van creativiteit, visueel begrip en meertalige taken. De prijsstelling van GPT-4o is vergelijkbaar of iets hoger voor input ($2,50) en output ($10) per miljoen tokens, zoals bij de laatste update. GPT-5 Mini is goedkoper op beide fronten. Voor taken die een lange context en wiskunde vereisen, is GPT-5 Mini voordelig. Voor algemene chatbot- of creatieve taken is GPT-4o mogelijk geschikter.
Claude 3.5 Sonnet biedt een contextvenster van 200K en is sterk in redeneren, maar biedt geen AA Math-score. De prijzen voor Claude 3.5 Sonnet zijn $3.00 voor invoer en $15.00 voor uitvoer per miljoen tokens, aanzienlijk hoger dan GPT-5 Mini. GPT-5 Mini heeft twee keer de context en lagere kosten. Claude kan echter uitblinken in veiligheid, weigeringsafhandeling en samenvatting van lange documenten. Voor benchmark-gerichte wiskundetaken is GPT-5 Mini's 90,7 een direct voordeel. Gebruikers die behoefte hebben aan grootschalige, kostengevoelige implementatie geven wellicht de voorkeur aan GPT-5 Mini.
Kleinere modellen zoals GPT-4o Mini (128K context, ~$0,15 input, ~$0,60 output) of Gemini 1.5 Flash zijn goedkoper per token en hebben mogelijk lagere latentie. Als uw taak niet de 400K context of de wiskundige precisie van AA Math 90.7 vereist, kunnen deze modellen de kosten verlagen. Bijvoorbeeld eenvoudige classificatie, korte samenvattingen of eenvoudige Q&A werken vaak goed met kleinere modellen. GPT-5 Mini kunt u het beste reserveren voor taken waarbij de grotere context en het sterke wiskundig redeneren daadwerkelijk de outputkwaliteit beïnvloeden. Grotere modellen zoals GPT-5 of Claude Opus zijn mogelijk nodig voor extreem genuanceerde taken.
OpenAI-compatibel — behoud je huidige SDK
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-mini",
messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}],
)
print(response.choices[0].message.content)include_reasoningmax_completion_tokensmax_tokensreasoningresponse_formatseedstreamstructured_outputstool_choicetools| Invoer / 1M tokens | $0.250 |
|---|---|
| Uitvoer / 1M tokens | $2.00 |
| Cache lezen / 1M | $0.025 |
| Valuta | USD |
Schatting op basis van catalogusprijs
Alleen een schatting — het werkelijke aantal tokens hangt af van de tokenizer van de aanbieder.
Vergelijk maandelijkse kosten van modellen in de LLM-kostencalculator
Waar ontwikkelaars het deze week over hebben
GET /api/public/models/openai/gpt-5-miniOpenen @misc{orcarouter_gpt_5_mini,
title = {GPT-5 Mini API},
author = {OpenAI},
year = {2025},
howpublished = {OrcaRouter},
url = {https://www.orcarouter.ai/models/openai/gpt-5-mini}
}OpenAI. (2025). GPT-5 Mini API. OrcaRouter. https://www.orcarouter.ai/models/openai/gpt-5-mini