OpenAIs flaggskeppsmodell med 400k token kontext, multimodal input och 272k token output, tillgänglig via OrcaRouter till leverantörspris.
Denna modell är en specifik ögonblicksbild av OpenAIs GPT‑5 Pro, optimerad för komplex resonemang och långa kontextuppgifter. Den accepterar bild-, text- och filinmatningar, bearbetar upp till 400…
Modellen accepterar tre typer av indata: text, bilder och filer. Text kan vara vanliga UTF‑8-strängar. Bilder kan anges som URL:er eller base64‑kodad data, och modellen kan analysera visuellt innehåll som fotografier, diagram och skärmbilder. Filindata omfattar en rad format (t.ex. PDF, Word, Excel, ren text) vilket gör att modellen kan läsa och resonera över strukturerade eller ostrukturerade dokument. Alla modaliteter kan kombineras i en enda prompt, vilket möjliggör uppgifter som att extrahera information från ett foto av ett diagram och jämföra det med en textrapport.
Det stora kontextfönstret är idealiskt för uppgifter som kräver att sammanhanget bibehålls över mycket långa sekvenser. Exempel inkluderar att analysera en hel forskningsartikel eller juridisk dokumentation i ett svep, utföra flerstegsresonemang över en lång samtalshistorik, eller bearbeta en fullständig kodbas för refaktoreringsförslag. Det stöder också promptengineeringstrategier som att använda en lång instruktionsuppsättning eller få-skottsexempel utan trunkering. För uppgifter som naturligt passar inom kortare sammanhang kan mindre och billigare modeller vara mer kostnadseffektiva.
Medan GPT‑5 Pro erbjuder högsta kapacitet, är dess kostnad ($15/$120 per miljon tokens) betydligt högre än modeller som GPT‑4o mini eller öppna källkodsalternativ. Om din uppgift ryms inom 8k–32k tokens och inte kräver multimodal indata, kan en mindre modell leverera godtagbara resultat till en bråkdel av kostnaden. Dessutom, om utdatalängden är liten, dominerar kostnaden per token. Utvärdera om 400k kontext och 272k utdata verkligen är nödvändiga; överväg annars billigare alternativ på OrcaRouter.
Filindata bearbetas enligt OpenAIs filhanteringspipeline. Modellen kan läsa text från filformat som stöds och tolka inbäddade bilder eller tabeller. För mycket stora filer räknas tokenantalet för det extraherade innehållet mot kontextfönstret. Det rekommenderas att förbearbeta filer för att endast extrahera relevanta avsnitt om tokenanvändning är ett bekymmer. OrcaRouter-API:et accepterar filer via samma parameterstruktur som OpenAIs API, vanligtvis via en fil-URL eller base64-kodning.
Inga specifika riktmärkesnummer anges i listan för denna ögonblicksbild. Som en flaggskeppsmodell från OpenAI förväntas den uppnå toppmoderna resultat inom gemensamma NLP-, resonemangs- och multimodala riktmärken jämfört med tidigare GPT-modeller. Användare bör utvärdera den på sina egna representativa uppgifter för att bekräfta lämplighet. Det stora kontextfönstret försämrar inte prestandan på korta inmatningar; modellen behåller sin resonemangsstyrka oavsett kontextlängd.
Latensen är generellt högre än för mindre modeller på grund av den stora kontexten och utmatningskapaciteten. Time‑to‑first‑token och den totala genereringshastigheten beror på promptlängd, utmatningslängd och aktuell OpenAI-serverbelastning. För uppgifter som endast kräver korta svar kan snabbare modeller som GPT‑4o mini vara mer responsiva. OrcaRouter introducerar ingen betydande latens utöver leverantörens svarstid. Inga specifika latenssiffror finns tillgängliga för denna snapshot.
Dess styrkor inkluderar djup flerstegsresonering, hantering av mycket långa kontexter med minimal informationsförlust, multimodal förståelse (kombinera text, bilder, filer) och generering av strukturerade, sammanhängande utdata upp till 272k tokens. Den utmärker sig vid uppgifter som involverar komplexa instruktioner, stora datamängder, eller kräver att syntetisera information från flera källor inom en enda prompt. Till exempel kan den analysera ett 300‑sidigt dokument och producera en omfattande sammanfattning med citat.
Trots sin kraft är modellen inte ofelbar. Den kan fortfarande producera hallucinationer, särskilt om obskyra ämnen eller när sammanhanget innehåller motsägelsefull information. Det stora kontextfönstret eliminerar inte fel i uppmärksamheten; långa indata kan ibland få modellen att missa subtila detaljer. Även den höga utdatatoken-gränsen kan leda till mycket långa men inte nödvändigtvis helt korrekta svar. Användare bör implementera verifiering för högriskutdata. Prissättning är en begränsning för budgetkänsliga applikationer.
Indatatokens debiteras med $15.00 per 1 miljon tokens, och utdatatokens med $120.00 per 1 miljon tokens. Dessa är de exakta priserna som fastställts av OpenAI; OrcaRouter lägger inget påslag. Till exempel skulle en prompt som förbrukar 50,000 indatatokens och genererar 10,000 utdatatokens kosta $0.75 för indata och $1.20 för utdata, totalt $1.95. Inga ytterligare avgifter tillkommer utöver per‑token förbrukningen.
Förhållandet 8× mellan in- och utprissättning återspeglar den högre beräkningskostnaden för att generera tokens. Att generera långa, sammanhängande svar kräver mer bearbetning än att koda indata. Det höga utpriset uppmuntrar också till effektiv promptning: för uppgifter som kan lösas med korta svar kan det vara mer ekonomiskt att använda en modell med lägre utdata. Med OrcaRouters zero‑markup-policy betalar du exakt leverantörens kostnad för varje token.
