GPT-5 Pro 是 OpenAI 最先進的模型，在推理能力、程式碼品質及使用者體驗上均有大幅提升。它針對需要逐步推理、遵循指令及...的複雜任務進行了優化。
GPT-5 Pro 是 OpenAI 的一款大型語言模型，透過 OrcaRouter 的 API 提供使用。它支援文字、圖像和檔案的輸入，並提供 400,000 個 token 的上下文視窗，最大輸出為 272,000 個 token。這使其適用於需要在單次會話中處理極長篇章、多張圖像或兩者組合的任務。該模型專為需要處理大規模內容生成、深度文件分析或多模態推理，而無需將輸入拆分為較小區塊的開發者和…
GPT-5 Pro擅長處理需要極長上下文的任務，例如：摘要整本書籍、分析長達數百頁的法律文件，或根據大量檔案生成全面報告。其多模態能力亦能支援如一次性描述系列圖片，或結合PDF文字與照片視覺內容回答問題等應用場景。由於該模型能保留高達40萬個標記的上下文，因此避免了較小模型會產生的碎片化問題。這對於跨越許多頁面的複雜推理鏈（如科學研究回顧或程式碼庫理解）尤其有價值。然而，考量到成本，僅建議在這些能力確屬必要的應用中使用。
若要使用圖片和檔案輸入，請將其納入 API 請求中，並採用與 OpenAI 相同的多模態格式。對於圖片，您可以提供 Base64 編碼的字串或 URL。對於檔案，您可以上傳原始文字或結構化資料作為訊息內容的一部分。模型便能同時從這兩種模態中提取資訊。最佳做法包括保持圖片解析度合理，以避免過多的 token 消耗（因為圖片會根據解析度消耗 token），並確保檔案內容相關。OrcaRouter 透過與純文字請求相同的端點來支援這些輸入；只需包含相應的欄位即可。請注意，圖片與檔案的總 token 數量會計入上下文視窗，因此請據此進行規劃。
對於不需要完整 400K 上下文窗口、多模態輸入或極端輸出長度的任務，請使用較便宜的模型，例如 GPT-4o 或 GPT-3.5 Turbo。對於簡單的問答、短內容生成或只需幾千個 token 即可完成的任務，使用較小模型所節省的成本相當可觀。GPT-5 Pro 的輸入成本為每 1M tokens $15.00，而 GPT-4o（舉例）的輸入成本約為每 1M tokens $2.50。在高流量工作流程中，差異可能非常顯著。此外，如果您的應用不需要圖片或檔案輸入，純文字模型就足夠了。OrcaRouter 讓您可以動態混合使用不同模型，因此您可以將簡單查詢導向較便宜的模型，並只在需要時升級。
GPT-5 Pro 的大型上下文視窗使其非常適合需要在多頁文字中保持連貫性的任務。例如，你可以輸入整本小說並要求進行詳細分析，或載入一份多章節的研究論文，請求提供帶有引用的摘要。該模型還能在長上下文中執行多步驟推理，例如追蹤不同章節中論點的發展。然而，由於上下文非常龐大，因此清晰組織輸入內容（使用分隔符、編號或結構化格式）以幫助模型集中注意力至關重要。此外，較大的輸出限制也允許在單一回應中生成長篇內容，例如一份 272K tokens 的報告或程式碼庫。為獲得最佳結果，請使用系統訊息來定義任務並提供明確的指示。
目前尚無公開的基準測試數據可用於 GPT-5 Pro。與早期模型不同，這些早期模型曾在 MMLU、HellaSwag 或 HumanEval 等資料集上發布過評分成績，而 OpenAI 並未針對此版本釋出效能數據。因此，使用者應根據自身使用情境評估該模型，而非依賴外部基準測試。考量到定價與容量，推測此為 OpenAI 產品線中最強大的模型，但在缺乏實證基準測試的情況下，這僅為假設。OrcaRouter 以「現狀」提供此模型；建議開發者自行執行評估，以判斷其是否符合需求。缺乏公開基準測試數據不一定代表效能不佳——可能僅反映模型的發布週期。
GPT-5 Pro 的主要優勢在於其極大的上下文窗口（400K tokens）、高輸出上限（272K tokens），以及對多模態輸入（影像、文字、檔案）的支援。這些功能使其能實現較小模型無法達成的使用案例。高昂的定價暗示它針對品質與深度進行最佳化，很可能在長序列中提供更連貫且詳盡的回應。此外，由於出自 OpenAI，它能持續受惠於架構與訓練資料的改進。然而，在缺乏基準分數的情況下，無法量化其與其他大型模型的效能比較。使用者應針對自身特定任務（例如長文檔問答或多模態分析）進行測試，以評估其能力。
