Modelo principal da OpenAI com contexto de 400k tokens, entrada multimodal e saída de 272k tokens, acessado via OrcaRouter à taxa do provedor.
Este modelo é um snapshot específico do GPT‑5 Pro da OpenAI, otimizado para raciocínio complexo e tarefas de contexto longo. Ele aceita entradas de imagem, texto e arquivos, processa até 400.000…
O modelo aceita três tipos de entrada: texto, imagens e arquivos. O texto pode ser strings padrão UTF‑8. As imagens podem ser fornecidas como URLs ou dados codificados em base64, e o modelo pode analisar conteúdo visual, como fotografias, diagramas e capturas de tela. As entradas de arquivo abrangem uma variedade de formatos (por exemplo, PDF, Word, Excel, texto simples), permitindo que o modelo leia e raciocine sobre documentos estruturados ou não estruturados. Todas as modalidades podem ser combinadas em um único prompt, possibilitando tarefas como extrair informações de uma foto de um gráfico e compará-las com um relatório textual.
A janela de contexto ampla é ideal para tarefas que exigem manter a coerência ao longo de sequências muito longas. Exemplos incluem analisar um artigo de pesquisa completo ou um parecer jurídico em uma única passagem, realizar raciocínio em várias etapas sobre um longo histórico de conversas ou processar uma base de código completa para sugestões de refatoração. Ela também suporta estratégias de engenharia de prompt, como usar um conjunto extenso de instruções ou exemplos few‑shot sem truncamento. Para tarefas que se encaixam naturalmente em contextos mais curtos, modelos menores e mais baratos podem ser mais custo‑eficazes.
Embora o GPT‑5 Pro ofereça a maior capacidade, seu custo ($15/$120 por milhão de tokens) é significativamente mais alto do que modelos como GPT‑4o mini ou alternativas de código aberto. Se sua tarefa se encaixa em 8k–32k tokens e não requer entrada multimodal, um modelo menor pode entregar resultados aceitáveis por uma fração do custo. Além disso, se o comprimento da saída for pequeno, o custo por token domina. Avalie se o contexto de 400k e a saída de 272k são realmente necessários; caso contrário, considere opções de menor custo no OrcaRouter.
As entradas de arquivos são processadas de acordo com o pipeline de tratamento de arquivos da OpenAI. O modelo pode ler texto de formatos de arquivo suportados e interpretar imagens ou tabelas incorporadas. Para arquivos muito grandes, a contagem de tokens do conteúdo extraído conta para a janela de contexto. Recomenda-se pré‑processar os arquivos para extrair apenas as seções relevantes se o uso de tokens for uma preocupação. A API OrcaRouter aceita arquivos através da mesma estrutura de parâmetros da API da OpenAI, normalmente por meio de uma URL de arquivo ou codificação base64.
Não são fornecidos números de benchmark específicos na listagem para esta captura. Como um modelo principal da OpenAI, espera-se que alcance resultados de estado da arte em benchmarks comuns de NLP, raciocínio e multimodal em comparação com modelos GPT anteriores. Os usuários devem avaliá-lo em suas próprias tarefas representativas para confirmar adequação. A grande janela de contexto não degrada o desempenho em entradas curtas; o modelo mantém sua força de raciocínio independentemente do comprimento do contexto.
A latência é geralmente maior do que em modelos menores devido à grande capacidade de contexto e saída. O tempo até o primeiro token e a velocidade geral de geração dependem do comprimento do prompt, do comprimento da saída e da carga atual do servidor OpenAI. Para tarefas que exigem apenas respostas curtas, modelos mais rápidos como GPT‑4o mini podem ser mais responsivos. O OrcaRouter não introduz latência significativa além do tempo de resposta do provedor. Não há números específicos de latência disponíveis para esta snapshot.
Suas vantagens incluem raciocínio multi‑etapa profundo, manipulação de contextos muito longos com perda mínima de informação, compreensão multimodal (combinando texto, imagens, arquivos) e geração de saídas estruturadas e coerentes de até 272 mil tokens. Ele se destaca em tarefas que envolvem instruções complexas, grandes conjuntos de dados ou que exigem sintetizar informações de múltiplas fontes em um único prompt. Por exemplo, pode analisar um documento de 300 páginas e produzir um resumo abrangente com citações.
Apesar de seu poder, o modelo não é infalível. Ele ainda pode produzir alucinações, especialmente em tópicos obscuros ou quando o contexto contém informações contraditórias. A janela de contexto grande não elimina erros de atenção; entradas longas podem, às vezes, fazer com que o modelo perca detalhes sutis. Além disso, o alto limite de tokens de saída pode levar a respostas muito longas, mas não necessariamente totalmente precisas. Os usuários devem implementar verificação para saídas de alto risco. O preço é uma limitação para aplicações sensíveis ao orçamento.
Os tokens de entrada são cobrados a $15.00 por 1 milhão de tokens, e os tokens de saída a $120.00 por 1 milhão de tokens. Essas são as taxas exatas definidas pela OpenAI; a OrcaRouter não adiciona nenhuma margem. Por exemplo, um prompt consumindo 50,000 tokens de entrada e gerando 10,000 tokens de saída custaria $0.75 pela entrada e $1.20 pela saída, totalizando $1.95. Nenhuma taxa adicional é aplicada além do consumo por‑token.
A proporção de 8× entre o preço de entrada e saída reflete o maior custo computacional de geração de tokens. Gerar respostas longas e coerentes requer mais processamento do que codificar a entrada. O alto preço de saída também incentiva o prompting eficiente: para tarefas que podem ser realizadas com respostas curtas, usar um modelo de menor saída pode ser mais econômico. Com a política de margem zero da OrcaRouter, você paga exatamente o custo do provedor por cada token.
