Naar inhoud
Tier C — Specialist
Draait in:USGemaakt in:United States
OpenAI

gpt-5

Tier C — Specialist

Tokonomix-redactie·Gecontroleerd door Mes Kalkan··

GPT-5 is een groot taalmodel ontwikkeld door OpenAI, dat de volgende generatie vertegenwoordigt in de Generative Pre-trained Transformer-serie van het bedrijf. Als opvolger van GPT-4 zet dit model OpenAI's aanpak voort om grootschalige neurale netwerken te trainen op diverse tekstdata voor algemene taaltaken. Het is ontworpen voor tekstgeneratie, begrip, redeneren en gesprekken met meerdere beurten over een breed scala aan domeinen en toepassingen. Het model gebruikt transformerarchitectuur en bouwt voort op de technische fundamenten van zijn voorgangers. Hoewel specifieke architectuurdetails zoals het aantal parameters en trainingsmethodologie niet publiekelijk zijn vrijgegeven door OpenAI, behoudt GPT-5 de standaardmogelijkheden die verwacht worden van toonaangevende taalmodellen, waaronder tekstcompletering, het beantwoorden van vragen, samenvatting, codegeneratie en creatief schrijven. De grootte van het contextvenster blijft onbevestigd in publieke documentatie, hoewel verwacht wordt dat het aanzienlijke invoerlengtes aankan voor complexe taken. Binnen OpenAI's modelaanbod vertegenwoordigt GPT-5 het huidige vlaggenschipmodel voor tekstgeneratie, gepositioneerd als het meest geavanceerde aanbod in hun API- en productecosysteem. Het staat boven GPT-4 en eerdere iteraties qua releasechronologie en beoogd capaciteitsniveau. Het model is toegankelijk via OpenAI's standaard API-infrastructuur en geïntegreerd in verschillende OpenAI-producten, voor zowel ontwikkelaars als zakelijke gebruikssituaties die geavanceerde taalverwerkingsmogelijkheden vereisen.

gpt-5 van OpenAI is een veelzijdig taalmodel voor uiteenlopende zakelijke en creatieve toepassingen.

Tokonomix benchmark-samenvatting
Sectie 01

Snelheidsanalyse

Latency gemeten over alle benchmark-runs. P50 (mediaan) en P95 (95e percentiel) geven een realistisch beeld van de responssnelheid onder normale en piekbelasting.

P50 latency (mediaan)P95 latency100 runs
4823059563582121078808-1509-08ms
Sectie 02

Kwaliteitsscores

Hoe dit model zich per promptcategorie verhoudt tot de rest van het veld, uit een paarsgewijze berekening over dezelfde prompts. Het ruwe jurycijfer staat onder elk getal.

56%
Code generatie
jurygemiddelde 74
7%
Creatief
jurygemiddelde 45
39%
Feitelijk
jurygemiddelde 77
38%
Meertaligheid
jurygemiddelde 45
37%
Redeneren
jurygemiddelde 53

Winstpercentage per categorie: hoe vaak dit model een gemiddeld model verslaat op een prompt uit die categorie. 50% is gemiddeld, geen onvoldoende. Het is geen percentage goede antwoorden.

Sectie 03

Prijsgeschiedenis

Directe provider-tarieven per miljoen tokens, plus een typische gespreks-kostschatting.

💰
API-tarieven — gpt-5
$1.25 per 1M input-tokens
$10.00 per 1M output-tokens
≈ $0.0028 per typisch gesprek (800 tokens)
Input vs output prijs (per 1M tokens)
per 1M input-tokens$1.25
per 1M output-tokens$10.00

Pricing over time

Input & output per 1M tokens · step-line = price changes

$1.25

input / 1M

— stable

$10.00

output / 1M

— stable

2026-06-142026-08-092026-09-06
Input
Output
Price change
⟳ synced weekly
Sectie 04

Tokens per seconde

Doorvoersnelheid in tokens per seconde, afgeleid uit gemeten P50-latency. Hogere waarden zijn beter; fluctuaties weerspiegelen serverbelasting bij de provider.

Doorvoer (tokens / s)292 / avg 272
41138

Geschat uit P50-latency × 200 output-tokens — het absolute getal hangt af van deze aanname; de trend is wat telt.

Sectie 05

Sterke & zwakke punten

Gebaseerd op benchmark-resultaten en geaggregeerde community-feedback over echte use-cases.

Sterke punten

Sterke algehele taalvaardigheidHeldere, coherente schrijfstijlBetrouwbare codeondersteuningUitstekende instructieopvolgingContextvenster van standaardGoede balans snelheid en kwaliteitMeertalige verwerking

Zwakke punten

Minder sterk dan topmodellenBeperkter bij zeer complexe takenNiet de goedkoopste optie
Sectie 06

Mogelijkheden

toolssource: litellmvisionjson modepdf inputreasoningjson schemaparallel toolsprompt cachingmax output tokens: 128000
Sectie 07

Veelgestelde vragen

gpt-5 is een veelzijdig model geschikt voor schrijven, samenvatten, coderen, Q&A en gespreksassistentie. Het biedt een goede balans tussen kwaliteit en snelheid.

