GPT-5 Mini är en kompakt version av GPT-5, utformad för att hantera lättare resonemangsuppgifter. Den erbjuder samma fördelar med instruktionsföljning och säkerhetsjustering som GPT-5, men med minskad latens och kostnad.
GPT-5 Mini är en språkmodell från OpenAI utformad för uppgifter som drar nytta av ett stort kontextfönster och stark matematisk resonemangsförmåga. Med 400 000 token kontext och 128 000 token för…
GPT-5 Mini uppvisar stark matematisk resonemangsförmåga, vilket indikeras av dess poäng på 90,7 i AA Math-riktmärket. Detta tyder på att den är väl lämpad för problem som kräver stegvis beräkning, symbolisk manipulation eller logisk deduktion. Det stora kontextfönstret gör att den kan hålla mellanliggande resultat över många steg, vilket gör den effektiv för flerstegs ordproblem, härledning av satser och strukturerade bevis. Resonemang inom andra domäner (t.ex. sunt förnuft, vetenskap) är dock inte specifikt utvärderat i den angivna datan. Modellens kapacitet är troligen jämförbar med OpenAIs andra modeller för uppgifter som inte kräver hela bredden av GPT-5, men användare bör utvärdera på sina egna datamängder.
GPT-5 Mini kan bearbeta text, bilder och filer inom en enda förfrågan. När en bild eller fil tillhandahålls tolkar modellen den som en del av inmatningskontexten och omvandlar visuella eller strukturerade data till tokens som räknas mot gränsen på 400 000 tokens. Detta gör att modellen kan svara på frågor om bilder, sammanfatta dokumentinnehåll eller extrahera data från tabeller. Den exakta tokenskostnaden för bilder och filer bestäms av OpenAI:s kodning – vanligtvis delas bilder upp i brickor, där varje förbrukar ett fast antal tokens. För filer extraheras innehållet ofta som text. Det finns ingen separat avgift för modalitet utöver prissättningen per token för inmatning.
GPT-5 Mini kostar $0,25/M input och $2,00/M output, vilket är högre än många mindre modeller (t.ex. GPT-4o Mini, Claude Haiku) men lägre än den fullständiga GPT-5. Det är värt att välja när din uppgift kräver stark matematisk resonemangsförmåga (t.ex. 90,7 AA Math) och ett stort kontextfönster (400K tokens). Om din uppgift är enkel klassificering eller kortformig generering kan en billigare modell räcka. Om du dessutom kräver extremt hög utdatavolym kan $2,00/M output-kostnaden ackumuleras. Överväg GPT-5 Mini när du behöver pålitlig resonemangsförmåga över långa kontexter – som att analysera en 200-sidig forskningsrapport – och kan dra nytta av dess balans mellan prestanda och kostnad.
GPT-5 Mini:s förmåga att acceptera bilder och filer gör den lämplig för uppgifter som fakturahantering, diagramtolkning och dokument-Q&A. Till exempel kan du ladda upp en PDF av en finansiell rapport (fil) tillsammans med en diagrambild och be modellen att extrahera nyckeltal. Sammanhanget på 400K kan hantera långa rapporter med inbäddade bilder. En annan användning är kodfilsanalys: du kan tillhandahålla ett arkiv som en fil och begära en granskning. Observera dock att stora bilder eller många filer snabbt kan förbruka tokens. Modellen behandlar alla inmatningar som tokens, så planera att hålla dig inom 400K-kontextgränsen.
AA Math är ett riktmärke utformat för att utvärdera en modells förmåga att lösa matematiska problem på olika svårighetsnivåer, ofta täckande algebra, aritmetik, geometri och logik. En poäng på 90,7 indikerar att GPT-5 Mini korrekt besvarade 90,7 % av testfrågorna. Detta är ett starkt resultat som placerar den i den övre nivån för matematisk resonemangsförmåga bland modeller av dess storlek. Det tyder på att modellen på ett tillförlitligt sätt kan hantera kvantitativa ordproblem, beräkningar och flerstegsresonemang. Inga andra riktmärken anges, så denna poäng bör betraktas som en viktig styrka men inte hela bilden.
