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OGPT-5 MiniAPI

GPT-5 Mini est une version compacte de GPT-5, conçue pour gérer des tâches de raisonnement plus légères.

400KFenêtre de contexte · tokens
$0.25Prix d'entrée · par M tokens
$2Prix de sortie · par M tokens
OpenAIFournisseur

Les prix se mettent à jour automatiquement — vérifiés quotidiennement par rapport aux prix catalogue des fournisseurs.

Voir les alternatives open-source → Comparer tous les prix des modèles

Benchmarks & performance

Scores de benchmark indépendants pour GPT-5 Mini, mesurés par Artificial Analysis. Plus c'est élevé, mieux c'est. Mode de mesure : medium.

Intelligence index31.6
Math index85
GPQA80.3%
MMLU-Pro82.8%
Humanity's Last Exam15.9%
Long Context Reasoning69.7%
LiveCodeBench69.2%
SciCode41%
AIME 202585%
IFBench71.2%
τ²-Bench71.1%
Terminal-Bench Hard28.8%
💰 Blended price$0.688 / 1M tokens
📈 Value45.9 intelligence points per $
vs. modèles mesurés icitop 46%
Scores plus élevés que 54% des 273 modèles mesurés par Artificial Analysis et suivis ici.
Les modèles à ce niveau coûtent $1.08 par 1M de tokens (médiane de 20) — celui-ci coûte $0.69.
Moins cher et meilleur sur cet indice : GLM 5.3 Flash · Gemini 3.7 Flash (batch) · GPT-5.6 Luna et 26 de plus
Données de benchmark par Artificial Analysis

À propos de ce modèle

GPT-5 Mini est un modèle d'IA commercial d'OpenAI. Les spécifications ci-dessous sont suivies automatiquement : les tarifs sont actualisés quotidiennement à partir des prix publics, de sorte que les chiffres sur cette page reflètent le coût actuel d'utilisation du modèle via son API.

Questions fréquemment posées

Qu'est-ce que GPT-5 Mini ?

GPT-5 Mini est un modèle de langage IA de OpenAI. C'est un modèle propriétaire, disponible via une API. Il obtient un score de 31.6 sur l'indice d'intelligence d'Artificial Analysis.

GPT-5 Mini est-il gratuit ?

GPT-5 Mini n'est pas gratuit : il coûte 0,25 $ par million de tokens d'entrée et 2 $ par million de tokens de sortie. Les alternatives open-weight peuvent être auto-hébergées sans coût par token.

Qu'est-ce que GPT-5 Mini sait bien faire ?

Des benchmarks indépendants d'Artificial Analysis lui donnent GPQA 80.3%, MMLU-Pro 82.8%, Humanity's Last Exam 15.9%, Long Context Reasoning 69.7%, LiveCodeBench 69.2%, SciCode 41%, AIME 2025 85%, IFBench 71.2%, τ²-Bench 71.1%, Terminal-Bench Hard 28.8%. Il est particulièrement utilisé pour raisonnement mathématique.

Modèles associés

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