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モデル詳細

GPT-5 Pro

OpenAI 提供
従量課金

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
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/completions POST

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 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 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 はテキストと画像を同じ経路で受け付けます

テキストと画像の入力は同じ経路と同じキーで扱えます。MixRoute は OpenAI 互換エンドポイント /v1/chat/completions で gpt-5-pro 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 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

利用可能:

ツール呼び出し

gpt-5-proは関数呼び出しとツール呼び出しをサポートします。

例 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。
利用可能:

構造化された出力

gpt-5-proは、必要に応じてJSON形式の出力を生成できます。

例 response_format: { type: "json_schema" }は有効なJSON出力を強制します。
利用可能:

ストリーミング配信

gpt-5-proはストリーム応答をサポートしています。

例 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。
利用可能:

プロンプトのキャッシュ

gpt-5-pro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。

例 システムプロンプトとツール定義はリクエストの先頭に記述してください。プレフィックスが繰り返されると、キャッシュ読み取り料金が自動的に課金されます。
利用可能:

視覚入力

gpt-5-proはテキストと同時に画像入力を処理できます。

例 テキストメッセージとともに、base64エンコードされた画像をimage_urlコンテンツパートに渡します。
利用可能:

OpenAI SDK

MixRouteのOpenAI互換エンドポイントを介してgpt-5-proを呼び出します。

例 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。