Model
.ai
ওপেন AI মডেল ট্র্যাক করছি
GPT 5 Pro
OpenAI | 400,000 token context | $15.00/M input, $120.00/M output. GPT-5 Pro হল OpenAI-এর সবচেয়ে উন্নত মডেল, যা যুক্তি, কোডের গুণমান এবং ব্যবহারকারীর অভিজ্ঞতায় বড় উন্নতি নিয়ে এসেছে। এটি জটিল কাজের জন্য অপ্টিমাইজড যা ধাপে ধাপে যুক্তি, নির্দেশনা অনুসরণ এবং উচ্চ-ঝুঁকিপূর্ণ ব্যবহারে নির্ভুলতা প্রয়োজন। এটি টেস্ট-টাইম রাউটিং ফিচার এবং উন্নত প্রম্পট বোঝার ক্ষমতা সমর্থন করে, যার মধ্যে ব্যবহারকারী-নির্দিষ্ট উদ্দেশ্য যেমন "think hard about this" অন্তর্ভুক্ত। উন্নতিগুলোর মধ্যে রয়েছে হ্যালুসিনেশন, সাইকোফ্যান্সি হ্রাস এবং কোডিং, লেখালেখি ও স্বাস্থ্য সম্পর্কিত কাজগুলিতে উন্নত পারফরম্যান্স।
এই মডেলের গাইড
সব গাইড
GPT-5 Pro হল OpenAI-এর সবচেয়ে সক্ষম মডেল, উচ্চ-ঝুঁকিপূর্ণ কাজের জন্য তৈরি যেখানে যুক্তির গভীরতা, নির্দেশনার সঠিকতা এবং নির্ভুলতা গতি বা খরচের চেয়ে বেশি গুরুত্বপূর্ণ। এটি ৪০০,০০০ টোকেন প্রসঙ্গ সমর্থন করে এবং 'think hard about this' এর মতো উদ্দেশ্য সংকেতের প্রতিক্রিয়া জানায় যাতে সমস্যায় আরও কম্পিউট ব্যবহার করে। বন্ধ ওজন, শুধুমাত্র API-র মাধ্যমে, এবং মূল্য অনুযায়ী — এটি পেশাদারদের জন্য একটি টুল যারা সেরা আউটপুট প্রয়োজন এবং বিল বহন করতে পারে।

পরিচিত

  • জটিল, বহু-অংশ সমস্যা নিয়ে ধাপে ধাপে যুক্তি
  • আগের OpenAI মডেলগুলোর তুলনায় কম হ্যালুসিনেশন এবং সাইকোফ্যান্সি
  • উচ্চ-ঝুঁকিপূর্ণ কাজের জন্য শক্তিশালী কোড গুণমান এবং নির্ভুলতা
  • ইনফারেন্স সময় ব্যবহারকারীর নির্দিষ্ট যুক্তি তীব্রতার প্রতি সাড়া দেয়
  • ৪০০,০০০ টোকেন প্রসঙ্গ দীর্ঘ নথি এবং বিস্তৃত কথোপকথন পরিচালনা করে

সতর্ক থাকুন

  • আউটপুট খরচ $120 প্রতি মিলিয়ন টোকেন — দীর্ঘ এজেন্টিক রান দ্রুত ব্যয়বহুল হতে পারে।
  • বন্ধ ওজন, স্থানীয় স্থাপন নেই, Hugging Face রিপোজিটরি নেই।
  • এই মূল্য স্তরে, প্রতিটি প্রম্পট তার মূল্য অর্জন করা উচিত; সাধারণ ব্যবহার কঠিন।

