GPT-5 mini

Veröffentlichung

August 2025

Knowledge Cutoff

Mai 2024

Parameter

Unbekannt

Modellfamilie

GPT-5 mini

Proprietär

Zum Modell

GPT-5 mini Modell-Übersicht

Playground API Referenz Blog System Card

Features

Tools

Websuche, Bildgenerierung, Computer Use und MCP-Server.

Multimodalität

Das Modell kann Text, Bilder, Audio und PDFs als Input verarbeiten.

Finetuning

Finetuning des Modells ist aktuell nicht möglich.

Details zum Modell

Max. Input

272k Token

Max. Output

128k Token

Trainingsdaten

Unbekannt

Parameter

Unbekannt

Input Preis

$0.25

Output Preis

$2.00

Vokabular

Unbekannt

Dateigröße

Unbekannt

GPT-5 mini Benchmark Scores

Im KI-Kontext bezeichnet Performance die Leistungsfähigkeit eines Modells in Bereichen wie Sprachverständnis, Logik oder Programmierung – gemessen anhand standardisierter Benchmarks zur objektiven Vergleichbarkeit.

GPT-5 mini Benchmark Übersicht

Überblick über die Leistungsfähigkeit des Modells in verschiedenen Benchmark-Tests.
Serie	Agentisch (min 0 / max 100)	Programmierung (min 0 / max 100)	Wissenschaft (min 0 / max 100)	Logik & Schlussfolgerung (min 0 / max 100)
OpenAI GPT-5 mini	70.8	71.3	82.3	53.9

Überblick über die Leistungsfähigkeit des Modells in verschiedenen Benchmark-Tests.

Ergebnisse in Benchmarks

Benchmark auswählen

Darstellung der Rohdaten für den Benchmark Aider Polyglot. Der niedrigste Score im Benchmark ist 0 % und der höchste Score ist 100 %.
Modell	Score
GPT-5	88 %
GPT-5 Pro	88 %
Gemini 2.5 Pro	82,2 %
OpenAI o3	79,6 %
GPT-5 mini	71,6 %
DeepSeek-R1-0528	71,6 %
OpenAI o3-mini	60,4 %

Vergleich von LLMs im Benchmark Aider Polyglot. Der niedrigste Score im Benchmark ist 0 % und der höchste Score ist 100 %.

Darstellung der Rohdaten für den Benchmark American Invitational Mathematics Examination 2025. Der niedrigste Score im Benchmark ist 0 % und der höchste Score ist 100 %.
Modell	Score
Grok-4 Heavy	100 %
GPT-5	99,6 %
Grok-4	98,8 %
OpenAI o4-mini	92,7 %
Qwen3 235B A22B Thinking 2507	92,3 %
GPT-5 mini	91,1 %
OpenAI o3	88,9 %
Gemini 2.5 Pro	88 %

Vergleich von LLMs im Benchmark American Invitational Mathematics Examination 2025. Der niedrigste Score im Benchmark ist 0 % und der höchste Score ist 100 %.

Darstellung der Rohdaten für den Benchmark Graduate-Level Google-Proof Q&A Benchmark - Diamond Subset. Der niedrigste Score im Benchmark ist 0 % und der höchste Score ist 100 %.
Modell	Score
GPT-5 Pro	88,4 %
GPT-5	87,3 %
Gemini 2.5 Pro	86,4 %
OpenAI o3	83,3 %
Gemini 2.5 Flash-Lite	82,8 %
GPT-5 mini	82,3 %
OpenAI o4-mini	81,4 %
DeepSeek-R1-0528	81 %

Vergleich von LLMs im Benchmark Graduate-Level Google-Proof Q&A Benchmark - Diamond Subset. Der niedrigste Score im Benchmark ist 0 % und der höchste Score ist 100 %.

Darstellung der Rohdaten für den Benchmark Humanity's Last Exam. Der niedrigste Score im Benchmark ist 0 % und der höchste Score ist 100 %.
Modell	Score
Grok-4 Heavy	44,4 %
Grok-4	38,6 %
GPT-5	35,2 %
DeepSeek-R1-0528	17,7 %
GLM-4.6	17,2 %
GPT-5 mini	16,7 %
GLM-4.5	14,4 %
OpenAI o3-mini	13,4 %

Vergleich von LLMs im Benchmark Humanity's Last Exam. Der niedrigste Score im Benchmark ist 0 % und der höchste Score ist 100 %.

