GPT-5 Mini là phiên bản nhỏ gọn của GPT-5, được thiết kế để xử lý các tác vụ suy luận nhẹ nhàng hơn. Nó mang lại những lợi ích tương tự như GPT-5 về khả năng làm theo hướng dẫn và tinh chỉnh an toàn, nhưng với độ trễ và chi phí thấp hơn.
GPT-5 Mini là mô hình ngôn ngữ của OpenAI được thiết kế cho các tác vụ có lợi từ cửa sổ ngữ cảnh lớn và khả năng suy luận toán học mạnh mẽ. Với 400.000 token ngữ cảnh và 128.000 token đầu ra, nó phù…
GPT-5 Mini thể hiện khả năng suy luận toán học mạnh mẽ, được chỉ ra bởi điểm số 90.7 trên chuẩn AA Math. Điều này cho thấy nó rất phù hợp với các bài toán yêu cầu tính toán từng bước, thao tác ký hiệu, hoặc suy luận logic. Cửa sổ ngữ cảnh lớn cho phép nó duy trì các kết quả trung gian qua nhiều bước, giúp xử lý hiệu quả các bài toán đố nhiều bước, suy diễn định lý và chứng minh có cấu trúc. Tuy nhiên, khả năng suy luận trong các lĩnh vực khác (ví dụ, thông thường, khoa học) không được đo lường cụ thể trong dữ liệu được cung cấp. Năng lực của mô hình có khả năng tương đương với các mô hình khác của OpenAI cho các tác vụ không yêu cầu toàn bộ bề rộng của GPT-5, nhưng người dùng nên đánh giá trên tập dữ liệu riêng của mình.
GPT-5 Mini có thể xử lý văn bản, hình ảnh và tệp tin trong một yêu cầu duy nhất. Khi một hình ảnh hoặc tệp tin được cung cấp, mô hình sẽ diễn giải nó như một phần của ngữ cảnh đầu vào, chuyển đổi dữ liệu trực quan hoặc có cấu trúc thành các token, các token này được tính vào giới hạn 400.000 token. Điều này cho phép mô hình trả lời các câu hỏi về hình ảnh, tóm tắt nội dung tài liệu hoặc trích xuất dữ liệu từ bảng. Chi phí token chính xác cho hình ảnh và tệp tin được xác định bởi quy trình mã hóa của OpenAI — thông thường, hình ảnh được chia thành các ô, mỗi ô tiêu thụ một số token cố định. Đối với tệp tin, nội dung thường được trích xuất dưới dạng văn bản. Không có khoản phí riêng cho phương thức xử lý nào ngoài mức giá đầu vào trên mỗi token.
GPT-5 Mini có giá $0.25/M đầu vào và $2.00/M đầu ra, cao hơn nhiều mô hình nhỏ hơn (ví dụ: GPT-4o Mini, Claude Haiku) nhưng thấp hơn so với phiên bản đầy đủ GPT-5. Nó đáng để lựa chọn khi nhiệm vụ của bạn yêu cầu khả năng suy luận toán học mạnh mẽ (ví dụ: 90.7 AA Math) và cửa sổ ngữ cảnh lớn (400K token). Nếu nhiệm vụ của bạn là phân loại đơn giản hoặc tạo văn bản ngắn, một mô hình rẻ hơn có thể đủ. Ngoài ra, nếu bạn yêu cầu khối lượng đầu ra cực kỳ lớn, chi phí $2.00/M đầu ra có thể tích lũy. Hãy cân nhắc GPT-5 Mini khi bạn cần suy luận đáng tin cậy trên các ngữ cảnh dài—như phân tích một báo cáo nghiên cứu dài 200 trang—và có thể hưởng lợi từ sự cân bằng giữa hiệu suất và chi phí.
