GPT-5 Mini-API

GPT-5 mini ist ein dekorativen, kostenoptimierte Variante des Flaggschiff-Modells GPT-5 von OpenAI, entwickelt für hochwertige Schlussfolgerungen und multimodale Fähigkeiten bei reduzierter Latenz und Kosten.

Grundlegende Informationen und wichtige Funktionen

GPT-5 mini ist OpenAIs kosten- und latenzoptimiert Mitglied der GPT-5-Familie, das viele der multimodalen und Anweisungsfolgen-Stärken von GPT-5 liefern soll bei wesentlich geringere Kosten für den Einsatz in der Großproduktion. Es zielt auf Umgebungen ab, in denen Durchsatz, vorhersehbare Preise pro Token und schnelle Antworten sind die Haupteinschränkungen, bieten aber dennoch starke Allzweckfunktionen.

• Modell: gpt-5-mini
• Kontextfenster: 400 Token
• Maximale Ausgabe-Token: 128 000
• Hauptmerkmale: Geschwindigkeit, Durchsatz, Kosteneffizienz, deterministische Ausgaben für prägnante Eingabeaufforderungen

Technische Details – Architektur, Inferenz und Steuerung

Optimierter Inferenzpfad und Einsatz. Praktische Beschleunigungen ergeben sich aus Kernfusion, Tensorparallelität, abgestimmt auf einen kleineren Graphenund eine Inferenzlaufzeit, die bevorzugt kürzere interne „Denkschleifen“ es sei denn, der Entwickler verlangt eine tiefere Begründung. Deshalb erreicht Mini eine deutlich geringere Rechenleistung pro Anruf und eine vorhersehbare Latenz bei hohem Datenverkehr. Dieser Kompromiss ist beabsichtigt: geringerer Rechenaufwand pro Vorwärtsdurchlauf → geringere Kosten und geringere durchschnittliche Latenz.

Entwicklerkontrollen. GPT-5 mini stellt Parameter bereit wie verbosity (steuert Detail/Länge) und reasoning_effort (Handelsgeschwindigkeit vs. Tiefe), plus robuste Werkzeugaufruf Unterstützung (Funktionsaufrufe, parallele Toolketten und strukturierte Fehlerbehandlung), wodurch Produktionssysteme Genauigkeit und Kosten präzise aufeinander abstimmen können.

Benchmark-Leistung – Schlagzeilenzahlen und Interpretation

GPT-5 mini sitzt typischerweise innerhalb von ~85–95 % von GPT-5 hoch auf allgemeinen Benchmarks bei gleichzeitiger deutlicher Verbesserung von Latenz/Preis. Die Plattform-Startmaterialien zeigen sehr hohe absolute Punktzahlen für GPT-5 hoch (AIME ≈ 94.6% für die Top-Variante berichtet), wobei Mini etwas niedriger ist, aber in seiner Preisklasse immer noch branchenführend.

Über eine Reihe standardisierter und interner Benchmarks hinweg GPT-5 mini erreicht:

• Intelligenz (AIME '25): 91.1 % (gegenüber 94.6 % für GPT-5 hoch)
• Multimodal (MMMU): 81.6 % (vs. 84.2 % für GPT-5 hoch)
• Programmierung (SWE-Bench verifiziert): 71.0 % (gegenüber 74.9 % für GPT-5 hoch)
• Anweisungen folgen (Scale MultiChallenge): 62.3 % (gegenüber 69.6 %)
• Funktionsaufruf (τ²-Benchmark Telekommunikation): 74.1 % (vs. 96.7 %)
• Halluzinationsraten (LongFact-Concepts): 0.7 % (niedriger ist besser)()

Diese Ergebnisse zeigen, dass GPT-5 mini robust Kompromisse zwischen Leistung, Kosten und Geschwindigkeit.

Einschränkungen

Bekannte Einschränkungen: GPT-5 mini reduzierte Fähigkeit zum tiefen Denken im Vergleich zum vollen GPT-5, höhere Empfindlichkeit gegenüber mehrdeutigen Eingabeaufforderungen und verbleibendes Risiko von Halluzinationen.

