OpenAI: GPT-5 Mini (batch)

GPT-5 Mini هو نموذج يركز على النصوص من OpenAI، صدر في 7 أغسطس 2025 كنسخة مدمجة من GPT-5. وهو مصمم لمهام الاستدلال الأخف مع الحفاظ على سلوك اتباع التعليمات وضبط السلامة الخاص بنموذج GPT-5 الأكبر. النسخة المجمعة المشمولة هنا تُقدَّم تحت معرّف النموذج openai/gpt-5-mini:batch، لذا فهي تستهدف أحمال العمل التي تتحمل المعالجة بأسلوب الدفعات بدلا من حركة المرور التفاعلية الصارمة.

على جانب الإدخال، يقبل النموذج النصوص والصور والملفات، وينتج النصوص كوسيلة الإخراج الوحيدة. وهو يدعم نافذة سياق تبلغ 400,000 رمز، مع حد أقصى للإخراج يبلغ 128,000 رمز، وهو سخي للمستندات الطويلة والعمل متعدد الأدوار. حد المعرفة الخاص به هو 31 مايو 2024، لذا يجب توفير أي شيء بعد ذلك التاريخ في الطلب أو عبر الأدوات. هذه الأدوات جزء من الصورة: يدعم النموذج استدعاء الأدوات والمخرجات المهيكلة، لذا يمكنه إرجاع JSON بشكل مطابق لمخطط واستدعاء دوال تحددها.

يشير الجمع بين السياق الطويل ومدخلات الصور والملفات والمخرجات المهيكلة إلى بعض أحمال العمل العملية. تحليل المستندات أحدها: يمكنك تقديم تقارير طويلة أو عقود أو مواد ممسوحة ضوئيا وطلب حقول ملخصة أو مستخرجة تُعاد في مخطط ثابت. الاستدلال على محتوى مختلط مثال آخر، حيث يقرن الطلب نصا بمخططات أو لقطات شاشة ويطلب استنتاجا. ولأن استدعاء الأدوات مدعوم، يناسب النموذج أيضا خطوط أنابيب بأسلوب الوكلاء تحتاج إلى جلب بيانات أو استدعاء واجهات برمجة تطبيقات داخلية أو تشغيل سير عمل متعدد الخطوات، ومهام الاستدلال الأخف حيث يكون نموذج GPT-5 الكامل أكثر مما تتطلبه المهمة.

يمكنك استدعاؤه عبر واجهة api14 المتوافقة مع OpenAI باستخدام معرّف النموذج "openai/gpt-5-mini:batch". تتبع الطلبات الشكل المألوف لإكمالات الدردشة، لذا تعمل حزم تطوير البرامج والعملاء الحاليون من OpenAI مع تغيير عنوان URL الأساسي ومعرّف النموذج. المعاملات المدعومة هي include_reasoning و max_tokens و reasoning و reasoning_effort و response_format و seed و structured_outputs و tool_choice و tools و verbosity. تتيح لك هذه مجتمعة تحديد طول الإخراج، والتحكم في مقدار جهد الاستدلال الذي يبذله النموذج، وطلب أخذ عينات قابل للتكرار باستخدام seed، وفرض تنسيق استجابة أو مخطط مخرجات مهيكلة، وتعريف الأدوات واختيارها، وإظهار محتوى الاستدلال، وضبط مستوى الإسهاب.

الشيء الرئيسي الذي يجب أخذه في الاعتبار هو الطبيعة المجمعة التي يشير إليها معرّف النموذج، والتي تناسب المهام غير المتزامنة أو الموجهة نحو الإنتاجية أكثر من المهام التفاعلية الصارمة، رغم أن نفس سطح واجهة البرمجة يُستخدم في الحالتين. يعني حد المعرفة في 31 مايو 2024 أن الحقائق الحديثة يجب أن تأتي من طلبك أو أدواتك بدلا من تدريب النموذج نفسه. إذا كانت المهمة تحتاج إلى قدرات تتجاوز إخراج النصوص، أو استدلال أثقل مما صُمم له هذا النموذج المدمج، فقد يكون نموذج آخر في الكتالوج هو الخيار الأنسب.