Khả năng chấp nhận hình ảnh và tệp tin của GPT-5 Mini giúp nó phù hợp cho các tác vụ như xử lý hóa đơn, diễn giải biểu đồ và hỏi đáp tài liệu. Ví dụ, bạn có thể tải lên một bản PDF của báo cáo tài chính (tệp) cùng với hình ảnh biểu đồ và yêu cầu mô hình trích xuất các số liệu chính. Ngữ cảnh 400K có thể chứa các báo cáo dài có hình ảnh nhúng. Một ứng dụng khác là phân tích tệp mã: bạn có thể cung cấp một repository dưới dạng tệp và yêu cầu xem xét. Tuy nhiên, lưu ý rằng hình ảnh lớn hoặc nhiều tệp có thể tiêu thụ token nhanh chóng. Mô hình coi tất cả đầu vào là token, vì vậy hãy lên kế hoạch để nằm trong giới hạn ngữ cảnh 400K.
AA Math là một bài kiểm tra chuẩn được thiết kế để đánh giá khả năng giải quyết các bài toán của mô hình ở nhiều cấp độ khó khác nhau, thường bao gồm đại số, số học, hình học và logic. Điểm số 90,7 cho thấy GPT-5 Mini đã trả lời đúng 90,7% câu hỏi trong bài kiểm tra. Đây là một kết quả mạnh mẽ, đưa nó vào nhóm hàng đầu về lý luận toán học trong số các mô hình cùng kích cỡ. Điều này cho thấy mô hình có thể xử lý đáng tin cậy các bài toán đố định lượng, tính toán và suy luận nhiều bước. Không có bài kiểm tra chuẩn nào khác được cung cấp, vì vậy điểm số này nên được coi là một thế mạnh chính nhưng không phải là bức tranh toàn cảnh.
Tốc độ (độ trễ) và thông lượng không được chỉ định trong dữ liệu được cung cấp. Nhìn chung, tốc độ mô hình phụ thuộc vào cơ sở hạ tầng của nhà cung cấp, kích thước yêu cầu và kích thước mô hình. Là một biến thể 'Mini', GPT-5 Mini có thể được tối ưu hóa để suy luận nhanh hơn so với GPT-5 đầy đủ, nhưng các con số chính xác vẫn chưa được biết. Đối với các ứng dụng thời gian thực, bạn nên thử nghiệm với độ dài prompt điển hình. API của OrcaRouter có thể cung cấp thêm chi tiết về hiệu suất. Giới hạn đầu ra lớn (128K token) cho thấy các thế hệ rất dài sẽ mất thời gian tương ứng lâu hơn. Hãy cân nhắc xử lý theo lô hoặc phát trực tuyến cho các trường hợp sử dụng nhạy cảm với độ trễ.
Điểm mạnh: Khả năng suy luận toán học mạnh mẽ (90.7 AA Math), ngữ cảnh lớn (400K token), đa phương thức (văn bản, hình ảnh, tập tin), và chi phí mỗi token hợp lý so với khả năng của nó. Hạn chế: Không có điểm chuẩn nào được cung cấp cho các lĩnh vực không phải toán học (ví dụ: hiểu ngôn ngữ, lập trình, thông thường). Mô hình có thể hoạt động kém hơn trong viết sáng tạo hoặc sinh văn bản mở so với các lựa chọn thay thế lớn hơn. Ngoài ra, cửa sổ ngữ cảnh 400K, mặc dù lớn, nhưng nhỏ hơn so với một số mô hình tiên tiến (ví dụ: Gemini 1.5 Pro có 1M). Đối với các tác vụ yêu cầu ngữ cảnh cực dài hoặc khối lượng token đầu ra rất cao, GPT-5 đầy đủ hoặc các mô hình khác có thể tốt hơn.
Giá là $0,25 cho mỗi 1 triệu token đầu vào và $2,00 cho mỗi 1 triệu token đầu ra. Token đầu vào bao gồm tất cả văn bản, token hình ảnh (sau khi mã hóa) và token tệp tin. Token đầu ra là văn bản được sinh ra. Việc tính phí dựa trên số lượng token thực tế đã sử dụng, không có mức tối thiểu. Ví dụ: một yêu cầu với 10.000 token đầu vào và 5.000 token đầu ra có chi phí (10.000/1M) * 0,25 + (5.000/1M) * 2,00 = 0,0025 + 0,01 = $0,0125. Mức phí này được tính theo giá của nhà cung cấp, không có bất kỳ khoản tăng thêm nào từ OrcaRouter. Không có phí nền tảng bổ sung hoặc chi phí thiết lập.
