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OpenAI: GPT-5 Mini
openai/gpt-5-mini
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-mini é uma variante compacta do GPT-5 voltada a tarefas de raciocínio mais leves, com entradas de texto, imagem e arquivo e saída de texto. A listagem informa uma janela de contexto ampla, raciocínio obrigatório com esforço selecionável, suporte a ferramentas e saídas estruturadas, além de latência e custo reduzidos em relação ao GPT-5. As medições fornecidas cobrem categorias selecionadas de design, código e agentes, mas não comprovam desempenho amplo no mundo real. Não havia um cartão de modelo independente neste pacote de fontes; portanto, capacidades e adequação devem ser validadas nas cargas de trabalho pretendidas.[1]
Pontos fortes
- O catálogo o apresenta como uma versão compacta do GPT-5 para raciocínio mais leve, com latência e custo reduzidos em relação ao GPT-5.[1]
- Aceita entradas de texto, imagem e arquivo, retorna texto e informa uma janela de contexto muito ampla.[1]
- Oferece esforço de raciocínio configurável e lista controles de ferramentas, saídas estruturadas, semente, formato de resposta e verbosidade.[1]
Limitações
- A evidência se limita ao catálogo da OpenRouter; nenhum cartão de modelo independente foi fornecido, portanto é preciso validar nas cargas pretendidas.[1]
- Os dados de avaliação fornecidos cobrem apenas categorias selecionadas de design, código e agentes, e o índice geral de inteligência está sem preenchimento.[1]
- O raciocínio é obrigatório embora o esforço possa ser ajustado; o catálogo também informa uma data de expiração, então adequação operacional e disponibilidade devem ser confirmadas.[1]
Onde usar
- Potencialmente adequado para assistentes que precisem de raciocínio configurável sobre entradas multimodais extensas e retornem texto.[1]
- Vale avaliar para fluxos com ferramentas ou saídas estruturadas, como extração de dados e backends de aplicações.[1]
- Pode ser uma opção para equipes que busquem um modelo da família GPT-5 com latência e custo menores, mediante testes nas cargas pretendidas.[1]
Fontes
- [1] OpenRouter catalog · OpenAI: GPT-5 MiniFontes 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 Mini is a compact version of GPT-5, designed to handle lighter-weight reasoning tasks. It provides the same instruction-following and safety-tuning benefits as GPT-5, but with reduced latency and cost....
Especificações
- ID do modelo
- openai/gpt-5-mini
- ID canônico
- openai/gpt-5-mini-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 $0.250 / saída $2
- Corte de conhecimento
- 31.05.2024
- 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 | CC — abaixo da faixa B | 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 | 15.6 | CC — abaixo da faixa B | 13.11.2026 |
| Artificial Analysis | Agentic index | 6.8 | CC — abaixo da faixa B | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · 3dtaxa de vitória 36.9% · posição 116 | 1,020Elo | CC — abaixo da faixa B | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · asciiarttaxa de vitória 44.8% · posição 57 | 1,120Elo | CC — abaixo da faixa B | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · codecategoriestaxa de vitória 43.5% · posição 106 | 1,105Elo | CC — abaixo da faixa B | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · dataviztaxa de vitória 43.7% · posição 92 | 1,129Elo | CC — abaixo da faixa B | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · gamedevtaxa de vitória 46.5% · posição 93 | 1,120Elo | CC — abaixo da faixa B | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · svgtaxa de vitória 45.8% · posição 71 | 1,083Elo | CC — abaixo da faixa B | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · uicomponenttaxa de vitória 41.9% · posição 99 | 1,097Elo | CC — abaixo da faixa B | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · websitetaxa de vitória 44.3% · posição 105 | 1,118Elo | CC — abaixo da faixa B | 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 | $0.125 | $1 | — | — | 100% |
| Azure | 400,000 | $0.250 | $2 | — | — | 100% |
| OpenAI | 400,000 | $0.250 | $2 | — | — | 100% |
| Azure | 400,000 | $0.275 | $2.2 | — | — | 100% |
Dados de provedores obtidos: 13.11.2026
Artigos relacionados
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