OpenAI: GPT-5 Pro

GPT-5 Pro to model generowania tekstu od OpenAI, wymieniony na api14 pod identyfikatorem modelu openai/gpt-5-pro. Należy do kategorii tekstowych i jest opisywany przez OpenAI jako jego najbardziej zaawansowany model, z ulepszeniami w zakresie rozumowania, jakości kodu i doświadczenia użytkownika. Został wydany przez dostawcę 2025-10-06, a jego wiedza treningowa sięga daty odcięcia 2024-09-30, więc wszystko po tej dacie wykracza poza to, czego model nauczył się podczas treningu.

Model przyjmuje jako dane wejściowe tekst, obrazy i pliki, a zwraca wyłącznie tekst. Ma okno kontekstu wynoszące 400 000 tokenów, co wystarcza, aby pomieścić długie dokumenty, rozbudowane rozmowy lub spore bazy kodu w jednym żądaniu, i może wygenerować do 128 000 tokenów w jednej odpowiedzi. Ponieważ przyjmuje obrazy i pliki oraz tekst, można wysłać mieszankę formatów w tym samym wywołaniu, zamiast najpierw konwertować wszystko na zwykły tekst.

Te możliwości wskazują na zadania, w których dane wejściowe są długie, a rozumowanie wieloetapowe. Typowe zastosowania obejmują analizowanie obszernych umów lub raportów wraz z towarzyszącymi im plikami, przeglądanie dużych zmian w kodzie i wyjaśnianie, co robią, odpowiadanie na pytania dotyczące zbioru dokumentów dostarczonego bezpośrednio w prompcie oraz wyodrębnianie danych strukturalnych z mieszanych wejść tekstowych i obrazowych. Mechanizmy kontroli rozumowania czynią go rozsądnym wyborem do zadań, w których chcesz, aby model przemyślał problem przed odpowiedzią, takich jak planowanie, debugowanie lub realizowanie instrukcji z wieloma ograniczeniami.

Wywołujesz go przez zgodne z OpenAI API api14, używając identyfikatora modelu openai/gpt-5-pro, więc istniejące zestawy SDK i klienty OpenAI działają po zmianie jedynie bazowego adresu URL i klucza. Obsługiwane parametry żądania to include_reasoning, max_tokens, reasoning, reasoning_effort, response_format, seed, structured_outputs, tool_choice, tools oraz verbosity. W praktyce oznacza to, że możesz ograniczyć długość wyjścia za pomocą max_tokens, dostroić, ile wysiłku na rozumowanie zużywa model, zażądać wyjścia w formacie JSON poprzez response_format lub structured_outputs oraz przekazać modelowi funkcje możliwe do wywołania za pomocą tools i tool_choice. Parametr seed pozwala na powtarzalne próbkowanie tam, gdzie liczy się determinizm, a verbosity pozwala sterować tym, jak długie lub krótkie są odpowiedzi.

Z powyższych faktów wynikają pewne praktyczne uwagi. Wyjściem jest wyłącznie tekst, więc jeśli potrzebujesz generowanych obrazów lub dźwięku, ten model nie jest właściwym wyborem. Data odcięcia wiedzy 2024-09-30 oznacza, że pytania o późniejsze zdarzenia zależą od tego, co umieścisz w prompcie, a nie od wiedzy samego modelu. A przy kontekście 400 000 tokenów i do 128 000 tokenów wyjściowych możliwe są bardzo duże żądania, więc warto sprawdzić aktualną tabelę cen na tej stronie przed wysłaniem przez niego ruchu o dużym wolumenie.