So với GPT-5 đầy đủ (nếu có), GPT-5 Mini có thể rẻ hơn mỗi token—$0.25 so với có thể $1+ đầu vào. Tuy nhiên, nó có thể có phạm vi thu hẹp. Đối với các tác vụ chỉ cần ngữ cảnh hoặc suy luận ở mức vừa phải, việc sử dụng một mô hình rẻ hơn như GPT-4o Mini ($0.15 đầu vào) có thể tiết kiệm tiền. Sự đánh đổi là GPT-5 Mini cung cấp ngữ cảnh 400K và điểm chuẩn toán học mạnh. Đối với các ứng dụng khối lượng lớn, ngay cả những khác biệt nhỏ mỗi token cũng tích lũy. Bạn nên ước tính kích thước prompt và generation trung bình của mình. Nếu hình ảnh hoặc tệp tin phổ biến, chi phí token từ phương thức cũng sẽ được tính đến.
Thông tin được cung cấp không đề cập đến bất kỳ tính năng lưu trữ đệm (caching) hay giảm giá nào thông qua OrcaRouter. Giá cả hoàn toàn theo tỷ lệ của nhà cung cấp, không có phụ thu. Một số nhà cung cấp mô hình có giảm giá đầu vào được lưu trữ đệm (ví dụ: cho các prompt lặp lại), nhưng không được chỉ rõ liệu OpenAI hay OrcaRouter có mở rộng các tùy chọn đó cho GPT-5 Mini hay không. Để giảm thiểu chi phí, bạn có thể tối ưu hóa độ dài prompt, sử dụng lại system prompt và tránh sử dụng token không cần thiết từ các tệp hoặc hình ảnh lớn. OrcaRouter có thể cung cấp lưu trữ đệm trong tương lai, nhưng hiện tại, hãy giả định giá trả theo token (pay-as-you-go).
OrcaRouter cung cấp một endpoint API tương thích với OpenAI tại base_url https://api.orcarouter.ai/v1. Để sử dụng GPT-5 Mini, đặt tham số model thành "openai/gpt-5-mini". Định dạng yêu cầu giống hệt API chat completions của OpenAI. Ví dụ: POST /v1/chat/completions với header chứa khóa API OrcaRouter của bạn. Trong phần thân JSON, bao gồm "model": "openai/gpt-5-mini", "messages": [...], và các tham số tùy chọn như max_tokens, temperature, v.v. Các phản hồi tuân theo cùng cấu trúc như OpenAI. Điều này giúp việc di chuyển từ các cuộc gọi trực tiếp tới OpenAI trở nên đơn giản—chỉ cần thay đổi base URL và tên model.
API hỗ trợ các tham số chat completion tiêu chuẩn: messages (mảng các đối tượng role-content), max_tokens (tối đa 128000), temperature, top_p, n, stop, frequency_penalty, presence_penalty và stream (boolean cho streaming). Đối với đầu vào đa phương thức, hãy bao gồm các phần nội dung với type là "text" và "image_url" hoặc "file_url". Cách đặt tên chính xác cho đầu vào tệp không được chỉ định, nhưng bạn có thể sử dụng định dạng tệp hoặc data URI tiêu chuẩn của OpenAI. Các tham số như logprobs, tools hoặc tool_choice có thể được hỗ trợ nhưng chưa được xác nhận bởi dữ liệu được cung cấp. Tham khảo tài liệu của OpenAI để biết chi tiết đầy đủ về tham số.
Việc di chuyển thường yêu cầu hai thay đổi trong code của bạn: 1) Thay đổi URL gốc thành https://api.orcarouter.ai/v1. 2) Thay thế ID mô hình bằng "openai/gpt-5-mini". Máy khách API hiện tại của bạn (ví dụ: thư viện openai Python) có thể được cấu hình bằng cách thiết lập api_base hoặc base_url. Khóa API của bạn cho OrcaRouter phải được sử dụng thay vì khóa OpenAI. Tất cả các tham số yêu cầu khác và xử lý phản hồi vẫn giữ nguyên, vì API tương thích với OpenAI. Không cần sửa đổi định dạng tin nhắn hoặc bộ phân tích phản hồi. Đối với truyền phát trực tiếp, hãy sử dụng cùng mẫu stream=True.