Hastighet (latens) och genomströmning anges inte i den medföljande datan. Generellt sett beror modellhastigheten på leverantörens infrastruktur, förfrågningsstorlek och modellstorlek. Som en 'Mini'-variant är GPT-5 Mini troligen optimerad för snabbare inferens än den fullständiga GPT-5, men exakta siffror är okända. För realtidsapplikationer bör du testa med typiska promptlängder. OrcaRouters API kan erbjuda ytterligare prestandadetaljer. Den stora utdatagränsen (128K tokens) antyder att mycket långa genereringar kommer att ta proportionellt längre tid. Överväg batchning eller streaming för latenskänsliga användningsfall.
Styrkor: Stark matematisk resonemangsförmåga (90.7 AA Math), stort sammanhang (400K tokens), multimodalt (text, bild, fil) och rimlig kostnad per token för dess kapacitet. Begränsningar: Inga benchmarkresultat tillhandahålls för icke-matematiska domäner (t.ex. språkförståelse, kodning, sunt förnuft). Modellen kan prestera sämre inom kreativt skrivande eller öppen generering jämfört med större alternativ. Dessutom är 400K-kontextfönstret, även om det är stort, mindre än vissa frontmodeller (t.ex. Gemini 1.5 Pro har 1M). För uppgifter som kräver extremt långt sammanhang eller mycket hög tokenvolym i utdata kan den fulla GPT-5 eller andra modeller vara bättre.
Priset är $0.25 per 1 miljon indatatokens och $2.00 per 1 miljon utdatatokens. Indatatokens inkluderar all text, bildtokens (efter kodning) och fil-tokens. Utdatatokens är den genererade texten. Fakturering baseras på det faktiska antalet använda tokens, utan minimum. Till exempel kostar en begäran med 10,000 indatatokens och 5,000 utdatatokens (10,000/1M) * 0.25 + (5,000/1M) * 2.00 = 0.0025 + 0.01 = $0.0125. Detta faktureras till leverantörens taxa med noll påslag av OrcaRouter. Det finns inga ytterligare plattformsavgifter eller installationskostnader.
Jämfört med den fullständiga GPT-5 (om tillgänglig) är GPT-5 Mini troligen billigare per token—$0.25 jämfört med kanske $1+ för inmatning. Däremot kan den ha minskad bredd. För uppgifter som endast kräver måttligt sammanhang eller resonemang kan det vara mer kostnadseffektivt att använda en billigare modell som GPT-4o Mini ($0.15 inmatning). Avvägningen är att GPT-5 Mini erbjuder 400K sammanhang och starka matematikprestanda. För applikationer med hög volym kan även små skillnader per token ackumuleras. Du bör uppskatta din genomsnittliga prompt- och generationsstorlek. Om bilder eller filer är vanliga kommer tokenkostnaden från modaliteten också att påverka.
Den angivna informationen nämner inga cachningsfunktioner eller rabatter via OrcaRouter. Prissättningen sker strikt enligt leverantörens taxa utan påslag. Vissa modellleverantörer erbjuder rabatter för cachad indata (t.ex. för upprepade frågor), men det anges inte om OpenAI eller OrcaRouter erbjuder sådana alternativ för GPT-5 Mini. För att minimera kostnaderna kan du optimera promptlängden, återanvända systemprompter och undvika onödig tokenanvändning från stora filer eller bilder. OrcaRouter kan erbjuda cachning i framtiden, men för närvarande antas en betala-per-token-modell.
OrcaRouter tillhandahåller en OpenAI-kompatibel API-slutpunkt vid base_url https://api.orcarouter.ai/v1. För att använda GPT-5 Mini, ställ in modellparametern till "openai/gpt-5-mini". Förfrågningsformatet är identiskt med OpenAIs chat completions API. Till exempel: POST /v1/chat/completions med huvuden som innehåller din OrcaRouter API-nyckel. I JSON-kroppen, inkludera "model": "openai/gpt-5-mini", "messages": [...], och valfria parametrar som max_tokens, temperature, etc. Svar följer samma struktur som OpenAI. Detta gör migrering från direkta OpenAI-anrop enkel – byt bara base_url och modellnamn.
API:n stöder standardparametrar för chattkomplettering: meddelanden (array av roll-innehåll-objekt), max_tokens (upp till 128000), temperature, top_p, n, stop, frequency_penalty, presence_penalty och stream (boolean för strömning). För multimodala indata, inkludera innehållsdelar med typ "text" och "image_url" eller "file_url". Den exakta benämningen för filindata är inte specificerad, men du kan använda OpenAIs standardfil eller data URI-format. Parametrar som logprobs, tools eller tool_choice kan stödjas men bekräftas inte av den angivna datan. Se OpenAIs dokumentation för fullständig parameterinformation.