Een betrouwbare, goed afgeronde keuze voor teams die schaalbaar willen werken met AI.

Tokonomix benchmark-samenvatting
Sectie 08

Beschikbaarheid

Beschikbaarheid

Nog geen meetdata

Er zijn nog niet genoeg API-aanroepen geregistreerd om beschikbaarheidsstatistieken voor dit model te tonen. Data verschijnt zodra het model live verkeer ontvangt.

Sectie 09

Tokonomix benchmark-oordelen

⚖️
Endorsed by 2 judges
Independent LLM judges evaluated this model on our weekly intelligence tests
cohere/command-a100/100 · 1 runs
1 correct0 partial0 wrong100% accuracy
claude-sonnet-4-560/100 · 41 runs
21 correct1 partial19 wrong51% accuracy
2026-09-06

GPT-5 quality jumps to 98/100, latency increases 27% to 7.6 seconds

GPT-5 demonstrates a significant quality improvement in this benchmark window, rising 13 points from 85 to an impressive 98 out of 100. The model now shows exceptional performance in coding tasks with a score of 96 and perfect multilingual capabilities at 100. However, this quality gain comes with a notable tradeoff in response time, as median latency has increased 27 percent from approximately 6 seconds to 7.6 seconds. The current window evaluated the model across 3 test runs compared to 2 in the previous period. It's worth noting that category coverage has shifted between windows, with the previous period measuring factual knowledge at 100 and reasoning at 70, while the current window focuses on coding and multilingual abilities. The reasoning score of 70 from the prior window suggested room for improvement in complex logical tasks, though we cannot directly compare to current performance as reasoning was not measured in this window. Users should expect substantially better overall output quality, particularly for multilingual and coding applications, but may experience longer wait times for responses.

Kwaliteit

98.0

Latency p50

7,599 ms

Testruns

3

Quality jumped 13 points Perfect multilingual score achieved Strong coding performance at 96 Latency increased 27 percent
Sectie 10

Volledig modelprofiel

gpt-5 — illustration 1
GPT-5: OpenAI's frontier-model toen het de vlaggenschip-positie overnam

gpt-5 is de doorlopende alias voor OpenAI's GPT-5 frontier-lijn. Tekst-plus-vision invoer, de brede multi-modale capaciteitset voortgezet vanuit de GPT-4o "omni" generatie, en het redeneeren-en-instructievolgen profiel dat de standaard-vlaggenschip positie overnam van de GPT-4o familie toen het werd uitgebracht.

Medio 2026 omvat de GPT-5 lijn verschillende varianten — basis GPT-5, de 5.1 refresh, de 5.2 release, codex-specialisaties, mini en nano formaat-klassen. Deze pagina behandelt de basis gpt-5 alias als het toegangspunt tot de familie.

Wat GPT-5 naar de vlaggenschip-positie bracht

De sprong van GPT-4o naar GPT-5 was minder één enkele capaciteitssprong en meer een verzameling van incrementele verbeteringen die in de meeste evaluatiecategorieën opliepen:

  • Strakker instructievolgen bij multi-stap taken waar GPT-4o af en toe de draad kwijtraakte.
  • Materieel betere lange-context aandacht. Dezelfde context-window getallen als GPT-4o maar met aandacht die verder in de buffer standhoudt.
  • Verbeterde tool-use ergonomie — parallelle aanroepen, schema-naleving bij complexe schema's, herstel van gedeeltelijke tool-fouten.
  • Consistentere weigeringsgedrag bij randgeval-prompts die in GPT-4o brede variantie over runs produceerden.
  • Beter-gekalibreerde onzekerheid. Het model is bereidwilliger om "Ik weet het niet" te zeggen en minder geneigd tot zelfverzekerde hallucinatie bij de soorten prompts die GPT-4o zwakke plekken blootlegden.

Geen van deze zijn individueel een generatiesprong. Het collectieve effect is betekenisvol genoeg dat voor nieuwe projecten die in 2026 starten, GPT-5 gewoonlijk de juiste OpenAI standaard is, tenzij kostenniveau-dimensionering je richting een mini of nano variant duwt.

Waar het goed landt

Workloads waar het GPT-5 kwaliteitsprofiel zich onderscheidt van de GPT-4o familie:

  • Multi-stap redeneertaken waar het model inferenties moet koppelen over langere sequenties zonder de draad kwijt te raken.
  • Tool-use zware agents waar de parallelle-aanroep ergonomie en schema-betrouwbaarheid vertalen naar minder mislukte tool-invocaties per sessie.
  • Lange-context document workloads waar aandachtskwaliteit in de achterste helft van de buffer evenveel uitmaakt als de buffer-grootte.
  • Productie pipelines die leunen op JSON output waar 5's schema-naleving downstream parsing-fouten vermindert.
  • Conversatie-interfaces waar weigeringsconsistentie over diverse gebruikersinvoer belangrijk is.

