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OpenAI: GPT-5 (batch)
openai/gpt-5:batch
Nossa análise
Análise com auxílio de IA baseada nas fontes abaixo. A adequação é uma avaliação editorial; teste com suas próprias tarefas.
Segundo o catálogo da OpenRouter, openai/gpt-5:batch é a variante em lote do GPT-5 da OpenAI, associada ao snapshot canônico openai/gpt-5-2025-08-07. O catálogo lista entradas de texto, imagem e arquivo com saída apenas em texto, janela de contexto de 400.000 tokens e corte de conhecimento em 30 de setembro de 2024. O raciocínio é obrigatório, com esforço ajustável de mínimo a alto e médio como padrão. Os parâmetros suportados incluem saídas estruturadas, uso de ferramentas, seed e verbosidade. A OpenRouter também reporta resultados de design-arena e um índice de codificação; são números do catálogo, não verificados de forma independente.[1]
Pontos fortes
- O catálogo lista uma janela de contexto de 400.000 tokens e aceita entradas de texto, imagem e arquivo, adequado para prompts longos ou multimídia.[1]
- O esforço de raciocínio é configurável em quatro níveis (mínimo, baixo, médio, alto), e há suporte a parâmetros como saídas estruturadas, chamadas de ferramentas, seed e verbosidade.[1]
- A OpenRouter reporta posições no design-arena em categorias como SVG, visualização de dados e desenvolvimento de jogos, além de um índice de codificação; trate-as como medições reportadas pelo catálogo.[1]
Limitações
- Toda a evidência vem de uma única entrada do catálogo da OpenRouter; nenhum cartão de modelo independente estava disponível neste pacote de fontes, portanto valide com suas próprias cargas de trabalho.[1]
- O raciocínio não pode ser desativado, apenas ajustado em esforço, e a saída é somente em texto apesar das entradas multimodais.[1]
- O catálogo lista corte de conhecimento em 30 de setembro de 2024 e data de expiração em 11 de dezembro de 2026, mas não explica o que a designação em lote implica para latência ou taxa de processamento.[1]
Onde usar
- Um candidato plausível para análise de documentos de contexto longo ou revisão mista de imagens e arquivos, pendente de avaliação com seus dados.[1]
- Pode servir para cargas em massa assíncronas sugeridas pela variante em lote, como sumarização offline ou processamento de datasets, embora o comportamento de lote não esteja documentado nesta fonte.[1]
- Vale testar em tarefas que se beneficiem do esforço de raciocínio ajustável combinado com saídas estruturadas ou chamadas de ferramentas, como extração de dados ou rascunhos de código.[1]
Fontes
- [1] OpenRouter catalog · OpenAI: GPT-5 (batch)Fontes consultadas: 13 de nov. de 2026
Sobre este modelo
A descrição abaixo é o texto original fornecido pelo OpenRouter, no idioma da fonte.
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...
Especificações
- ID do modelo
- openai/gpt-5:batch
- ID canônico
- openai/gpt-5-2025-08-07
- Criador
- openai
- Adicionado ao OpenRouter
- 07.08.2025
- Comprimento de contexto
- 400,000
- Modalidade
- text+image+file->text
- Modalidades de entrada
- text, image, file
- Modalidades de saída
- text
- Preço por token
- USD por 1M de tokens: entrada $0.625 / saída $5
- Corte de conhecimento
- 30.09.2024
- Data de expiração
- 11.12.2026
Tarefas e capacidades
Uma nota aparece apenas quando a fonte fornece uma medição correspondente para aquela tarefa, o modelo está ativo e a coorte tem pelo menos 10 modelos comparáveis. A coluna de capacidade lista fatos declarados pela fonte — formatos compatíveis, raciocínio e parâmetros de ferramentas — que não são qualidade medida.
| Tarefa | Nota | Capacidade declarada pela fonte |
|---|---|---|
| Qualidade geral | Sem medição | raciocínio: obrigatório · padrão medium · esforços: high, medium, low, minimal · parâmetros: include_reasoning, reasoning, reasoning_effort |
| Programação | CC — abaixo da faixa B | — |
| Agentes | Sem medição | parâmetros: structured_outputs, tool_choice, tools |
| Escrita | Sem medição | saída: text |
| Raciocínio | Sem medição | raciocínio: obrigatório · padrão medium · esforços: high, medium, low, minimal · parâmetros: include_reasoning, reasoning, reasoning_effort |
| Análise de documentos | Sem medição | entrada: file |
| Visão | Sem medição | entrada: image |
| Geração de imagens | Sem medição | — |
| Áudio | Sem medição | — |
| Vídeo | Sem medição | — |
| Embeddings | Sem medição | — |
Avaliações
| Fonte | Benchmark | Valor | Nota | Dados obtidos |
|---|---|---|---|---|
| Artificial Analysis | Coding index | 37.8 | CC — abaixo da faixa B | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · 3dtaxa de vitória 41.3% · posição 113 | 1,038Elo | CC — abaixo da faixa B | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · asciiarttaxa de vitória 49% · posição 51 | 1,136Elo | CC — abaixo da faixa B | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · codecategoriestaxa de vitória 54.5% · posição 82 | 1,158Elo | CC — abaixo da faixa B | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · dataviztaxa de vitória 60.5% · posição 52 | 1,219Elo | BB — próximos 30% da coorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · gamedevtaxa de vitória 59.3% · posição 66 | 1,176Elo | BB — próximos 30% da coorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · svgtaxa de vitória 64.1% · posição 38 | 1,180Elo | BB — próximos 30% da coorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · uicomponenttaxa de vitória 57.4% · posição 72 | 1,172Elo | BB — próximos 30% da coorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · websitetaxa de vitória 53.7% · posição 79 | 1,177Elo | BB — próximos 30% da coorte | 13.11.2026 |
Como funcionam as notas
Cada nota compara um modelo apenas com outros modelos avaliados pela mesma fonte e métrica no snapshot atual. S é o top 10%, A os 20% seguintes, B os 30% seguintes e C o restante. Modelos sem medição publicada aparecem como não avaliados — um formato compatível nunca implica qualidade medida.
- S — S — top 10% da coorte
- A — A — próximos 20% da coorte
- B — B — próximos 30% da coorte
- C — C — abaixo da faixa B
Provedores
Estatísticas opcionais de provedores ao vivo do OpenRouter. Valores ausentes são desconhecidos, não zero.
| Provedor | Comprimento de contexto | Preço entrada /1M | Preço saída /1M | Latência p50 (30m, s) | Taxa p50 (30m, tok/s) | Disponibilidade (30m) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| OpenAI | 400,000 | $0.625 | $5 | — | — | — |
Dados de provedores obtidos: 13.11.2026
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