GPT-5 API — флагманская модель OpenAI

GPT-5 — флагманская текстовая модель OpenAI: глубокие многошаговые рассуждения, сильный код, разбор изображений на входе. Через Trackly AI она доступна по OpenAI-совместимому API — тот же /v1/chat/completions, оплата в рублях с российской карты, работает без VPN. Берите её там, где ошибка стоит дорого; для потока типовых запросов в линейке есть mini и nano.

Что умеет GPT-5 и для каких задач она подходит?

GPT-5 — рассуждающая модель: перед ответом она строит внутреннюю цепочку рассуждений и за счёт этого справляется там, где младшие модели начинают ошибаться. Сильные стороны — многошаговая логика, проектирование и рефакторинг кода, юридический и финансовый разбор документов, агентные сценарии с вызовом инструментов. На вход принимает текст и изображения: скриншоты интерфейсов, схемы, фото документов. Контекстное окно — 400K, так что в один запрос помещается пакет документов или заметная часть репозитория.

Типовые сценарии: ассистент-аналитик по сложной документации, ревью и генерация кода, многошаговые агенты с tools, тексты с высокой ценой ошибки — от технических спецификаций до договоров.

Чем GPT-5 отличается от GPT-5 mini и GPT-5 nano?

	GPT-5	GPT-5 mini	GPT-5 nano
Класс задач	максимум качества: рассуждения, код, агенты	повседневные продуктовые задачи	массовые и быстрые: классификация, экстракция
Вход через наш API	текст и изображения	текст и изображения	только текст
Скорость ответа	ниже всех в линейке	средняя	самая высокая
Стоимость	самая высокая в линейке	средняя	самая низкая

Практичное правило: сначала проверьте задачу на GPT-5 mini — если качества хватает, флагман не нужен. GPT-5 оставьте для шагов, где важна каждая деталь. Массовые однотипные запросы дешевле всего гонять через GPT-5 nano. Точные ставки за вход и выход по всей тройке — на странице цен, по GPT-5 — в калькуляторе выше.

Как подключить GPT-5 через API?

Формат OpenAI-совместимый: берёте официальный SDK, меняете base_url на https://api.trackly.one/v1, подставляете ключ из личного кабинета:

resp = client.chat.completions.create(
    model="openai/gpt-5",
    messages=[{"role": "user", "content": "Найди слабые места в этой архитектуре: ..."}],
    max_completion_tokens=2048,
)

Мы принимаем и новый max_completion_tokens, и классический max_tokens — шлюз сам приводит поле к требованиям OpenAI, поэтому работают и свежие SDK, и старые клиенты. Стриминг по SSE, tools и response_format — как у OpenAI. Первый запрос за пять минут — в Quick start, детали контракта — в гайде по тексту и чату. Списание — по фактическому usage после успешного ответа.

Что GPT-5 делает плохо?

• Скорость: рассуждающая модель «думает» перед ответом, и при высоком reasoning_effort до первого токена проходят десятки секунд. Для интерактивного чата передавайте reasoning_effort: "low" — параметр пробрасывается через наш API как есть.
• Генерации изображений, аудио и видео нет — на выходе всегда текст. Картинки GPT-5 умеет только принимать на вход.
• Массовые однотипные задачи: классификацию и экстракцию флагман решает не лучше младших моделей, а обходится заметно дороже.
• Короткие бытовые вопросы: глубина рассуждений здесь не нужна, а время ответа и стоимость выше, чем у mini.

Кому подойдёт GPT-5, а кому взять соседнюю модель?

GPT-5 — выбор для шагов, где качество критично: сложный анализ, архитектура, финальный ответ агента. Повседневные продуктовые задачи быстрее и дешевле закрывает GPT-5 mini, массовый поток — nano. Альтернатива того же класса у Anthropic — Claude Opus 4.7: обе модели доступны по одному ключу, так что сравнить их на своей задаче можно за вечер. А пощупать модель без кода — ChatGPT-5 в чате.