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OpenAI: GPT-5

openai/gpt-5

Nuestro análisis

Análisis asistido por IA basado en las fuentes siguientes. La idoneidad es una valoración editorial; compruébala con tus propias tareas.

El catálogo de OpenRouter describe openai/gpt-5 como un modelo con salida de texto que acepta entradas de texto, imagen y archivo, con una ventana de contexto amplia y razonamiento obligatorio con varios niveles de esfuerzo. También enumera uso de herramientas, salidas estructuradas, formato de respuesta, semillas y controles de verbosidad. Su descripción destaca tareas complejas que requieren razonamiento paso a paso, calidad de código y seguimiento de instrucciones. Indica un corte de conocimiento en septiembre de 2024 y una caducidad del catálogo en diciembre de 2026. La evidencia procede solo del catálogo; no había una ficha independiente disponible.[1]

Puntos fuertes

Acepta entradas de texto, imagen y archivo y devuelve texto.[1]
Admite niveles de esfuerzo de razonamiento de mínimo a alto.[1]
El catálogo indica una ventana de contexto muy amplia y parámetros de herramientas, salidas estructuradas, formato de respuesta, semilla y verbosidad.[1]

Limitaciones

La evidencia procede solo del catálogo de OpenRouter y los resultados medidos cubren categorías seleccionadas de diseño y código; no se proporcionó una ficha independiente, por lo que hace falta validación con la carga de trabajo.[1]
Solo se indica salida de texto, y el razonamiento obligatorio significa que no aparece un modo desactivado.[1]
El corte de conocimiento de septiembre de 2024 y la caducidad de diciembre de 2026 hacen importante comprobar la actualidad y disponibilidad continuada.[1]

Dónde utilizarlo

Potencialmente adecuado para flujos complejos de razonamiento y seguimiento de instrucciones en varios pasos, sujeto a validación.[1]
Potencialmente adecuado para asistencia de programación que use controles de razonamiento, llamadas a herramientas o salidas estructuradas.[1]
Potencialmente adecuado para producir texto a partir de entradas mixtas de texto, imagen y archivo.[1]

Fuentes

[1] OpenRouter catalog · OpenAI: GPT-5Fuentes consultadas: 13 nov 2026

Sobre este modelo

La descripción siguiente es el texto original aportado por OpenRouter, en el idioma de la fuente.

GPT-5 is OpenAI’s most advanced model, offering major improvements in reasoning, code quality, and user experience. It is optimized for complex tasks that require step-by-step reasoning, instruction following, and accuracy...

Especificaciones

ID del modelo: openai/gpt-5
ID canónico: openai/gpt-5-2025-08-07
Creador: openai
Añadido a OpenRouter: 07.08.2025
Longitud de contexto: 400,000
Modalidad: text+image+file->text
Modalidades de entrada: text, image, file
Modalidades de salida: text
Precio por token: USD por 1M de tokens: entrada $1.25 / salida $10
Corte de conocimiento: 30.09.2024
Fecha de expiración: 11.12.2026

Tareas y capacidades

Una nota aparece solo cuando la fuente aporta una medición correspondiente para esa tarea, el modelo está activo y la cohorte tiene al menos 10 modelos comparables. La columna de capacidad muestra hechos declarados por la fuente — formatos compatibles, razonamiento y parámetros de herramientas — que no son calidad medida.

Tarea	Nota	Capacidad declarada por la fuente
Calidad general	Sin medición	razonamiento: obligatorio · predeterminado medium · esfuerzos: high, medium, low, minimal · parámetros: include_reasoning, reasoning, reasoning_effort
Programación	CC — por debajo de la franja B	—
Agentes	Sin medición	parámetros: structured_outputs, tool_choice, tools
Escritura	Sin medición	salida: text
Razonamiento	Sin medición	razonamiento: obligatorio · predeterminado medium · esfuerzos: high, medium, low, minimal · parámetros: include_reasoning, reasoning, reasoning_effort
Análisis de documentos	Sin medición	entrada: file
Visión	Sin medición	entrada: image
Generación de imágenes	Sin medición	—
Audio	Sin medición	—
Vídeo	Sin medición	—
Embeddings	Sin medición	—

Evaluaciones

Fuente	Benchmark	Valor	Nota	Datos obtenidos
Artificial Analysis	Coding index	37.8	CC — por debajo de la franja B	13.11.2026
Design Arena	models · 3dtasa de victoria 41.3% · posición 113	1,038Elo	CC — por debajo de la franja B	13.11.2026
Design Arena	models · asciiarttasa de victoria 49% · posición 51	1,136Elo	CC — por debajo de la franja B	13.11.2026
Design Arena	models · codecategoriestasa de victoria 54.5% · posición 82	1,158Elo	CC — por debajo de la franja B	13.11.2026
Design Arena	models · dataviztasa de victoria 60.5% · posición 52	1,219Elo	BB — siguiente 30% de la cohorte	13.11.2026
Design Arena	models · gamedevtasa de victoria 59.3% · posición 66	1,176Elo	BB — siguiente 30% de la cohorte	13.11.2026
Design Arena	models · svgtasa de victoria 64.1% · posición 38	1,180Elo	BB — siguiente 30% de la cohorte	13.11.2026
Design Arena	models · uicomponenttasa de victoria 57.4% · posición 72	1,172Elo	BB — siguiente 30% de la cohorte	13.11.2026
Design Arena	models · websitetasa de victoria 53.7% · posición 79	1,177Elo	BB — siguiente 30% de la cohorte	13.11.2026

Cómo funcionan las notas

Cada nota compara un modelo solo con otros modelos evaluados por la misma fuente y métrica en la instantánea actual. S es el 10% superior, A el siguiente 20%, B el siguiente 30% y C el resto. Los modelos sin medición publicada aparecen como no evaluados: un formato compatible nunca implica calidad medida.

S — S — 10% superior de la cohorte
A — A — siguiente 20% de la cohorte
B — B — siguiente 30% de la cohorte
C — C — por debajo de la franja B

Proveedores

Estadísticas opcionales de proveedores en vivo desde OpenRouter. Los valores ausentes son desconocidos, no cero.

Proveedor	Longitud de contexto	Precio entrada /1M	Precio salida /1M	Latencia p50 (30m, s)	Rendimiento p50 (30m, tok/s)	Disponibilidad (30m)
Azure	400,000	$1.25	$10	—	—	100%
OpenAI	400,000	$1.25	$10	—	—	100%
Azure	400,000	$1.38	$11	—	—	100%

Datos de proveedores obtenidos: 13.11.2026