GPT-5 Pro 的限制包括高昂的成本，長時間輸出或頻繁呼叫時會快速累積。缺乏公開基準使其難以客觀與 Claude 3.5 Sonnet 或 Gemini 1.5 Pro 等模型比較。此外，模型的延遲可能與輸入和輸出的大小成正比——即使在優化硬體上，處理 400K 個 token 也需要時間。另一個考量是，非常長的上下文可能引入近期偏誤或視窗中間細節遺失，這是所有大型上下文模型都面臨的已知挑戰。最後，雖然它支援圖片和檔案，但這些輸入的 token 成本可能很高。OrcaRouter 會傳遞所有模型行為；開發者應監控 token 使用量與延遲。
GPT-5 Pro 的具體延遲數據尚未公開。作為一個擁有 400K token 上下文與 272K token 輸出的龐大模型，推論時間預期會比小型模型更長。實務上，首字生成時間（TTFT）會隨上下文大小增加而延長，而總生成時間則取決於請求的輸出長度。在 OrcaRouter 上，該模型運行於 OpenAI 的基礎設施，因此延遲與直接使用 OpenAI 的體驗相近。對於需要即時回應的應用，請評估較長等待時間是否可接受。若為批次處理或離線分析，延遲則較不構成問題。為減少延遲，可透過刪減不必要的內容來縮短輸入上下文大小，或對工作流程中較簡單的部分使用較小模型。
OrcaRouter 以提供商費率計價 GPT-5 Pro，零加成：每 100 萬個輸入代幣收費 15.00 美元，每 100 萬個輸出代幣收費 120.00 美元。輸入代幣包含所有文字、圖像代幣（根據解析度計算）以及由模型標記化的檔案內容。輸出代幣則為模型產生的代幣。計價方式按代幣計算，無任何額外費用或附加費。OrcaRouter 未添加任何隱藏成本；您所見的價格即為 OpenAI 收取的費用。您可以透過 OrcaRouter 的儀表板或檢查回應標頭來監控代幣使用量。對於成本敏感的應用，請考慮代幣最佳化策略，例如截斷輸入、使用較低解析度圖像，或透過 max_tokens 參數限制輸出長度。
當你的任務需要GPT-5 Pro的完整能力——特別是40萬字元的上下文窗口、27.2萬字元的輸出上限，或多模態輸入時，其成本才合理。適合的應用場景包括：一次性分析完整法律架構、從多份檔案生成全面報告，或建構能記住完整對話歷史的對話代理。如果你常規處理少於10萬字元的內容，較便宜的模型可能就足夠了。另外，若你重複使用相同輸入前綴（儘管OrcaRouter的快取策略是標準的），快取可以降低成本。對於高用量、高價值、且精度與上下文至關重要的任務，GPT-5 Pro的成本或許是可接受的。
OrcaRouter支援標準的快取機制，以應對重複的提示，類似於OpenAI本身的系統。當發送相同的提示前綴時，模型可能會重複使用快取的中間狀態，從而降低後續呼叫的延遲和成本。不過，快取並非保證一定生效，而是取決於供應商的實作方式。令牌最佳化是最有效的成本控制工具：透過刪除無關背景資訊、降低圖片解析度、並設定適度的 max_tokens，以使用最少的令牌。您也可以將大型任務拆分為多個較小請求，交給較便宜的模型處理，僅將需要完整能力的部分保留給 GPT-5 Pro。OrcaRouter不會收取任何額外的快取費用；快取帶來的效益會直接轉嫁給您。
GPT-5 Pro 是 OrcaRouter 提供的最昂貴的模型，輸入成本約為 GPT-4o 的 6 倍（約每 100 萬輸入 tokens $2.50），輸出成本約為其 5 倍。與 GPT-3.5 Turbo 相比，輸入成本高出約 30 倍，輸出成本高出約 40 倍。這使其成為針對特定使用場景的 premium 選項。其他提供者的大型模型，例如 Claude 3.5 Sonnet（約每 100 萬輸入 tokens $3.00），價格也明顯更低。取捨在於 GPT-5 Pro 提供了其中最大的上下文與輸出限制。選擇時應考慮的不僅是每 token 的價格，而是整個任務的總成本：單次 GPT-5 Pro 請求可能取代數十次較小模型的請求，若較小模型需要多次重試或上下文拆分，則可能節省時間與成本。