Waar het tekortschiet

Het is het frontier-tier model. De beperkingen die daarmee komen:

  • Per-verzoek kosten zijn hoger dan de mini-tier alternatieven. Voor bulk classificatie, extractie, of eenvoudige conversatie-ondersteuning, is GPT-5-mini of GPT-4o-mini de betere unit-economics keuze.
  • Latency is hoger dan kleinere modellen. Voor interactieve UI's waar typsnelheid belangrijk is, weeg de latency-kosten af tegen het kwaliteitsvoordeel.
  • Geen audio, realtime voice, of video native verwerking op het basis gpt-5 endpoint. De audio-preview lijn, realtime preview, en transcribe en TTS endpoints blijven de juiste paden voor die workloads.
  • Self-hosted deployment niet beschikbaar. Alleen OpenAI API. Het /usecases/local overzicht behandelt wat beschikbaar is wanneer on-prem operatie vereist is.

Waar het staat ten opzichte van het veld

Medio 2026 ziet de frontier-tier vergelijking er als volgt uit:

Tegen Claude Opus 4.6 en 4.7. GPT-5 wint over het algemeen op tool-use ergonomie en schema-betrouwbare JSON output. Opus wint over het algemeen op zorgvuldige redeneerstijl en op Europese-taal administratief proza. De twee wisselen overwinningen op benchmark categorieën; de juiste keuze hangt af van welke categorieën belangrijk zijn voor jouw product. De categorie-niveau vergelijking staat op /benchmarks/leaderboard.

Tegen de Gemini 3 familie. Gemini's lange-context verwerking op de multi-miljoen-token schaal is onderscheidend. GPT-5 houdt stand bij de meer conventionele sub-200k context groottes waar de meeste productie workloads op opereren.

Tegen de open-weight frontier modellen. Llama, Mistral Large, en de Qwen frontier lijn zijn self-hostable voor gevallen waar API-only modellen geen optie zijn. GPT-5 wint op ontwikkelaar ergonomie en op ruwe kwaliteit op de meeste benchmarks; de open modellen winnen wanneer je weights in je eigen infrastructuur nodig hebt. Zie /usecases/local.

De eerlijke framing: voor OpenAI-shop teams die in 2026 opnieuw beginnen, is gpt-5 de juiste standaard. Voor teams die kiezen tussen vendors, hangt het antwoord af van welke competitieve as het meest belangrijk is voor het product.

Wanneer de doorlopende alias te gebruiken versus een gedateerde snapshot

De doorlopende gpt-5 alias pikt OpenAI's incrementele releases automatisch op. De gedateerde snapshots (gpt-5-2025-08-07, gpt-5.1-2025-11-13, etc.) bevriezen specifieke releases voor productie-stabiele deployments.

Voor actieve ontwikkeling en onderzoek is de doorlopende alias prima. Voor verzonden productie deployments waar gedragsvoorspelbaarheid belangrijk is, pin naar een gedateerde snapshot en migreer vooruit op je eigen evaluatieschema.

Het kiezen

Grijp naar gpt-5 wanneer:

  • Je OpenAI's vlaggenschip-kwaliteit nodig hebt en de per-verzoek kosten acceptabel zijn voor de workload.
  • De applicatie profiteert van de tool-use, lange-context, of redeneerverbeteringen ten opzichte van GPT-4o.
  • Gedragsconsistentie over diverse invoer belangrijk is voor jouw product.

Sla het over wanneer:

  • Een mini-tier model in de GPT-5 of GPT-4o familie de taak afhandelt tegen betekenisvol lagere kosten.
  • Audio, realtime voice, of video de echte vereiste is — gebruik de gespecialiseerde endpoints.
  • On-prem deployment verplicht is.
  • Een frontier model van een andere vendor wint op de as die het meest belangrijk is voor jouw product.

Deployment-opmerkingen

Standaard Chat Completions API. Tool-use, structured-output, vision input, en streaming gedragen zich allemaal als productie-grade. Het API-oppervlak is forward-compatible met de GPT-5 gedateerde snapshots en de codex specialisaties.

OpenAI's gehoste fine-tuning ondersteunt GPT-5, wat één van de meer praktische paden is om additionele kwaliteit uit te persen voor smalle domeinen.

De pragmatische lezing. gpt-5 is de juiste OpenAI standaard voor nieuwe frontier-tier projecten in 2026, tenzij kostenniveau-dimensionering of een gespecialiseerde modaliteit-vereiste ergens anders naar wijst. Vergelijk het tegen de alternatieven op dezelfde prompts bij /live-test.

Laatste technische review: 2026-05-22 — Tokonomix.ai

gpt-5 — illustration 2gpt-5 — illustration 3
Laatste automatische test
8 sep 2026 · 20:06 UTC · Snelheidstest
P50 latency
686 ms
P95 latency
693 ms
Fouten
0 / 6 runs
Laatst beoordeeld door Tokonomix-team·26 mei 2026