OpenAI's vlaggenschipmodel met 400k token context, multimodale input en 272k token output, benaderd via OrcaRouter tegen provider tarief.
Dit model is een specifieke snapshot van OpenAI's GPT‑5 Pro, geoptimaliseerd voor complex redeneren en taken met lange context. Het accepteert afbeeldingen, tekst en bestanden als invoer, verwerkt…
Het model accepteert drie invoertypen: tekst, afbeeldingen en bestanden. Tekst kan bestaan uit standaard UTF-8-tekenreeksen. Afbeeldingen kunnen worden geleverd als URL's of base64-gecodeerde gegevens, en het model kan visuele inhoud analyseren, zoals foto's, diagrammen en schermafbeeldingen. Bestandsinvoer omvat een reeks formaten (bijv. PDF, Word, Excel, platte tekst), waardoor het model gestructureerde of ongestructureerde documenten kan lezen en erover kan redeneren. Alle modaliteiten kunnen worden gecombineerd in één prompt, waardoor taken mogelijk worden zoals het extraheren van informatie uit een foto van een diagram en het vergelijken met een tekstueel rapport.
Het grote contextvenster is ideaal voor taken die vereisen dat coherentie over zeer lange sequenties behouden blijft. Voorbeelden zijn het in één keer analyseren van een volledig onderzoeksartikel of juridisch document, het uitvoeren van meerstapsredenering over een lange gespreksgeschiedenis, of het verwerken van een volledige codebase voor refactoring-suggesties. Het ondersteunt ook prompt engineering strategieën zoals het gebruik van een uitgebreide instructieset of few-shot voorbeelden zonder afkapping. Voor taken die van nature binnen kortere contexten passen, kunnen kleinere en goedkopere modellen kosteneffectiever zijn.
Hoewel GPT‑5 Pro de hoogste capaciteit biedt, zijn de kosten ($15/$120 per miljoen tokens) aanzienlijk hoger dan modellen zoals GPT‑4o mini of opensource-alternatieven. Als uw taak binnen 8k–32k tokens past en geen multimodale invoer vereist, kan een kleiner model acceptabele resultaten leveren tegen een fractie van de kosten. Ook als de uitvoerlengte klein is, domineren de kosten per token. Beoordeel of de 400k context en 272k uitvoer echt nodig zijn; overweeg anders goedkopere opties op OrcaRouter.
Bestandsinvoer wordt verwerkt volgens de bestandsverwerkingspijplijn van OpenAI. Het model kan tekst lezen uit ondersteunde bestandsformaten en ingebedde afbeeldingen of tabellen interpreteren. Voor zeer grote bestanden telt het token-aantal van de geëxtraheerde inhoud mee voor het contextvenster. Het wordt aanbevolen om bestanden voor te bewerken om alleen de relevante secties te extraheren als het tokenverbruik een punt van zorg is. De OrcaRouter API accepteert bestanden via dezelfde parameterstructuur als de API van OpenAI, doorgaans via een bestands-URL of base64-codering.
Er worden geen specifieke benchmarkgetallen gegeven in de vermelding voor deze snapshot. Als vlaggenschipmodel van OpenAI wordt verwacht dat het state-of-the-art resultaten behaalt op gangbare NLP-, redeneer- en multimodale benchmarks in vergelijking met eerdere GPT-modellen. Gebruikers moeten het evalueren op hun eigen representatieve taken om de geschiktheid te bevestigen. Het grote contextvenster verslechtert de prestaties op korte inputs niet; het model behoudt zijn redeneerkracht ongeacht de contextlengte.
Latency is over het algemeen hoger dan bij kleinere modellen vanwege de grote context en uitvoercapaciteit. Time‑to‑first‑token en de algehele generatiesnelheid zijn afhankelijk van de promptlengte, uitvoerlengte en de huidige belasting van de OpenAI-server. Voor taken die alleen korte antwoorden vereisen, kunnen snellere modellen zoals GPT‑4o mini responsiever zijn. OrcaRouter voegt geen significante latentie toe bovenop de responstijd van de provider. Er zijn geen specifieke latentiecijfers beschikbaar voor deze snapshot.