API này kế thừa các giới hạn tốc độ và tính khả dụng của OpenAI, mặc dù OrcaRouter có thể áp dụng hạn mức riêng. Giới hạn cửa sổ ngữ cảnh 400K token là trên mỗi yêu cầu. Đầu ra tối đa 128K token cũng là trên mỗi yêu cầu. Không có đề cập đến tính năng gọi hàm hoặc hỗ trợ plugin. Đối với tải lên tệp, có thể có các giới hạn kích thước không được chỉ định. API không hỗ trợ tinh chỉnh mô hình tùy chỉnh hoặc các tính năng nâng cao ngoài những gì OpenAI cung cấp cho GPT-5 Mini. Bạn nên kiểm tra tài liệu của OrcaRouter để biết các chính sách sử dụng hoặc giới hạn cụ thể.
GPT-5 Mini (ngữ cảnh 400K, AA Math 90.7) so với GPT-4o (ngữ cảnh thường 128K, điểm AA Math không được cung cấp). GPT-5 Mini có cửa sổ ngữ cảnh lớn hơn và khả năng lý luận toán học tốt hơn. Tuy nhiên, GPT-4o có thể có khả năng rộng hơn trong các tác vụ sáng tạo, hiểu hình ảnh và đa ngôn ngữ. Giá của GPT-4o tương tự hoặc cao hơn một chút cho đầu vào ($2.50) và đầu ra ($10) trên mỗi triệu token tính đến lần cập nhật gần đây. GPT-5 Mini rẻ hơn ở cả hai mặt. Đối với các tác vụ yêu cầu ngữ cảnh dài và toán học, GPT-5 Mini có lợi thế. Đối với chatbot đa năng hoặc tác vụ sáng tạo, GPT-4o có thể phù hợp hơn.
Claude 3.5 Sonnet cung cấp cửa sổ ngữ cảnh 200K và mạnh về lý luận nhưng không cung cấp điểm AA Math. Giá cho Claude 3.5 Sonnet là $3.00 đầu vào và $15.00 đầu ra trên một triệu token, cao hơn đáng kể so với GPT-5 Mini. GPT-5 Mini có gấp đôi ngữ cảnh và chi phí thấp hơn. Tuy nhiên, Claude có thể vượt trội về an toàn, xử lý từ chối và tóm tắt tài liệu dài. Đối với các tác vụ toán tập trung vào điểm chuẩn, điểm 90.7 của GPT-5 Mini là một lợi thế trực tiếp. Người dùng cần triển khai khối lượng lớn, nhạy cảm về chi phí có thể ưu tiên GPT-5 Mini.
Các mô hình nhỏ hơn như GPT-4o Mini (ngữ cảnh 128K, ~$0.15 đầu vào, ~$0.60 đầu ra) hoặc Gemini 1.5 Flash có chi phí thấp hơn trên mỗi token và có thể có độ trễ thấp hơn. Nếu tác vụ của bạn không yêu cầu ngữ cảnh 400K hoặc độ chính xác toán học của AA Math 90.7, các mô hình này có thể giảm chi phí. Ví dụ, phân loại đơn giản, tóm tắt ngắn hoặc Hỏi & Đáp cơ bản thường hoạt động tốt với các mô hình nhỏ hơn. GPT-5 Mini được dành tốt nhất cho các công việc mà ngữ cảnh lớn hơn và suy luận toán học mạnh mẽ thực sự ảnh hưởng đến chất lượng đầu ra. Các mô hình lớn hơn như GPT-5 hoặc Claude Opus có thể cần thiết cho các tác vụ cực kỳ tinh tế.
Tương thích OpenAI — giữ nguyên SDK bạn đang dùng
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| Đầu vào / 1M tokens | $0.250 |
|---|---|
| Đầu ra / 1M tokens | $2.00 |
| Đọc cache / 1M | $0.025 |
| Tiền tệ | USD |
Ước tính theo giá niêm yết
Chỉ là ước tính — số token thực tế phụ thuộc vào bộ tách token của nhà cung cấp.
So sánh chi phí hằng tháng giữa các mô hình trong công cụ tính chi phí LLM
Điều các nhà phát triển đang nói tuần này
GET /api/public/models/openai/gpt-5-miniMở @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