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OpenAI: GPT-5 Image
openai/gpt-5-image
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-image es un modelo multimodal de OpenAI que acepta texto, imágenes y archivos, y devuelve texto o imágenes. La ficha lo describe como una combinación de GPT-5 con generación de imágenes, razonamiento obligatorio y una ventana de contexto muy amplia. También reporta mediciones de Design Arena para tareas de imagen, logotipos y diseño gráfico; esos son resultados medidos en la arena, mientras que el resto son capacidades declaradas por el catálogo. En este paquete de fuentes no había una ficha de modelo independiente.[1]
Puntos fuertes
- El catálogo indica entradas de texto, imagen y archivo, con salidas de texto o imagen, lo que admite flujos que combinan recursos visuales, documentos y elementos generados.[1]
- La ficha describe generación de imágenes integrada con el razonamiento de GPT-5 y el seguimiento de instrucciones; esto es una afirmación del catálogo, no un resultado medido.[1]
- El razonamiento aparece como obligatorio y los controles de API enumerados incluyen salidas estructuradas, verbosidad, muestreo, semillas, límites de tokens y logprobs.[1]
Limitaciones
- La evidencia se limita al catálogo de OpenRouter; no se proporcionó una ficha de modelo independiente, por lo que sigue siendo necesaria una validación específica para cada carga de trabajo.[1]
- El catálogo marca el razonamiento como obligatorio y no enumera niveles de esfuerzo compatibles, por lo que la configuración del esfuerzo no queda clara.[1]
- La ficha incluye una fecha de expiración y omite licencia, requisitos de hardware, corte de conocimiento y detalles de seguridad; esas omisiones son vacíos de evidencia, por lo que conviene verificar disponibilidad e idoneidad.[1]
Dónde utilizarlo
- Prototipar asistentes que inspeccionen imágenes o archivos y respondan con texto o elementos visuales generados, sujeto a pruebas de carga de trabajo.[1]
- Explorar conceptos de imagen, logotipos y diseño gráfico, ya que el catálogo incluye mediciones de Design Arena para esas categorías; los resultados aún deben validarse.[1]
- Construir flujos documentales multimodales que necesiten salidas estructuradas o prompts de contexto largo, después de confirmar los límites y controles catalogados.[1]
Fuentes
- [1] OpenRouter catalog · OpenAI: GPT-5 ImageFuentes 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](https://openrouter.ai/openai/gpt-5) Image combines OpenAI's GPT-5 model with state-of-the-art image generation capabilities. It offers major improvements in reasoning, code quality, and user experience while incorporating GPT Image 1's superior instruction following,...
Especificaciones
- ID del modelo
- openai/gpt-5-image
- Creador
- openai
- Añadido a OpenRouter
- 14.10.2025
- Longitud de contexto
- 400,000
- Modalidad
- text+image+file->text+image
- Modalidades de entrada
- image, text, file
- Modalidades de salida
- image, text
- Precio por token
- Sin precio por token en la instantánea fuente — consulta OpenRouter para la unidad de facturación
- Corte de conocimiento
- —
- 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 · parámetros: include_reasoning, reasoning |
| Programación | Sin medición | — |
| Agentes | Sin medición | parámetros: structured_outputs |
| Escritura | Sin medición | salida: text |
| Razonamiento | Sin medición | razonamiento: obligatorio · parámetros: include_reasoning, reasoning |
| Análisis de documentos | Sin medición | entrada: file |
| Visión | Sin medición | entrada: image |
| Generación de imágenes | Sin medición | salida: image |
| Audio | Sin medición | — |
| Vídeo | Sin medición | — |
| Embeddings | Sin medición | — |
Evaluaciones
| Fuente | Benchmark | Valor | Nota | Datos obtenidos |
|---|---|---|---|---|
| Design Arena | models · graphicdesigntasa de victoria 48.9% · posición 9 | 1,172Elo | BB — siguiente 30% de la cohorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · imagetasa de victoria 53.9% · posición 9 | 1,174Elo | CC — por debajo de la franja B | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · logotasa de victoria 52.7% · posición 9 | 1,202Elo | CC — por debajo de la franja B | 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 | — | — | — | — | — |
Datos de proveedores obtenidos: 13.11.2026
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