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OpenAI: GPT-5 (batch)
openai/gpt-5:batch
Nuestro análisis
Análisis asistido por IA basado en las fuentes siguientes. La idoneidad es una valoración editorial; compruébala con tus propias tareas.
Según el catálogo de OpenRouter, openai/gpt-5:batch es la variante por lotes de GPT-5 de OpenAI, asociada a la instantánea canónica openai/gpt-5-2025-08-07. El catálogo indica entradas de texto, imagen y archivo con salida solo de texto, una ventana de contexto de 400.000 tokens y un corte de conocimiento del 30 de septiembre de 2024. El razonamiento es obligatorio, con esfuerzo ajustable de mínimo a alto y medio como valor predeterminado. Los parámetros admitidos incluyen salidas estructuradas, uso de herramientas, semilla y verbosidad. OpenRouter también reporta resultados de design-arena y un índice de codificación; son cifras del catálogo, no verificadas de forma independiente.[1]
Puntos fuertes
- El catálogo indica una ventana de contexto de 400.000 tokens y acepta entradas de texto, imagen y archivo, adecuado para prompts largos o multimedia.[1]
- El esfuerzo de razonamiento es configurable en cuatro niveles (mínimo, bajo, medio, alto), y se admiten parámetros como salidas estructuradas, llamadas a herramientas, semilla y verbosidad.[1]
- OpenRouter reporta posiciones en design-arena en categorías como SVG, visualización de datos y desarrollo de juegos, además de un índice de codificación; considérelos mediciones reportadas por el catálogo.[1]
Limitaciones
- Toda la evidencia proviene de una única entrada del catálogo de OpenRouter; no había una ficha de modelo independiente en este paquete de fuentes, así que valide con sus propias cargas de trabajo.[1]
- El razonamiento no se puede desactivar, solo ajustar en esfuerzo, y la salida es solo de texto a pesar de las entradas multimodales.[1]
- El catálogo indica un corte de conocimiento del 30 de septiembre de 2024 y una fecha de expiración del 11 de diciembre de 2026, pero no explica qué implica la designación por lotes para latencia o rendimiento.[1]
Dónde utilizarlo
- Un candidato plausible para análisis de documentos de contexto largo o revisión mixta de imágenes y archivos, pendiente de evaluación con sus datos.[1]
- Puede convenir para cargas masivas asíncronas sugeridas por la variante por lotes, como resumen offline o procesamiento de datasets, aunque el comportamiento de lotes no está documentado en esta fuente.[1]
- Vale la pena probarlo en tareas que se beneficien del esfuerzo de razonamiento ajustable combinado con salidas estructuradas o llamadas a herramientas, como extracción de datos o borradores de código.[1]
Fuentes
- [1] OpenRouter catalog · OpenAI: GPT-5 (batch)Fuentes 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:batch
- 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 $0.625 / salida $5
- 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) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| OpenAI | 400,000 | $0.625 | $5 | — | — | — |
Datos de proveedores obtenidos: 13.11.2026
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