GPT-5 mini API

GPT-5 mini er en lettvekt, kostnadsoptimalisert variant av OpenAIs flaggskipmodell GPT-5, designet for å levere høykvalitets resonnering og multimodale muligheter med redusert ventetid og kostnad.

Grunnleggende informasjon og viktige funksjoner

GPT-5 mini er OpenAIs kostnads- og latens-optimalisert medlem av GPT-5-familien, ment å levere mye av GPT-5s multimodale og instruksjonsfølgende styrker på vesentlig lavere kostnad for storskala produksjon. Den er rettet mot miljøer der gjennomstrømning, forutsigbar prising per tokenog raske svar er de primære begrensningene, samtidig som de gir sterke generelle funksjoner.

• Modellnavn: gpt-5-mini
• Kontekstvindu: 400 000 tokens
• Maks utgang-tokens: 128 000
• Viktige funksjoner: hastighet, gjennomstrømning, kostnadseffektivitet, deterministiske resultater for konsise spørsmål

Tekniske detaljer – arkitektur, inferens og kontroller

Optimalisert inferenssti og distribusjon. Praktiske hastighetsøkninger kommer fra kjernefusjon, tensorparallellisme innstilt for en mindre graf, og en inferenskjøringstid som foretrekker kortere interne «tenke»-løkker med mindre utvikleren ber om dypere resonnement. Det er derfor mini oppnår merkbart lavere beregning per samtale og forutsigbar ventetid for trafikk med høyt volum. Denne avveiningen er bevisst: lavere beregning per fremoverpassering → lavere kostnad og lavere gjennomsnittlig ventetid.

Utviklerkontroller. GPT-5 mini eksponerer parametere som verbosity (kontrollerer detaljer/lengde) og reasoning_effort (handelshastighet vs. dybde), pluss robust verktøyanrop støtte (funksjonskall, parallelle verktøykjeder og strukturert feilhåndtering), som lar produksjonssystemer finjustere nøyaktighet kontra kostnad presist.

Referanseytelse – hovedtall og tolkning

GPT-5 mini sitter vanligvis innenfor ~85–95 % av GPT-5 høyt på generelle benchmarks, samtidig som det forbedrer latens/pris betydelig. Plattformlanseringsmaterialene indikerer svært høye absolutte poengsummer for GPT-5 høy (AIME ≈ 94.6% rapportert for toppvarianten), med mini noe lavere, men fortsatt bransjeledende for sin pris.

På tvers av en rekke standardiserte og interne referansepunkter, GPT-5 mini oppnår:

• Intelligens (AIME '25): 91.1 % (mot 94.6 % for GPT-5 høy)
• multimodal (MMMU): 81.6 % (mot 84.2 % for GPT-5 høy)
• Koding (SWE-bench verifisert): 71.0 % (vs. 74.9 % for GPT-5 høy)
• Instruksjon følger (Skala MultiChallenge): 62.3 % (mot 69.6 %)
• Funksjonsanrop (τ²-benk telekom): 74.1 % (mot 96.7 %)
• Hallusinasjonsrater (LongFact-Concepts): 0.7 % (jo lavere jo bedre)()

Disse resultatene demonstrerer GPT-5 mini-er robust avveininger mellom ytelse, kostnad og hastighet.

Begrensninger

Kjente begrensninger: GPT-5 mini redusert kapasitet til dyp resonnering vs. full GPT-5, høyere følsomhet for tvetydige påminnelser og gjenværende risiko for hallusinasjoner.

• Redusert dyp resonnering: For resonneringsoppgaver med flere trinn og lang horisont yter den fulle resonneringsmodellen eller «tenke»-variantene bedre enn mini.
• Hallusinasjoner og overdreven selvtillit: Mini reduserer hallusinasjoner i forhold til svært små modeller, men eliminerer dem ikke; resultatene bør valideres i prosesser med høy innsats (juridisk, klinisk, samsvar).
• Kontekstfølsomhet: Svært lange, sterkt gjensidig avhengige kontekstkjeder er bedre tjent med de fullstendige GPT-5-variantene med større kontekstvinduer eller «tenkemodellen».
• Sikkerhets- og policygrenser: Samme sikkerhetsrekkverk og hastighets-/bruksgrenser som gjelder for andre GPT-5-modeller gjelder for mini; sensitive oppgaver krever menneskelig tilsyn.

Anbefalte brukstilfeller (der mini utmerker seg)

• Høyvolums samtaleagenter: lav latens, forutsigbar kostnad. søkeord: gjennomstrømning.
• Dokument- og multimodal oppsummering: Lang kontekstoppsummering, bilde+tekstrapporter. søkeord: lang kontekst.
• Utviklerverktøy i stor skala: CI-kodesjekker, automatisk gjennomgang, lettvektskodegenerering. søkeord: kostnadseffektiv koding.
• Agentorkestrering: verktøykalling med parallelle kjeder når dyp resonnering ikke er nødvendig. søkeord: verktøykalling.

Hvordan ringe gpt-5-mini API fra CometAPI

gpt-5-mini API-priser i CometAPI, 20 % avslag på den offisielle prisen:

Nødvendige trinn

• Logg på cometapi.com. Hvis du ikke er vår bruker ennå, vennligst registrer deg først
• Få tilgangslegitimasjons-API-nøkkelen til grensesnittet. Klikk "Legg til token" ved API-tokenet i det personlige senteret, hent tokennøkkelen: sk-xxxxx og send inn.
• Få url til dette nettstedet: https://api.cometapi.com/

Bruk metoden

1. Velg "gpt-5-mini" / "gpt-5-mini-2025-08-07” endepunkt for å sende API-forespørselen og angi forespørselsteksten. Forespørselsmetoden og forespørselsteksten er hentet fra vårt API-dokument for nettstedet vårt. Vårt nettsted gir også Apifox-test for din bekvemmelighet.
2. Erstatt med din faktiske CometAPI-nøkkel fra kontoen din.
3. Sett inn spørsmålet eller forespørselen din i innholdsfeltet – det er dette modellen vil svare på.
4. . Behandle API-svaret for å få det genererte svaret.

CometAPI tilbyr et fullt kompatibelt REST API – for sømløs migrering. Viktige detaljer for  API-dok:

• Kjerneparametere: prompt, max_tokens_to_sample, temperature, stop_sequences
• endepunkt: https://api.cometapi.com/v1/chat/completions
• Modellparameter: "gpt-5-mini" / "gpt-5-mini-2025-08-07"
• Autentisering: Bearer YOUR_CometAPI_API_KEY
• Innholdstype: application/json .

API-kallsinstruksjoner: gpt-5-chat-latest skal kalles ved hjelp av standarden /v1/chat/completions format. For andre modeller (gpt-5, gpt-5-mini, gpt-5-nano og deres utdaterte versjoner), bruk the /v1/responses format er anbefaltFor øyeblikket er to moduser tilgjengelige.

Se også GPT-5 Modell