OpenAI: GPT-5 Pro

GPT-5 Pro är en textgenereringsmodell från OpenAI, listad på api14 under modell-id:t openai/gpt-5-pro. Den tillhör kategorin text och beskrivs av OpenAI som deras mest avancerade modell, med förbättringar inom resonemang, kodkvalitet och användarupplevelse. Den släpptes av leverantören 2025-10-06, och dess träningskunskap sträcker sig fram till en cutoff på 2024-09-30, så allt efter det datumet ligger utanför vad modellen lärde sig under träningen.

Modellen accepterar text, bilder och filer som indata, och den returnerar endast text. Den har ett kontextfönster på 400 000 tokens, vilket är tillräckligt stort för att rymma långa dokument, utökade konversationer eller omfattande kodbaser i en enda förfrågan, och den kan producera upp till 128 000 tokens i ett svar. Eftersom den tar emot bilder och filer såväl som text kan du skicka en blandning av format i samma anrop i stället för att först konvertera allt till ren text.

Dessa förmågor pekar mot arbete där indata är lång och resonemanget är flerstegs. Typiska användningsområden inkluderar att analysera långa kontrakt eller rapporter tillsammans med deras stödfiler, granska stora kodändringar och förklara vad de gör, svara på frågor över en dokumentuppsättning som du tillhandahåller direkt i prompten, och extrahera strukturerad data från blandade text- och bildindata. Resonemangskontrollerna gör den till ett rimligt val för uppgifter där du vill att modellen ska arbeta igenom ett problem innan den svarar, såsom planering, felsökning eller att följa instruktioner med flera begränsningar.

Du anropar den via api14:s OpenAI-kompatibla API med modell-id:t openai/gpt-5-pro, så befintliga OpenAI-SDK:er och klienter fungerar med endast bas-URL och nyckel ändrade. De stödda förfrågningsparametrarna är include_reasoning, max_tokens, reasoning, reasoning_effort, response_format, seed, structured_outputs, tool_choice, tools och verbosity. I praktiken betyder det att du kan begränsa utdatalängden med max_tokens, justera hur mycket resonemangsarbete modellen lägger ner, begära JSON-formaterad utdata via response_format eller structured_outputs, och ge modellen anropbara funktioner med tools och tool_choice. Parametern seed möjliggör repeterbar sampling där determinism spelar roll, och verbosity låter dig styra hur långa eller korta svaren är.

Några praktiska anmärkningar följer av fakta ovan. Utdatat är endast text, så om du behöver genererade bilder eller ljud är den här modellen inte rätt val. Kunskapsavbrottet 2024-09-30 innebär att frågor om senare händelser beror på vad du lägger i prompten snarare än på modellens egen kunskap. Och med ett kontextfönster på 400 000 tokens och upp till 128 000 utdatatokens är mycket stora förfrågningar möjliga, så det är värt att kontrollera den aktuella pristabellen på den här sidan innan du skickar hög volym trafik genom den.