A OrcaRouter não oferece seu próprio cache de tokens ou programas de desconto para este modelo; você é cobrado por token à taxa do provedor. Alguns provedores podem oferecer tarifas mais baixas para processamento em lote ou capacidade reservada, mas este snapshot está disponível apenas como uma chamada de API sob demanda. Se você tiver um volume muito alto, entre em contato com o suporte da OrcaRouter para discutir possíveis arranjos personalizados, embora nenhum desconto específico seja anunciado.
Estime calculando o número de tokens no seu prompt médio e o comprimento esperado da saída. Use o tokenizador da OpenAI ou o endpoint de contagem de tokens da API OrcaRouter. Por exemplo, um prompt de 100.000 tokens com uma resposta de 50.000 tokens custa $1.50 para entrada + $6.00 para saída = $7.50 por chamada. Se sua aplicação faz milhares dessas chamadas, os custos podem rapidamente escalar. Considere usar modelos menores para tarefas mais simples e reserve o GPT‑5 Pro para as mais exigentes.
Use a URL base do OrcaRouter https://api.orcarouter.ai/v1 com o ID do modelo "openai/gpt-5-pro-2025-10-06". A API é totalmente compatível com o endpoint de conclusões de chat da OpenAI. Uma solicitação típica inclui sua chave de API, parâmetro de modelo, array de mensagens e parâmetros opcionais como max_tokens, temperature e top_p. Para entradas multimodais, inclua os campos image_url ou file_url dentro do conteúdo da mensagem. As respostas são retornadas no mesmo formato da API da OpenAI.
O parâmetro max_tokens pode ser definido até 272.000 (sujeito ao limite da janela de contexto). A faixa de temperature é 0–2, com valores mais baixos produzindo resultados mais determinísticos. top_p (0–1) controla a amostragem por núcleo. frequency_penalty e presence_penalty variam de –2 a 2. Para entradas multimodais, você deve especificar um tipo de conteúdo (text, image_url, file_url). O parâmetro stop aceita até quatro sequências. Todos os outros parâmetros suportados pelas chat completions da OpenAI também são suportados.
Altere a URL base de https://api.openai.com/v1 para https://api.orcarouter.ai/v1 e substitua a chave de API pela sua chave de API do OrcaRouter. Use exatamente o nome do modelo "openai/gpt-5-pro-2025-10-06". Todas as outras estruturas de solicitação e resposta permanecem idênticas. Nenhum retreinamento ou alteração de código além do endpoint e da chave é necessário. O OrcaRouter suporta os mesmos modos de streaming e não streaming. Teste com uma consulta de baixo custo primeiro para verificar faturamento e funcionalidade.
A autenticação usa uma chave de API enviada no cabeçalho Authorization (token Bearer). Os limites de taxa do OrcaRouter podem diferir dos limites diretos da OpenAI; verifique o painel da sua conta OrcaRouter para obter detalhes. Para uso de alto volume, considere agrupar solicitações ou entrar em contato com o suporte para aumentar os limites. O modelo em si herda os limites de taxa da OpenAI no backend. Certifique-se de que seu aplicativo lida com erros de limite de taxa (HTTP 429) com lógica de repetição.
GPT‑4 Turbo (normalmente com uma janela de contexto de 128k e saída máxima de 16k) é menos caro e mais rápido para tarefas padrão. O GPT‑5 Pro oferece mais que o triplo do contexto e 17× o comprimento da saída, permitindo tarefas que o GPT‑4 Turbo não consegue realizar em uma única chamada. No entanto, o custo mais baixo do GPT‑4 Turbo ($10/$30 por 1M tokens) torna-o mais econômico para prompts mais curtos. Escolha o GPT‑5 Pro quando precisar do contexto estendido ou das capacidades de saída; caso contrário, o GPT‑4 Turbo geralmente é suficiente.
GPT‑4o suporta entradas multimodais (texto, imagens) com um contexto de 128k e saída de 16k. Geralmente é mais rápido e mais barato ($5/$15 por 1M tokens) do que o GPT‑5 Pro. A maior capacidade de contexto e saída do GPT‑5 Pro o torna preferível para análise profunda de documentos muito longos ou para gerar conteúdo de formato longo. Para tarefas multimodais típicas que se encaixam nos limites do GPT‑4o, o GPT‑4o oferece uma melhor relação custo‑desempenho. Ambos os modelos estão disponíveis através do OrcaRouter.
Se o seu caso de uso não exigir o ecossistema da OpenAI ou o desempenho específico do GPT‑5 Pro, modelos da Anthropic (Claude 3.5 Sonnet) ou do Google (Gemini 1.5 Pro) podem oferecer capacidades comparáveis a preços diferentes ou com políticas de tratamento de dados distintas. Por exemplo, o Claude 3.5 Sonnet possui um contexto de 200k e custo de saída mais baixo. Avalie com base em latência, preço por token, residência de dados e benchmarks específicos relevantes para sua tarefa. O OrcaRouter fornece acesso a múltiplos provedores para fácil comparação.
Compatível com OpenAI — mantenha seu 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| Entrada / 1M tokens | $15.00 |
|---|---|
| Saída / 1M tokens | $120.00 |
| Moeda | USD |
Estimativa com base no preço de tabela
Apenas uma estimativa — a contagem real de tokens depende do tokenizador do provedor.
Do que os desenvolvedores estão falando esta semana
GET /api/public/models/openai/gpt-5-pro-2025-10-06Abrir @misc{orcarouter_gpt_5_pro_2025_10_06,
title = {openai/gpt-5-pro-2025-10-06 API},
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}openai. (n.d.). openai/gpt-5-pro-2025-10-06 API. OrcaRouter. https://www.orcarouter.ai/models/openai/gpt-5-pro-2025-10-06