De sterke punten zijn onder andere diepgaand stapsgewijs redeneren, het verwerken van zeer lange contexten met minimaal informatieverlies, multimodaal begrip (combineren van tekst, afbeeldingen, bestanden) en het genereren van gestructureerde, samenhangende uitvoer tot 272k tokens. Het blinkt uit in taken die complexe instructies, grote datasets omvatten, of die het synthetiseren van informatie uit meerdere bronnen binnen één enkele prompt vereisen. Het kan bijvoorbeeld een document van 300 pagina's analyseren en een uitgebreide samenvatting met citaten produceren.
Ondanks zijn kracht is het model niet onfeilbaar. Het kan nog steeds hallucinaties produceren, vooral over obscure onderwerpen of wanneer de context tegenstrijdige informatie bevat. Het grote contextvenster elimineert geen fouten in de aandacht; lange invoer kan er soms toe leiden dat het model subtiele details mist. Ook kan de hoge uitvoertokenlimiet leiden tot zeer lange, maar niet noodzakelijk volledig accurate antwoorden. Gebruikers moeten verificatie implementeren voor outputs met hoge inzet. Prijsvorming is een beperking voor budgetgevoelige toepassingen.
Invoertokens worden gefactureerd tegen $15,00 per 1 miljoen tokens, en uitvoertokens tegen $120,00 per 1 miljoen tokens. Dit zijn de exacte tarieven die door OpenAI zijn vastgesteld; OrcaRouter voegt geen opslag toe. Een prompt die bijvoorbeeld 50.000 invoertokens verbruikt en 10.000 uitvoertokens genereert, kost $0,75 voor invoer en $1,20 voor uitvoer, in totaal $1,95. Er worden geen extra kosten in rekening gebracht bovenop het verbruik per token.
De 8× verhouding tussen input- en outputprijzen weerspiegelt de hogere rekenkosten voor het genereren van tokens. Het genereren van lange, samenhangende antwoorden vereist meer verwerking dan het coderen van input. De hoge outputprijs stimuleert ook efficiënt prompten: voor taken die met korte antwoorden kunnen worden uitgevoerd, kan het gebruik van een model met een lagere output economischer zijn. Met OrcaRouter's nulopslagbeleid betaalt u exact de kosten van de provider per token.
OrcaRouter biedt geen eigen token-caching of kortingsprogramma's voor dit model; u betaalt per token tegen het provider-tarief. Sommige providers bieden mogelijk lagere tarieven voor batchverwerking of gereserveerde capaciteit, maar deze momentopname is alleen beschikbaar als een on-demand API-aanroep. Als u een zeer hoog volume heeft, neem dan contact op met OrcaRouter support om mogelijke maatwerkregelingen te bespreken, hoewel er geen specifieke kortingen worden geadverteerd.
Schat door het aantal tokens in uw gemiddelde prompt en de verwachte uitvoerlengte te berekenen. Gebruik OpenAI's tokeniser of het token‑counting-eindpunt van de OrcaRouter API. Bijvoorbeeld: een prompt van 100.000 tokens met een antwoord van 50.000 tokens kost $1,50 voor invoer + $6,00 voor uitvoer = $7,50 per aanroep. Als uw applicatie duizenden van dergelijke aanroepen doet, kunnen de kosten snel oplopen. Overweeg kleinere modellen te gebruiken voor eenvoudigere taken en reserveer GPT‑5 Pro voor de meest veeleisende.
Gebruik de OrcaRouter-basis-URL https://api.orcarouter.ai/v1 met het model-ID "openai/gpt-5-pro-2025-10-06". De API is volledig compatibel met het chat completions-eindpunt van OpenAI. Een typisch verzoek bevat uw API-sleutel, modelparameter, messages-array en optionele parameters zoals max_tokens, temperature en top_p. Voor multimodale invoer neemt u image_url- of file_url-velden op in de berichtinhoud. Antwoorden worden geretourneerd in hetzelfde formaat als de OpenAI API.
