OpenAI: GPT-5 Pro

GPT-5 Pro ist ein Textgenerierungsmodell von OpenAI, das auf api14 unter der Modell-ID openai/gpt-5-pro gelistet ist. Es gehört zur Kategorie Text und wird von OpenAI als sein fortschrittlichstes Modell beschrieben, mit Verbesserungen bei Reasoning, Codequalität und Nutzererfahrung. Es wurde vom Anbieter am 2025-10-06 veröffentlicht, und sein Trainingswissen reicht bis zu einem Cutoff vom 2024-09-30, sodass alles nach diesem Datum außerhalb dessen liegt, was das Modell während des Trainings gelernt hat.

Das Modell akzeptiert Text, Bilder und Dateien als Eingabe und gibt nur Text zurück. Es hat ein Kontextfenster von 400.000 Tokens, das groß genug ist, um lange Dokumente, ausgedehnte Gespräche oder umfangreiche Codebasen in einer einzigen Anfrage aufzunehmen, und es kann bis zu 128.000 Tokens in einer Antwort erzeugen. Da es neben Text auch Bilder und Dateien annimmt, können Sie eine Mischung von Formaten im selben Aufruf senden, statt zuerst alles in reinen Text umzuwandeln.

Diese Fähigkeiten deuten auf Arbeit hin, bei der die Eingabe lang und das Reasoning mehrstufig ist. Typische Einsatzbereiche sind die Analyse umfangreicher Verträge oder Berichte zusammen mit ihren begleitenden Dateien, die Überprüfung großer Codeänderungen und die Erklärung, was sie bewirken, die Beantwortung von Fragen über eine Dokumentensammlung, die Sie direkt im Prompt bereitstellen, und die Extraktion strukturierter Daten aus gemischten Text- und Bild-Eingaben. Die Reasoning-Steuerungen machen es zu einer vernünftigen Wahl für Aufgaben, bei denen das Modell ein Problem durchdenken soll, bevor es antwortet, etwa Planung, Debugging oder die Befolgung von Anweisungen mit mehreren Einschränkungen.

Sie rufen es über die OpenAI-kompatible API von api14 mit der Modell-ID openai/gpt-5-pro auf, sodass vorhandene OpenAI SDKs und Clients nur mit geänderter Basis-URL und geändertem Key funktionieren. Die unterstützten Anfrageparameter sind include_reasoning, max_tokens, reasoning, reasoning_effort, response_format, seed, structured_outputs, tool_choice, tools und verbosity. In der Praxis bedeutet das, dass Sie die Ausgabelänge mit max_tokens begrenzen, einstellen können, wie viel Reasoning-Aufwand das Modell betreibt, JSON-förmige Ausgabe über response_format oder structured_outputs anfordern und dem Modell aufrufbare Funktionen mit tools und tool_choice geben können. Der Parameter seed ermöglicht wiederholbares Sampling, wo Determinismus wichtig ist, und verbosity lässt Sie steuern, wie lang oder kurz die Antworten sind.

Ein paar praktische Hinweise ergeben sich aus den obigen Fakten. Die Ausgabe ist nur Text, wenn Sie also generierte Bilder oder Audio benötigen, ist dieses Modell nicht die richtige Wahl. Der Wissens-Cutoff vom 2024-09-30 bedeutet, dass Fragen zu späteren Ereignissen davon abhängen, was Sie in den Prompt schreiben, und nicht vom eigenen Wissen des Modells. Und mit einem Kontext von 400.000 Tokens und bis zu 128.000 Ausgabe-Tokens sind sehr große Anfragen möglich, daher lohnt es sich, die live Preistabelle auf dieser Seite zu prüfen, bevor Sie hohen Traffic darüber senden.