চেষ্টা করার প্রম্পটস

একটি জটিল কোডবেস সিদ্ধান্ত নিরীক্ষণ করুন
আমার একটি পাইথন সার্ভিস আছে যা আর্থিক লেনদেন প্রক্রিয়া করে। এটি বর্তমানে একটি একক Postgres ডাটাবেস ব্যবহার করে রো-লেভেল লকিং সহ সমান্তরালতার জন্য। আমরা প্রায় ৫০০ সমান্তরাল ব্যবহারকারীর কাছে সংঘর্ষ দেখছি। আমাকে ইভেন্ট-সোর্সিং আর্কিটেকচারে অ্যাপেন্ড-ওনলি লগে যাওয়ার ট্রেড-অফ এবং বর্তমান পদ্ধতি অপটিমিস্টিক লকিং এবং রিড রেপ্লিকা দিয়ে টিউন করার ট্রেড-অফ ব্যাখ্যা করুন। ব্যর্থতার মোড সম্পর্কে স্পষ্ট থাকুন।
একটি কঠিন রোগ নির্ণয়ের যুক্তি বিশ্লেষণ করুন
এটি নিয়ে গভীর চিন্তা করুন। একজন রোগী ক্লান্তি, অজানা ওজন কমে যাওয়া, রাতের ঘাম এবং বাম সুপ্রাক্লাভিকুলার অঞ্চলে স্পর্শযোগ্য লিম্ফ নোড নিয়ে উপস্থিত হয়। জরুরি ক্রমে পার্থক্যকারী রোগ নির্ণয় তালিকাভুক্ত করুন, প্রতিটির যুক্তি ব্যাখ্যা করুন, সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ পরবর্তী পরীক্ষা নির্ধারণ করুন এবং কেন তা ন্যায্যতা দিন।
একটি বহু-ধাপ গবেষণা প্রকল্প পরিকল্পনা করুন
আমাকে বুঝতে হবে ২০৩৫ সালের মধ্যে শিল্প সিমেন্ট উৎপাদনের সময় কার্বন ক্যাপচার অর্থনৈতিকভাবে ব্যাপকভাবে কার্যকর কিনা। আমাকে মূল উপ-প্রশ্নগুলো ভাগ করুন, কোথায় প্রমাণ সবচেয়ে শক্তিশালী এবং দুর্বল তা চিহ্নিত করুন, কোন অনুমানগুলি ভুল হলে সিদ্ধান্ত সবচেয়ে বেশি পরিবর্তিত হবে তা ফ্ল্যাগ করুন, এবং একটি গবেষণা ক্রম প্রস্তাব করুন।

তুলনা করুন

  • gpt-oss-120b
    ওপেন-ওয়েটস মডেল
    131,072 টোকেন প্রসঙ্গ · $0.15/M ইনপুট, $0.60/M আউটপুট
  • gpt-oss-20b
    ওপেন-ওয়েটস মডেল
    131,072 টোকেন প্রসঙ্গ · $0.02/M ইনপুট, $0.09/M আউটপুট
  • gpt oss 120b Turbo
    ওপেন-ওয়েটস মডেল
    131,072 টোকেন প্রসঙ্গ · $0.15/M ইনপুট, $0.60/M আউটপুট
  • GPT-6 Luna
    শুধুমাত্র API মডেল
    1,050,000 টোকেন প্রসঙ্গ · $0.10/M ইনপুট, $0.50/M আউটপুট
openai থেকে আরও টেক্সট মডেল