若要使用 GPT-5 Pro，請向 OrcaRouter 的基礎 URL https://api.orcarouter.ai/v1/chat/completions（非聊天用途則使用 completions 端點）發送 POST 請求。在 Authorization 標頭中輸入您的 OrcaRouter API 金鑰（格式：Bearer YOUR_API_KEY）。在請求主體中，將 model 參數設為 "openai/gpt-5-pro"。對於聊天補全，請以標準 OpenAI 格式提供訊息。如需圖片輸入，請包含一個 role 為 "user" 的訊息，其 content 同時包含文字及圖片 URL 或 base64 資料。如需檔案輸入，請將檔案內容作為訊息的一部分。此 API 接受與 OpenAI 相同的參數：temperature、top_p、max_tokens、stop 等。回應格式也完全相同，包含用量統計資訊。
GPT-5 Pro 支援 OpenAI 聊天完成 API 所定義的所有標準參數，包括 temperature（0–2，通常為 0–1）、top_p、frequency_penalty、presence_penalty、max_tokens、停止序列（stop sequences）以及 n（回應數量）。此外也支援 response_format（例如 {"type": "json_object"}）、用於確定性輸出的 seed，以及 tools/function calling。請注意，模型的大型上下文可能會在使用長提示詞時影響回應時間。使用圖片或檔案輸入時，請確保訊息結構符合多模態格式（例如 content 為一個 part 陣列）。OrcaRouter 不會強加除傳遞進來的參數之外的其他參數。對於串流，請在請求主體中設定 stream: true。
遷移非常直接，因為OrcaRouter的API完全相容於OpenAI。如果您已在使用OpenAI SDK，只需將基礎URL變更為https://api.orcarouter.ai/v1，並將模型ID更新為「openai/gpt-5-pro」。將您的API金鑰替換為OrcaRouter金鑰。對於純文字請求，無需其他程式碼修改。如果您之前使用的是其他提供者的大型模型，可能需要調整提示詞以符合GPT-5 Pro的行為。對於多模態輸入，請遵循OpenAI的圖片與檔案格式。您可以透過發送一個max_tokens較低的小請求來測試遷移，以驗證連線與成本。OrcaRouter也支援回退邏輯：您可以在API呼叫中設定預設模型與提供者，從而實現逐步推出。
身份驗證使用 Authorization 標頭中的 Bearer 令牌。請從 OrcaRouter 的儀表板取得 API 金鑰。錯誤遵循 OpenAI 的標準 HTTP 代碼：401 表示無效金鑰、429 表示速率限制、400 表示錯誤請求、404 表示無效模型等。模型 ID "openai/gpt-5-pro" 必須完全一致。若收到 404，請確認該模型已在您的 OrcaRouter 帳戶中啟用。速率限制取決於您的方案；請查閱 OrcaRouter 文件以了解詳情。對於大量輸出，建議使用分塊或串流來處理部分回應。此外，提供者可能拒絕超出 400K 上下文或 272K 輸出限制的請求—您的請求將會返回錯誤。OrcaRouter 會原封不動地傳遞提供者的錯誤訊息。
與 GPT-4o 相比，GPT-5 Pro 提供更大的上下文窗口（400K 對比一般 128K）、更長的最大輸出（272K 對比 16K），並支援圖片與檔案輸入（GPT-4o 也支援圖片，但檔案支援方式不同）。然而，定價高出許多：輸入每 1M tokens 為 $15.00，而 GPT-4o 約為 $2.50。GPT-5 Pro 並非在所有任務上都更優；對於短查詢，GPT-4o 能以較低成本提供相近品質。選擇取決於您的使用場景是否需要極限容量。若您的平均上下文低於 100K tokens，且輸出不需超過 16K tokens，則 GPT-4o 更經濟實惠。OrcaRouter 同時提供兩者，您可以按請求切換。