• Reduziertes tiefes Denken: Bei mehrstufigen, langfristigen Denkaufgaben schneiden das vollständige Denkmodell oder die „Denk“-Varianten besser ab als Mini.
• Halluzinationen und Selbstüberschätzung: Mini reduziert Halluzinationen im Vergleich zu sehr kleinen Modellen, beseitigt sie jedoch nicht. Die Ergebnisse sollten in Abläufen mit hohem Risiko (rechtlich, klinisch, Compliance) validiert werden.
• Kontextsensitivität: Sehr lange, stark voneinander abhängige Kontextketten werden besser durch die vollständigen GPT-5-Varianten mit größeren Kontextfenstern oder dem „Denkmodell“ bedient.
• Sicherheits- und Richtliniengrenzen: Für Mini gelten dieselben Sicherheitsvorkehrungen und Raten-/Nutzungsbeschränkungen wie für andere GPT-5-Modelle; sensible Aufgaben erfordern menschliche Aufsicht.

Empfohlene Anwendungsfälle (wo Mini herausragt)

• Konversationsagenten mit hohem Volumen: geringe Latenz, vorhersehbare Kosten. Stichwort: Durchsatz.
• Dokument- und multimodale Zusammenfassung: Langkontextzusammenfassung, Bild- und Textberichte. Stichwort: langer Kontext.
• Entwickler-Tools im großen Maßstab: CI-Codeprüfungen, automatische Überprüfung, leichte Codegenerierung. Stichwort: kosteneffiziente Kodierung.
• Agenten-Orchestrierung: Tool-Aufrufe mit parallelen Ketten, wenn keine tiefgreifende Argumentation erforderlich ist. Stichwort: Werkzeugaufruf.

Wie man anruft gpt-5-mini API von CometAPI

gpt-5-mini API-Preise in CometAPI, 20 % Rabatt auf den offiziellen Preis:

Erforderliche Schritte

• Einloggen in cometapi.comWenn Sie noch nicht unser Benutzer sind, registrieren Sie sich bitte zuerst
• Holen Sie sich den API-Schlüssel für die Zugangsdaten der Schnittstelle. Klicken Sie im persönlichen Bereich beim API-Token auf „Token hinzufügen“, holen Sie sich den Token-Schlüssel: sk-xxxxx und senden Sie ihn ab.
• Holen Sie sich die URL dieser Site: https://api.cometapi.com/

Methode verwenden

1. Wählen Sie das "gpt-5-mini“ / “gpt-5-mini-2025-08-07”-Endpunkt, um die API-Anfrage zu senden und den Anfragetext festzulegen. Die Anfragemethode und der Anfragetext stammen aus der API-Dokumentation unserer Website. Unsere Website bietet außerdem einen Apifox-Test für Ihre Bequemlichkeit.
2. Ersetzen mit Ihrem aktuellen CometAPI-Schlüssel aus Ihrem Konto.
3. Geben Sie Ihre Frage oder Anfrage in das Inhaltsfeld ein – das Modell antwortet darauf.
4. . Verarbeiten Sie die API-Antwort, um die generierte Antwort zu erhalten.

CometAPI bietet eine vollständig kompatible REST-API für eine nahtlose Migration. Wichtige Details zu  API-Dokument:

• Kernparameter: prompt, max_tokens_to_sample, temperature, stop_sequences
• Endpunkt: https://api.cometapi.com/v1/chat/completions
• Modellparameter: "gpt-5-mini“ / “gpt-5-mini-2025-08-07"
• Authentifizierung: Bearer YOUR_CometAPI_API_KEY
• Content-Type: application/json .

API-Aufrufanweisungen: gpt-5-chat-latest sollte mit dem Standard aufgerufen werden /v1/chat/completions format. Für andere Modelle (gpt-5, gpt-5-mini, gpt-5-nano und deren veraltete Versionen) verwenden the /v1/responses format ist empfohlenDerzeit sind zwei Modi verfügbar.

Siehe auch GPT-5 Modell