Migration kräver vanligtvis två ändringar i din kod: 1) Ändra bas-URL till https://api.orcarouter.ai/v1. 2) Ersätt modell-ID med "openai/gpt-5-mini". Din befintliga API-klient (t.ex. openai Python-biblioteket) kan konfigureras genom att ställa in api_base eller base_url. Din API-nyckel för OrcaRouter måste användas istället för OpenAI-nyckeln. Alla andra begäranparametrar och svarshantering förblir desamma, eftersom API:t är OpenAI-kompatibelt. Det finns inget behov av att ändra meddelandeformat eller svars-parsers. För strömning använder du samma stream=True-mönster.
API:n ärver OpenAIs hastighetsbegränsningar och tillgänglighet, även om OrcaRouter kan införa egna kvoter. Kontextfönstrets gräns på 400 000 tokens gäller per förfrågan. Maxutmatningen på 128 000 tokens är också per förfrågan. Det nämns inget om funktionsanrop eller plugin-stöd. För filuppladdningar kan det finnas storleksbegränsningar som inte specificeras. API:n stöder inte anpassad modellfinjustering eller avancerade funktioner utöver vad OpenAI erbjuder för GPT-5 Mini. Du bör kontrollera OrcaRouter-dokumentationen för eventuella specifika användarpolicyer eller begränsningar.
GPT-5 Mini (context 400K, AA Math 90.7) vs GPT-4o (context typically 128K, AA Math score not provided). GPT-5 Mini har ett större kontextfönster och troligtvis bättre matematisk resonemangsförmåga. GPT-4o kan dock ha bredare kapacitet inom kreativitet, bildförståelse och flerspråkiga uppgifter. GPT-4o-prissättningen är liknande eller något högre för input ($2.50) och output ($10) per miljon tokens enligt senaste uppdateringen. GPT-5 Mini är billigare på båda fronterna. För uppgifter som kräver lång kontext och matematik är GPT-5 Mini fördelaktig. För allmänna chatbot- eller kreativa uppgifter kan GPT-4o vara mer lämpligt.
Claude 3.5 Sonnet erbjuder ett 200K kontextfönster och är stark på resonemang men tillhandahåller inte ett AA Math-poäng. Priset för Claude 3.5 Sonnet är $3.00 för inmatning och $15.00 för utmatning per miljon tokens, betydligt högre än GPT-5 Mini. GPT-5 Mini har dubbelt så stort kontext och lägre kostnad. Claude kan dock utmärka sig inom säkerhet, avvisningshantering och långdokumentsammanfattning. För benchmark-fokuserade matematikuppgifter är GPT-5 Minis 90.7 en direkt fördel. Användare som behöver högvolym-, kostnadskänslig distribution kan föredra GPT-5 Mini.
Mindre modeller som GPT-4o Mini (128K kontext, ~$0,15 input, ~$0,60 output) eller Gemini 1.5 Flash är billigare per token och kan ha lägre latens. Om din uppgift inte kräver 400K kontext eller den matematiska precisionen hos AA Math 90.7 kan dessa modeller minska kostnaderna. Exempelvis fungerar enkel klassificering, korta sammanfattningar eller grundläggande frågor och svar ofta bra med mindre modeller. GPT-5 Mini är bäst att spara för uppgifter där den större kontexten och starka matematiska resonemanget faktiskt påverkar utdatakvaliteten. Större modeller som GPT-5 eller Claude Opus kan behövas för extremt nyanserade uppgifter.
OpenAI-kompatibel — behåll det SDK du redan använder
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| Inmatning / 1M token | $0.250 |
|---|---|
| Utdata / 1M tokens | $2.00 |
| Cacheläsning / 1M | $0.025 |
| Valuta | USD |
Uppskattning baserad på listpris
Endast en uppskattning — faktiskt antal token beror på leverantörens tokenizer.
Jämför månadskostnader mellan modeller i LLM-kostnadskalkylatorn
Vad utvecklare säger den här veckan
GET /api/public/models/openai/gpt-5-miniÖppna @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