モデル詳細
GPT-5 Pro 20251006
GPT-5 ProはOpenAIの最先端モデルであり、推論能力、コード品質、ユーザーエクスペリエンスにおいて大幅な改善を実現しています。段階的な推論、指示の遵守、そして高い精度が求められる複雑なタスク、特に重要な場面での使用に最適化されています。 テスト時のルーティング機能や高度なプロンプト理解機能をサポートしており、「これについてよく考えてください」といったユーザー指定の意図にも対応しています。改善点としては、幻覚やごますりの減少、コーディング、ライティング、健康関連タスクのパフォーマンス向上などが挙げられます。
モデル仕様
- モデル ID
-
gpt-5-pro-2025-10-06
- コンテキスト長
- 400K
- 最大出力
- 272K
- 入出力モダリティ
- リリース
- 2025-10
02
API エンドポイント
MixRoute 単一ゲートウェイ、OpenAI 互換
-
OpenAI-compatible
/v1/chat/completionsPOST
03
料金
固定料金、単位: /1M Tokens
入力
$15.0000 /1M Tokens
生成
$120.0000 /1M Tokens
05
選定サマリー
ワークロード適合性を素早く判断
このモデルは何に向いていますか?
マルチモーダルモデル、入力:テキスト、画像、出力:テキスト
gpt-5-pro-2025-10-06 はマルチモーダルモデルです。仕様は、context window は 400,000 トークン、1 回の最大出力は 272,000 トークン。
使う前に何を確認すべきですか?
400,000 context、出力上限 272,000
gpt-5-pro-2025-10-06 の採用前に、標準入力は $15.00/100 万トークン、対応が宣言されている機能:ツール呼び出し、構造化出力、ストリーミング、プロンプトキャッシュ、画像入力、OpenAI SDK 互換、知識カットオフは 2024-09-30、2025-10-06 公開。代表的なトラフィックで試験運用し、品質とレイテンシを確認してください。
なぜ MixRoute 経由で使うのですか?
gpt-5-pro-2025-10-06 は 400,000 トークンの context を同じ経路で提供
400,000 トークンの context を同じ経路でそのまま利用できます。MixRoute は OpenAI 互換エンドポイント /v1/chat/completions で gpt-5-pro-2025-10-06 を提供します。既存のクライアントは https://api.mixroute.ai/v1 とモデル ID gpt-5-pro-2025-10-06 に切り替えて、結合テストを再実行するだけです。
07
機能と互換性
未確認の機能は「Unknown」のまま、推測しません
ツール呼び出し
gpt-5-pro-2025-10-06は関数呼び出しとツール呼び出しをサポートします。
tools定義を送信すると、応答としてtool_callsが返され、それを実行して結果をフィードバックします。
構造化された出力
gpt-5-pro-2025-10-06は、必要に応じてJSON形式の出力を生成できます。
response_format: { type: "json_schema" }は有効なJSON出力を強制します。
ストリーミング配信
gpt-5-pro-2025-10-06はストリーム応答をサポートしています。
stream: trueはトークンを段階的にストリーミングするため、チャットUIはトークンが到着するたびにレンダリングされます。
プロンプトのキャッシュ
gpt-5-pro-2025-10-06は、サポートされているルーティング条件下でプロンプトのキャッシュをサポートします。
視覚入力
gpt-5-pro-2025-10-06はテキストと同時に画像入力を処理できます。
image_urlコンテンツパートに渡します。
OpenAI SDK
MixRouteのOpenAI互換エンドポイントを介してgpt-5-pro-2025-10-06を呼び出します。
base_url を https://api.mixroute.ai/v1 に変更します。その他はすべて OpenAI のスタイルに従います。
08
トークンコスト見積もり
このページの料金に基づく見積もりで、実請求ではありません
このモデルにはキャッシュ読み取り価格がないため、キャッシュ料金は計算されません
09
FAQ
gpt-5-pro-2025-10-06は、複雑な推論、リスクの高い知識作業、コードの品質、および指示に注意深く従い正確さが求められるタスクを対象としています。
単一エンドポイントで検証可能な判断
同じリクエスト形式でこのモデルと代替ルートをテスト
実際のワークロードから始め、品質、総コスト、障害条件を基に本番トラフィックを送るか判断します。