OpenAI
GPT 5 Mini
Компактная и более быстрая версия GPT-5 для чётко сформулированных задач.
- Вход
- 31,65 ₽
- Выход
- 253,20 ₽
- Кэш
- 3,17 ₽
- Интеллект
- 16,8
- Код
- 15,6
- Доступность
- 100%
openai/gpt-5-miniДанные каталога получены .
Цена
- Текстовый диалог · вход
- 31,65 ₽ / 1 млн токенов
- Текстовый диалог · выход
- 253,20 ₽ / 1 млн токенов
- Текстовый диалог · вход из кэша
- 3,17 ₽ / 1 млн токенов
Цена указана в рублях для выбранной операции и её параметров.
Перед оплачиваемым запросом создаётся резерв. Итоговый расход привязан к сохранённым параметрам и тарифу запроса. При неизвестном результате резерв удерживается до проверки; такой запрос не следует повторять с новым идентификатором.
О модели
GPT-5 mini предназначена для хорошо определённых задач и точных инструкций. Она принимает текст и изображения, выдаёт текст и использует токены рассуждений. OpenAI не указывает для этой модели поддержку аудио или видео.
- Релиз
Характеристики
- 7 октября: 100%100%7 октября
- 8 октября: 99,9%99,9%8 октября
- 9 октября: 100%100%9 октября
- Тип модели
- Текст
- Вход модели
- Текст, Изображения
Данные, которые модель принимает вместе с запросом.
- Выход модели
- Текст
Форматы результата, которые создаёт модель.
- Контекстное окно
- 400 000 токенов
Контекстное окно по данным каталога. Лимит ответа и допустимый объём запроса проверяйте отдельно.
- Максимальный ответ
- 128 000 токенов
Максимальный размер ответа по данным каталога. Фактический предел запроса зависит от подключённой операции.
- Операции
- Текстовый диалог, Понимание изображений
- Возможности модели
- Потоковый ответ, Понимание изображений, Рассуждения, Вызов инструментов, Вызов функций, Параллельные вызовы инструментов, Структурированный ответ, Ответ в JSON, Пакетные запросы, Входные файлы, Входные изображения
Контрольные показатели
Artificial Analysis
23 показателей · проверено
- Индекс интеллекта
- 16,8 индексСводная оценка Artificial Analysis по всем её тестам
- Индекс программирования
- 15,6 индексСводная оценка Artificial Analysis по программированию
- Индекс агентных задач
- 6,8 индексСводная оценка Artificial Analysis по агентным задачам
Агентная работа
- AA-Briefcase424 Elo
Агентная работа со знаниями (Elo)
- AutomationBench-AA6,5 %
Автоматизация рабочего процесса со штрафами за нарушение ограничений
- GDPval-AA v2770 Elo
Экономически значимые задачи (Elo)
Рассуждение по документу
- AA-LCR v1.172,3 %
Рассуждение на длинном контексте с обновлённой оценкой
- GDP.pdf8,4 %
Профессиональное рассуждение по PDF: доля прохождения всех проверок
Устаревшие тесты
- AA-LCR (версия не указана, архивный)72,3 %
Оценка рассуждений на длинном контексте
- GDPval-AA (версия не указана, архивный)13,5 %
Задачи с экономической ценностью
- GPQA Diamond (архивный)82,8 %
Научные рассуждения уровня выпускника
- T²-Bench Telecom (архивный)68,4 %
Разговорные ИИ-агенты в сценариях с двойным управлением
- Terminal-Bench Hard (архивный)33,3 %
Агентное программирование и работа в терминале
Знания
- AA-Omniscience · точность25 %
Доля вопросов с правильным ответом
- MMLU-Pro83,7 %
Профессиональные и академические предметные знания
Знание
- AA-Omniscience · доля выдуманных ответов (меньше лучше)56,4 %
Доля неверных ответов среди некорректных ответов
Рассуждения
- AIME 202590,7 %
- HLE21,5 %
Humanity’s Last Exam — вопросы экспертного уровня
Рассуждение
- CritPt0 %
Рассуждения по физике исследовательского уровня
- IFBench75,4 %
Тест на следование инструкциям
Программирование
- LiveCodeBench83,8 %
Бенчмарк по программированию без загрязнения данных
- SciCode39 %
Программирование на Python для научных вычислений
- Terminal-Bench v4.00 %
Практические задачи по программированию и работе в терминале
Design Arena
14 показателей · проверено
Рейтинг Elo и доля побед в попарных сравнениях, оценённых людьми
Модели
- 3D · Elo1 055 Elo
- 3D · доля побед36,9 %
- ASCII-графика · Elo1 137 Elo
- ASCII-графика · доля побед44,7 %
- Визуализация данных · Elo1 142 Elo
- Визуализация данных · доля побед43,7 %
- Разработка игр · Elo1 142 Elo
- Разработка игр · доля побед46,5 %
- SVG · Elo1 096 Elo
- SVG · доля побед45,8 %
- UI-компоненты · Elo1 115 Elo
- UI-компоненты · доля побед41,9 %
- Сайты · Elo1 133 Elo
- Сайты · доля побед44,3 %
Оценки относятся к этой версии модели и методике источника. Качество и скорость конкретного запроса они не гарантируют.
API-запрос
Операция доступна через API. Ключ храните в переменной окружения на своём сервере. REQUEST_ID: уникальный идентификатор запроса. При повторе сохраняйте его и тело запроса.
import json
import os
from urllib.request import Request, HTTPRedirectHandler, build_opener
class NoRedirect(HTTPRedirectHandler):
def redirect_request(self, req, fp, code, msg, headers, newurl):
return None
opener = build_opener(NoRedirect)
def post(url, payload):
request = Request(url, data=json.dumps(payload).encode("utf-8"), headers={
"Authorization": "Bearer " + os.environ["KVANTORA_API_KEY"],
"Content-Type": "application/json",
"Idempotency-Key": os.environ["REQUEST_ID"],
}, method="POST")
with opener.open(request, timeout=120) as response:
return json.load(response)
payload = {
"model": "openai/gpt-5-mini",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Объясни задачу кратко."
}
]
}
print(post("https://api.kvantora.ai/v1/chat/completions", payload))