মানুষ যে প্রশ্ন করে

আমি কি GPT-5 Pro স্থানীয়ভাবে চালাতে বা ওজন ডাউনলোড করতে পারি?
না। GPT-5 Pro শুধুমাত্র API-র মাধ্যমে; OpenAI ওজন প্রকাশ করেনি এবং কোনো Hugging Face রিপোজিটরি নেই।
GPT-5 Pro-এর মূল্য কত এবং প্রসঙ্গ উইন্ডো কত বড়?
ইনপুট টোকেন প্রতি $15.00 এবং আউটপুট টোকেন প্রতি $120.00 খরচ হয়, প্রসঙ্গ উইন্ডো ৪০০,০০০ টোকেন।
GPT-5 Pro অন্যান্য GPT-5 ভেরিয়েন্ট থেকে কীভাবে আলাদা?
GPT-5 Pro OpenAI-এর সবচেয়ে উন্নত মডেল হিসেবে অবস্থান করে, যা জটিল যুক্তি, নির্ভুলতা এবং উচ্চ-ঝুঁকিপূর্ণ কাজের জন্য অপ্টিমাইজ করা হয়েছে, গতি বা খরচ দক্ষতার জন্য নয়।
ক্যাপ্টেনের সিদ্ধান্ত
OpenAI তৈরি সবচেয়ে ধারালো টুল — যদি কাজ সত্যিই এর প্রয়োজন হয় তবে মূল্য সাশ্রয়ী, অন্যথায় কঠিন।
ক্যাপ্টেন এই নোটস মডেলের নিজস্ব বর্ণনা এবং মডেল কার্ড থেকে লিখেছেন। দাম এবং প্রসঙ্গের আকার লেখার সময় প্রদানকারীর এবং পরিবর্তিত হতে পারে।
Ranking badge
Updated Oct 22, 2026
ModelTrends.ai-তে GPT 5 Pro: Heat 3,043°
Made this model? Show this badge on your page.
Paste it into your Hugging Face card or Civitai description.
কিভাবে এই স্কোর গঠিত হয়
এই মডেলের এখনো কোনো উৎস থেকে জনপ্রিয়তার তথ্য নেই, তাই এটি 7,000° এর নিচে একটি স্ট্যান্ড-ইন নম্বর বহন করে যা তালিকাগুলো সম্পূর্ণ রাখে। এটি কখনো তথ্যসহ মডেলের থেকে উপরে র‍্যাঙ্ক পায় না। উৎস রিপোর্ট করলে এখানে ব্রেকডাউন দেখানো হবে।
শব্দকোষ: এখানে ব্যবহৃত শব্দগুলো
হিট স্কোর
একটি সংখ্যা যা দেখায় মডেলটি এখন কতটা ব্যবহৃত এবং চাওয়া হচ্ছে, 0° থেকে 9,999° পর্যন্ত। এই সাইটের প্রতিটি তালিকা যা hottest বলে সেটি এই স্কোর অনুযায়ী সাজানো হয়, আর কিছু নয়।
ফ্লোর
প্রতিটি মডেল যার কাছে আসল ডেটা আছে তার জন্য 7,000° থেকে শুরু। স্কেল 0° থেকে 9,999° পর্যন্ত; ফ্লোরের নিচের অংশ স্ট্যান্ড-ইন (ডেটা ছাড়া মডেল) এর জন্য রাখা হয়েছে, যাতে ডেটা থাকা মডেল সবসময় ডেটা ছাড়া মডেলের উপরে থাকে। ফ্লোর সবার জন্য একই এবং কিছু নির্ধারণ করে না; এর উপরের ডিগ্রি গুলোই মাপ।
ডাউনলোড-সমতুল্য
যা কিছু স্কোর ডাউনলোড হিসেবে গণনা করে, সব যোগ করা হয়েছে: ডাউনলোড নিজেই, প্রতিটি টরেন্ট সিডার 1,000 হিসেবে, প্রতিটি AI Horde ছবি এবং প্রতিটি জেনারেশন সাইটে রান এক হিসেবে।
লগ স্কেল
দশের ভিত্তিতে গণনা, একের ভিত্তিতে নয়: 1,000 থেকে 10,000 ডাউনলোডে যাওয়া একই ডিগ্রি যোগ করে যেমন 10,000 থেকে 100,000 এ যাওয়া। এটা বড় মডেলগুলোকে সবকিছু ছাপিয়ে যাওয়া থেকে রোধ করে।
লাইক
প্রতিটি উৎস থেকে থাম্বস আপ এবং লাইক, লগ স্কেলে প্রতিটি ডাউনলোডের অর্ধেক মূল্যমান।
গ্রহণের হার
একটি মডেল এখন প্রতিদিন কত ডাউনলোড পাচ্ছে, একটি উৎসের দুই রিডিংয়ের পার্থক্য থেকে। ডাউনলোড টার্মের এক চতুর্থাংশ ওজন।
পরিমাপ করা এবং অনুমান করা
পরিমাপ করা মানে একটি উৎসের দুটি রিডিং আছে এবং তার মধ্যে পার্থক্য সত্য। অনুমান করা মানে শুধু আজকের মোট জানা আছে এবং অতীত মডেলের জীবনের উপর ছড়িয়ে দেওয়া হয়েছে; সাইট বলে কোনটি দেখাচ্ছে।