OrcaRouter erbjuder inte egen token-cachning eller rabattprogram för denna modell; du debiteras per token till leverantörens pris. Vissa leverantörer kan erbjuda lägre priser för batchbearbetning eller reserverad kapacitet, men denna ögonblicksbild är endast tillgänglig som ett on‑demand API-anrop. Om du har mycket hög volym, kontakta OrcaRouter support för att diskutera möjliga anpassningar, även om inga specifika rabatter annonseras.
Uppskatta genom att beräkna antalet tokens i din genomsnittliga prompt och den förväntade utdatalängden. Använd OpenAIs tokeniserare eller OrcaRouter API:ets token‑räkningsändpunkt. Till exempel kostar en prompt på 100 000 tokens med ett svar på 50 000 tokens $1.50 för inmatning + $6.00 för utdata = $7.50 per anrop. Om din applikation gör tusentals sådana anrop kan kostnaderna snabbt eskalera. Överväg att använda mindre modeller för enklare uppgifter och spara GPT‑5 Pro för de mest krävande.
Använd OrcaRouters bas-URL https://api.orcarouter.ai/v1 med modell-ID "openai/gpt-5-pro-2025-10-06". API:et är fullt kompatibelt med OpenAIs chattkompletteringsslutpunkt. En typisk begäran inkluderar din API-nyckel, modellparameter, meddelandematris och valfria parametrar som max_tokens, temperature och top_p. För multimodala inmatningar, inkludera fälten image_url eller file_url inom meddelandeinnehållet. Svar returneras i samma format som OpenAI API.
Parametern max_tokens kan ställas in upp till 272,000 (beroende på begränsningen för kontextfönstret). Temperaturintervallet är 0–2, med lägre värden som ger mer deterministiska utdata. top_p (0–1) styr nucleus sampling. frequency_penalty och presence_penalty har ett intervall från –2 till 2. För multimodala inmatningar måste du ange en innehållstyp (text, image_url, file_url). Parametern stop accepterar upp till fyra sekvenser. Alla andra parametrar som stöds av OpenAIs chattkompletteringar stöds också.
Ändra bas-URL:en från https://api.openai.com/v1 till https://api.orcarouter.ai/v1 och ersätt API-nyckeln med din OrcaRouter API-nyckel. Använd modellnamnet "openai/gpt-5-pro-2025-10-06" exakt. Alla andra förfrågnings- och svarsstrukturer förblir identiska. Ingen omskolning eller kodändringar utöver slutpunkt och nyckel krävs. OrcaRouter stöder samma strömmande och icke-strömmande lägen. Testa först med en fråga med låg kostnad för att verifiera fakturering och funktionalitet.
Autentisering använder en API-nyckel som skickas i Authorization-headern (Bearer-token). OrcaRouters hastighetsbegränsningar kan skilja sig från OpenAIs direkta begränsningar; kontrollera din OrcaRouter-kontoinstrumentpanel för detaljer. För högvolymanvändning, överväg att batcha förfrågningar eller kontakta support för att öka gränserna. Själva modellen ärver OpenAIs hastighetsbegränsningar på backend. Se till att din applikation hanterar fel relaterade till hastighetsbegränsningar (HTTP 429) med återförsökslogik.
GPT‑4 Turbo (vanligtvis en 128k kontextfönster och 16k maxutdata) är billigare och snabbare för standarduppgifter. GPT‑5 Pro erbjuder mer än tre gånger kontexten och 17 gånger utdatalängden, vilket möjliggör uppgifter som GPT‑4 Turbo inte kan hantera i ett enda anrop. Däremot gör GPT‑4 Turbos lägre kostnad ($10/$30 per 1M tokens) det mer ekonomiskt för kortare uppmaningar. Välj GPT‑5 Pro när du behöver den utökade kontexten eller utdatakapaciteten; annars räcker ofta GPT‑4 Turbo.
GPT‑4o stöder multimodala indata (text, bilder) med en 128k kontext och 16k utdata. Den är generellt sett snabbare och billigare ($5/$15 per 1M tokens) än GPT‑5 Pro. GPT‑5 Pros större kontext och utdatakapacitet gör den att föredra för djupanalys av mycket långa dokument eller generering av långformat innehåll. För typiska multimodala uppgifter som ryms inom GPT‑4os gränser, erbjuder GPT‑4o ett bättre pris-prestanda-förhållande. Båda modellerna är tillgängliga via OrcaRouter.
Om ditt användningsfall inte kräver OpenAIs ekosystem eller den specifika prestandan hos GPT‑5 Pro, kan modeller från Anthropic (Claude 3.5 Sonnet) eller Google (Gemini 1.5 Pro) erbjuda jämförbara funktioner till olika prispunkter eller med olika datahanteringspolicyer. Exempelvis har Claude 3.5 Sonnet 200k kontext och lägre utdatakostnad. Utvärdera baserat på latens, prissättning per token, dataresidens och specifika riktmärken relevanta för din uppgift. OrcaRouter tillhandahåller åtkomst till flera leverantörer för enkel jämförelse.
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-pro-2025-10-06",
messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}],
)
print(response.choices[0].message.content)include_reasoningmax_completion_tokensmax_tokensreasoningresponse_formatseedstreamstructured_outputstool_choicetools| Inmatning / 1M token | $15.00 |
|---|---|
| Utdata / 1M tokens | $120.00 |
| Valuta | USD |
Uppskattning baserad på listpris
Endast en uppskattning — faktiskt antal token beror på leverantörens tokenizer.
Vad utvecklare säger den här veckan
GET /api/public/models/openai/gpt-5-pro-2025-10-06Öppna @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