Claude 3.5 Sonnet（來自Anthropic）擁有20萬令牌的上下文窗口，支援圖片但不支援檔案。其定價約為每100萬輸入令牌$3.00，每100萬輸出令牌$15.00，遠低於GPT-5 Pro。GPT-5 Pro提供兩倍的上下文長度和更大的輸出限制（27.2萬對比Sonnet典型的8千）。然而，Claude以對長文件的強大推理能力和安全對齊著稱。這兩個模型都沒有公開的並列基準測試。你的選擇可能取決於輸出需求：如果需要生成非常長的回應，GPT-5 Pro是唯一選擇。對於輸出規模適中但上下文較大的分析任務，Claude 3.5 Sonnet可能更具成本效益。OrcaRouter支援這兩個模型，可直接進行比較。
Gemini 1.5 Pro 提供高達 100 萬 token 的上下文視窗（實驗性版本可達 200 萬），並支援多模態輸入，包括音訊和視訊，這是 GPT-5 Pro 所沒有的。定價各異，但通常比 GPT-5 Pro 便宜（文字輸入約每 100 萬 token 3.50 美元）。然而，Gemini 的輸出限制較小（約 8K token）。GPT-5 Pro 的優勢在於其更長的輸出長度（272K token）以及與 OpenAI 生態系統的整合。如果你的任務需要生成極長文字或程式碼，GPT-5 Pro 勝出。如果你需要處理音訊或非常長的文件，而輸出需求適中，Gemini 1.5 Pro 是強勁的競爭對手。兩者皆可在 OrcaRouter 上取得，方便直接比較。
優勢：OpenAI模型中最大的上下文視窗（400K）、最高輸出上限（272K）、多模態（圖像、文字、檔案），以及與OpenAI工具的無縫相容性。這是OrcaRouter上唯一結合所有這些功能的模型。劣勢：高成本（輸入$15.00/1M，輸出$120.00/1M）、缺乏公開基準測試、無音訊或影片輸入（不同於Gemini），以及由於處理大型上下文而可能產生的更高延遲。與更便宜的替代方案相比，對於短或簡單的任務而言是過度設計。該模型在細微推理上的表現尚未經獨立驗證。對於企業使用，請考慮額外的能力是否證明了相較於經過良好優化的較小模型的費用。OrcaRouter的靈活路由讓您平衡成本與能力。
相容 OpenAI——沿用你現有的 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",
messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}],
)
print(response.choices[0].message.content)include_reasoningmax_completion_tokensmax_tokensreasoningresponse_formatseedstreamstructured_outputstool_choicetools| 輸入 / 1M tokens | $15.00 |
|---|---|
| 輸出 / 1M tokens | $120.00 |
| 貨幣 | USD |
基於標價的估算
僅為估算——實際 Token 數取決於供應商的分詞器。
本週開發者的討論
@misc{orcarouter_gpt_5_pro,
title = {GPT-5 Pro API},
author = {OpenAI},
year = {2025},
howpublished = {OrcaRouter},
url = {https://www.orcarouter.ai/models/openai/gpt-5-pro}
}OpenAI. (2025). GPT-5 Pro API. OrcaRouter. https://www.orcarouter.ai/models/openai/gpt-5-pro