সিডার
যে কেউ ওজনের একটি কপি অনলাইনে রাখে অন্যদের টরেন্টের মাধ্যমে ডাউনলোড করার জন্য, অথবা একটি হোস্ট করা মিরর যা একই কাজ করে। প্রতিটি 1,000 ডাউনলোড হিসাবে গণনা হয়।
AI হোর্ড
একটি স্বেচ্ছাসেবক নেটওয়ার্ক যা দানকৃত কম্পিউটারে বিনামূল্যে ছবি তৈরি করে। একটি মডেলের সাথে এটি যত ছবি তৈরি করেছে তা প্রকাশ্য, এবং প্রতিটি একটি ডাউনলোড হিসাবে গণ্য হয়।
জেনারেশন সাইটসমূহ
সাইটগুলো যারা তাদের নিজস্ব মডেলের কপি হোস্ট করে এবং মানুষকে সেটি দিয়ে ছবি তৈরি করতে দেয়, যেমন PixAI, SeaArt এবং Yodayo। তাদের ডাউনলোড Civitai এর মতো গণনা হয় এবং প্রতিটি জেনারেশন রান একটি ডাউনলোড হিসাবে গণ্য হয়।
OpenRouter টোকেন
Claude বা GPT এর মতো API এর মাধ্যমে পরিবেশিত একটি টেক্সট মডেলের ওজন ডাউনলোড করার কিছু থাকে না, তাই এর ব্যবহার টোকেনে পরিমাপ করা হয়: OpenRouter এর মাধ্যমে এটি পড়া এবং লেখা টেক্সটের অংশ, যা অনেক অ্যাপ ব্যবহার করে, গত ৩০ দিনে। প্রতি 10,000,000 টোকেনকে একটি ডাউনলোড হিসেবে গণ্য করা হয়। উৎস: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0।
পূর্ণ মডেল (চেকপয়েন্ট)
ওজনগুলো নিজেই, সেই ফাইল যা নিজে থেকে জেনারেট করে। এটি একটি বোনাস পায় কারণ অ্যাড-অনগুলো এর উপর নির্ভর করে।
LoRA এবং এমবেডিং
ছোট অ্যাড-অন ফাইল যা অন্য কারো ওজনকে একটি স্টাইল, চরিত্র বা ধারণার দিকে পরিচালিত করে। এগুলো একা চালানো যায় না।
পরিবার এবং ওজন
যে বেসের উপর একটি মডেল তৈরি হয়, যেমন SD 1.5, SDXL, Flux বা Wan। প্রতিটি মডেল তার পরিবারের ওজনের রিলিজ তারিখ উত্তরাধিকার সূত্রে পায়।
বয়স
পরিবারের ওজন কতদিন আগে বের হয়েছে তার জন্য ডিগ্রি কমানো হয়: বছরে ১৫০°, সর্বোচ্চ ৭৫০° পর্যন্ত। এটি পুরানো ডাউনলোডগুলো ধরে রাখে যেগুলো বছরের পর বছর জমা হয়েছে তালিকার শীর্ষ থেকে ফ্রিজ করে।
পরিবার বুস্ট
একটি ছোট, সীমাবদ্ধ ধাক্কা LoRA গুলোর জন্য যেগুলো এই সাইট এখন এগিয়ে দিচ্ছে, সবসময় ব্রেকডাউনে তালিকাভুক্ত থাকে।
স্ট্যান্ড-ইন স্কোর
একটি স্থিতিশীল সংখ্যা যা একটি মডেলের জন্য দেওয়া হয় যার কোন উৎস এখনও রিপোর্ট করেনি, যাতে তালিকা সম্পূর্ণ থাকে। এটি কখনোই ডেটা সহ মডেলের উপরে স্থান পায় না।
নতুন! (গ্রেস পিরিয়ড)
7 দিনের কম বয়সী একটি মডেল স্কোরের পরিবর্তে নতুন! দেখায় এবং র‌্যাঙ্কিংয়ে স্থান পায় না। এর স্কোর প্রথম দিন থেকে গণনা হয়, কিন্তু একদিন বয়সী মডেল দ্রুত বৃদ্ধি পায়, তাই অপেক্ষা না করলে সপ্তাহের #1 সবসময় গতকালের নতুন মডেল হতো, সপ্তাহ ধরে টিকে থাকা মডেলের পরিবর্তে।
ট্রেন্ড
একটি মডেলের বৃদ্ধি একটি নির্দিষ্ট সময়ে কেমন হয়েছে তা একই সময়ের মধ্যে সাধারণ মডেলের বৃদ্ধির সাথে তুলনা করে। সাধারণের চেয়ে দ্রুত হলে তা বৃদ্ধি, ধীর হলে পতন হিসেবে পড়ে।
সাধারণ মডেল
ক্যাটালগের মাঝামাঝি: অর্ধেক মডেল একটি সংখ্যার সাথে সময়কালে দ্রুত বৃদ্ধি পেয়েছে, অর্ধেক ধীর।