OpenAI: GPT-5 Mini

GPT-5 Mini est un modèle de texte d'OpenAI, publié le 7 août 2025. C'est une version compacte de GPT-5, conçue pour traiter des tâches de raisonnement plus légères. Selon OpenAI, il conserve les mêmes avantages de suivi d'instructions et de réglage de sécurité que le modèle GPT-5 complet, mais avec une latence et un coût réduits. Il appartient à la catégorie texte et s'adresse aux développeurs qui veulent un comportement de type GPT-5 sans le poids du modèle plus grand.

Le modèle accepte du texte, des images et des fichiers en entrée, et ne renvoie que du texte. Il dispose d'une fenêtre de contexte de 400 000 tokens et peut produire jusqu'à 128 000 tokens en sortie, ce qui représente un budget important pour les générations longues telles que des brouillons de plusieurs pages ou des sorties structurées étendues. Sa date limite de connaissances est le 31 mai 2024, donc tout ce qui suit cette date doit provenir du prompt, d'outils ou d'un contexte récupéré plutôt que de l'entraînement du modèle. Le raisonnement fait partie intégrante de l'interface : les paramètres pris en charge incluent reasoning, reasoning_effort, include_reasoning et verbosity, ce qui vous permet de régler la quantité de raisonnement interne effectuée par le modèle et la part qui est exposée.

Ces capacités ouvrent sur un ensemble assez large d'usages pratiques. Comme il traite les images et les fichiers en plus du texte, il convient à la question-réponse sur documents, à l'extraction depuis des PDF ou des captures d'écran, et à la synthèse de contenus mixtes. La grande fenêtre de contexte convient aux longues conversations, à la revue de bases de code et à l'analyse de rapports volumineux lorsque vous voulez l'intégralité du document en une seule requête. L'appel d'outils et les sorties structurées en font un choix raisonnable pour les agents, les workflows d'appel de fonctions et les pipelines qui ont besoin de réponses JSON ou conformes à un schéma. Les contrôles de raisonnement vous permettent d'augmenter l'effort pour les problèmes difficiles et de le réduire pour une classification ou un routage simple, ce qui est utile lorsque vous voulez un comportement prévisible sur une charge de travail mixte.

Vous l'appelez via l'API compatible OpenAI d'api14 en utilisant l'identifiant de modèle "openai/gpt-5-mini". Les paramètres de requête pris en charge sont include_reasoning, max_completion_tokens, max_tokens, reasoning, reasoning_effort, response_format, seed, structured_outputs, tool_choice, tools et verbosity. En pratique, cela signifie que vous pouvez définir un plafond de tokens, demander un format de réponse ou un schéma spécifique, contrôler l'usage des outils, fixer une seed pour la reproductibilité, et ajuster l'effort de raisonnement et la verbosity dans la même requête. Comme l'interface est compatible OpenAI, les clients et le code du SDK OpenAI existants fonctionnent généralement en changeant seulement l'URL de base et l'identifiant de modèle.

Un point à garder en tête est la date limite de connaissances du 31 mai 2024, donc les tâches qui dépendent d'événements récents nécessitent de la récupération ou des outils plutôt que la mémoire du modèle. Il est également décrit comme un modèle compact pour un raisonnement plus léger, donc si votre charge de travail est dominée par les problèmes de raisonnement les plus lourds, un modèle plus grand de la même famille peut être plus adapté. Pour tout le reste, la combinaison d'une fenêtre de contexte de 400 000 tokens, de l'entrée d'images et de fichiers, de l'appel d'outils et des sorties structurées couvre un large éventail de cas.