Darstellung der Rohdaten für den Benchmark SWE-bench. Der niedrigste Score im Benchmark ist 0 % und der höchste Score ist 100 %.
Modell	Score
Claude Sonnet 4.5	77,2 %
GPT-5 Pro	74,9 %
GPT-5	74,9 %
Claude Opus 4.1	74,5 %
Claude Opus 4	72,5 %
GPT-5 mini	71 %
Kimi K2 (0905)	69,2 %
OpenAI o3	69,1 %

Vergleich von LLMs im Benchmark SWE-bench. Der niedrigste Score im Benchmark ist 0 % und der höchste Score ist 100 %.

Darstellung der Rohdaten für den Benchmark Tau2-Bench. Der niedrigste Score im Benchmark ist 0 % und der höchste Score ist 100 %.
Modell	Score
Claude Sonnet 4.5	84,7 %
GPT-5	80,1 %
GLM-4.6	75,9 %
GPT-5 mini	70,8 %
Kimi K2 (0905)	66,1 %
GPT-5 nano	46,3 %

Vergleich von LLMs im Benchmark Tau2-Bench. Der niedrigste Score im Benchmark ist 0 % und der höchste Score ist 100 %.

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Technologie & Daten

Technische Spezifikationen

Architektur	Realtime Router
Input Kontextlänge	272k
Output Kontextlänge	128k
Tokenizer	Unbekannt

Besonderheiten

Derzeit sind keine besonderen Features für dieses Modell bekannt.

Vorteile & Nachteile

Vorteile

Echtzeit Routing
GPT-5 mini kann über einen eigenen Router entscheiden, ob Reasoning-Kapazitäten verwendet werden sollen oder nicht.
Trainiert auf agentischen Tool-Use
GPT-5 mini wurde darauf trainiert, Tools wie Websuche, Bildgenerierung etc. in agentischen Workflows nutzen zu können.
Vergrößertes Kontextfenster
GPT-5 mini verfügt über ein doppelt so großes Kontextfenster wie das Vorgängermodell o4-mini.
Sehr günstiges Preis-Leistungs-Verhältnis
GPT-5 mini bietet mit nur $0,25 / 1 Mio. Input-Tokens und $2,00 / 1 Mio. Output-Tokens ein ausgezeichnetes Preis-Leistungs-Verhältnis und ermöglicht Entwicklern vielseitige Einsatzmöglichkeiten in Production-Umgebungen.

Nachteile

Routing erhöht Intransparenz
Es ist nicht eindeutig nachvollziehbar, anhand welcher Kriterien die Modellauswahl beim automatischen Routing getroffen wird.

Vergleiche GPT-5 mini mit anderen LLMs

Vergleiche GPT-5 mini mit anderen Sprachmodellen anhand wichtiger Metriken wie Kontextgröße, Parameteranzahl, Preisen und Benchmark-Leistung.

Entwickler	Modell⇅	Lizenz⇅	Parameter ⇅	Input-Tokens ⇅	Output-Tokens ⇅	Input-Preis ⇅	Output-Preis ⇅	GPQA
Z.ai	GLM-4.6	MIT	355 Mrd.	200k	128k	$0.60	$2.00	82,8 %
xAI	Grok-4 Heavy	Proprietär	Unbekannt	256k	256k	$3.00	$15.00	79,4 %
xAI	Grok 4	Proprietär	Unbekannt	256k	256k	$3.00	$15.00	79,3 %
Google DeepMind	Gemini 2.5 Pro	Proprietär	Unbekannt	1,05 Mio.	65,54k	$1.25	$10.00	74,2 %
Alibaba	Qwen3	Apache 2.0	235 Mrd.	262,14k	81,92k	$0.13	$0.60	74,1 %
DeepSeek AI	Deepseek-R1	MIT	671 Mrd.	163,84k	163,84k	$0.50	$2.15	73,3 %
Z.ai	GLM-4.5	MIT	355 Mrd.	131,07k	131,07k	$0.60	$2.20	72,9 %
Z.ai	GLM-4.5 Air	MIT	106 Mrd.	131,07k	131,07k	$0.20	$1.10	70,7 %
Google DeepMind	Gemini 2.5 Pro	Proprietär	Unbekannt	1,05 Mio.	65,54k	$0.30	$2.50	59,3 %
Anthropic	Claude Sonnet 4	Proprietär	Unbekannt	200k	64k	$3.00	$15.00	55,9 %

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Provider & APIs

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