De parameter max_tokens kan worden ingesteld tot 272.000 (afhankelijk van de limiet van het contextvenster). Het temperatuurbereik is 0–2, waarbij lagere waarden meer deterministische uitkomsten opleveren. top_p (0–1) regelt nucleus sampling. frequency_penalty en presence_penalty variëren van –2 tot 2. Voor multimodale invoer moet u een inhoudstype opgeven (text, image_url, file_url). De stop-parameter accepteert maximaal vier reeksen. Alle andere parameters die worden ondersteund door OpenAI's chatcompletions worden ook ondersteund.
Wijzig de basis-URL van https://api.openai.com/v1 naar https://api.orcarouter.ai/v1, en vervang de API-sleutel door uw OrcaRouter API-sleutel. Gebruik exact de modelnaam "openai/gpt-5-pro-2025-10-06". Alle andere verzoek- en antwoordstructuren blijven identiek. Er is geen hertraining of codeaanpassing nodig, behalve het eindpunt en de sleutel. OrcaRouter ondersteunt dezelfde streaming- en niet-streamingmodi. Test eerst met een goedkope query om facturatie en functionaliteit te verifiëren.
Authenticatie gebruikt een API-sleutel die wordt verzonden in de Authorization-header (Bearer token). De snelheidslimieten van OrcaRouter kunnen afwijken van de directe limieten van OpenAI; raadpleeg uw OrcaRouter-accountdashboard voor details. Overweeg voor hoog volume verzoeken te batchen of neem contact op met de ondersteuning voor limietverhogingen. Het model zelf erft aan de backend de snelheidslimieten van OpenAI. Zorg ervoor dat uw applicatie snelheidslimietfouten (HTTP 429) afhandelt met herpogingen.
GPT‑4 Turbo (typisch een 128k contextvenster en 16k maximale uitvoer) is goedkoper en sneller voor standaardtaken. GPT‑5 Pro biedt meer dan drie keer de context en 17× de uitvoerlengte, waardoor taken mogelijk worden die GPT‑4 Turbo niet in één aanroep aankan. De lagere kosten van GPT‑4 Turbo ($10/$30 per 1M tokens) maken het echter economischer voor kortere prompts. Kies GPT‑5 Pro wanneer u de uitgebreide context of uitvoermogelijkheden nodig hebt; anders is GPT‑4 Turbo vaak voldoende.
GPT‑4o ondersteunt multimodale invoer (tekst, afbeeldingen) met een context van 128k en een output van 16k. Het is over het algemeen sneller en goedkoper ($5/$15 per 1M tokens) dan GPT‑5 Pro. De grotere context- en outputcapaciteit van GPT‑5 Pro maken het geschikter voor diepgaande analyse van zeer lange documenten of het genereren van langdurige inhoud. Voor typische multimodale taken die binnen de limieten van GPT‑4o vallen, biedt GPT‑4o een betere prijs-prestatieverhouding. Beide modellen zijn beschikbaar via OrcaRouter.
Als uw use case niet het ecosysteem van OpenAI of de specifieke prestaties van GPT‑5 Pro vereist, bieden modellen van Anthropic (Claude 3.5 Sonnet) of Google (Gemini 1.5 Pro) mogelijk vergelijkbare mogelijkheden tegen verschillende prijspunten of met verschillend gegevensverwerkingsbeleid. Claude 3.5 Sonnet heeft bijvoorbeeld een context van 200k tokens en lagere uitvoerkosten. Evalueer op basis van latentie, prijs per token, gegevenslocatie en specifieke benchmarks die relevant zijn voor uw taak. OrcaRouter biedt toegang tot meerdere aanbieders voor eenvoudige vergelijking.
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-pro-2025-10-06",
messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}],
)
print(response.choices[0].message.content)include_reasoningmax_completion_tokensmax_tokensreasoningresponse_formatseedstreamstructured_outputstool_choicetools| Invoer / 1M tokens | $15.00 |
|---|---|
| Uitvoer / 1M tokens | $120.00 |
| Valuta | USD |
Schatting op basis van catalogusprijs
Alleen een schatting — het werkelijke aantal tokens hangt af van de tokenizer van de aanbieder.
Waar ontwikkelaars het deze week over hebben
GET /api/public/models/openai/gpt-5-pro-2025-10-06Openen @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