GPT 5 प्रो
3043°
इस मॉडल को चलाएं
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OpenAI | 400,000 टोकन संदर्भ | $15.00/M इनपुट, $120.00/M आउटपुट। GPT-5 प्रो OpenAI का सबसे उन्नत मॉडल है, जो तर्क, कोड गुणवत्ता, और उपयोगकर्ता अनुभव में बड़े सुधार प्रदान करता है। यह जटिल कार्यों के लिए अनुकूलित है जिनमें चरण-दर-चरण तर्क, निर्देश पालन, और उच्च-दांव वाले उपयोग मामलों में सटीकता आवश्यक है। यह टेस्ट-टाइम रूटिंग फीचर्स और उन्नत प्रॉम्प्ट समझ का समर्थन करता है, जिसमें उपयोगकर्ता-निर्दिष्ट इरादा जैसे "think hard about this" शामिल हैं। सुधारों में भ्रम, चापलूसी में कमी, और कोडिंग, लेखन, और स्वास्थ्य-संबंधी कार्यों में बेहतर प्रदर्शन शामिल हैं।
इस मॉडल के लिए गाइड
ओपन वेट्स, ओपन सोर्स और केवल API: आप वास्तव में क्या कर सकते हैं
अक्टूबर 2026 में AI मॉडल कैसे चुनें: बंद स्रोत समाचार, फिर डाउनलोड करने योग्य खुले वज़न
2026 में सबसे सस्ते 10 ChatGPT विकल्प: मुफ्त लोकल मॉडल, मुफ्त टियर और फ्लैट-रेट प्लान
कैप्टन के नोट्स
2026-10-13 के नोट्स
GPT-5 Pro OpenAI का सबसे सक्षम मॉडल है, जो उच्च-स्तरीय कार्यों के लिए बनाया गया है जहाँ reasoning की गहराई, निर्देश की सटीकता और शुद्धता गति या लागत से अधिक महत्वपूर्ण होती है। यह 400,000 टोकन संदर्भ का समर्थन करता है और 'इस पर गहराई से सोचो' जैसे इरादे के संकेतों पर अधिक कंप्यूटिंग लगाता है। बंद वजन, केवल API, और उसी के अनुसार कीमत — यह पेशेवरों के लिए एक उपकरण है जिन्हें सर्वोत्तम आउटपुट चाहिए और जो बिल वहन कर सकते हैं।
के लिए जाना जाता है
- जटिल, बहु-भाग समस्याओं पर चरण-दर-चरण reasoning
- पहले के OpenAI मॉडलों की तुलना में कम हल्लूसीनेशन और चापलूसी
- उच्च-स्तरीय कार्यों में मजबूत कोड गुणवत्ता और सटीकता
- इन्फरेंस समय पर उपयोगकर्ता द्वारा निर्दिष्ट reasoning तीव्रता का जवाब देता है
- 400,000 टोकन संदर्भ लंबे दस्तावेज़ और विस्तारित बातचीत संभालता है
सावधान रहें
- आउटपुट की कीमत $120 प्रति मिलियन टोकन है — लंबी एजेंटिक रन महंगी हो सकती है।
- बंद वजन, कोई लोकल डिप्लॉयमेंट नहीं, कोई Hugging Face रिपॉजिटरी नहीं।
- इस मूल्य स्तर पर, हर प्रॉम्प्ट को अपना मूल्य साबित करना चाहिए; आकस्मिक उपयोग मुश्किल है।
के लिए सबसे अच्छा
प्रयास करने के लिए प्रॉम्प्ट
एक जटिल कोडबेस निर्णय का ऑडिट करें
मेरे पास एक Python सेवा है जो वित्तीय लेनदेन संसाधित करती है। यह वर्तमान में एकल Postgres डेटाबेस का उपयोग करती है जिसमें समवर्तीता के लिए रो-स्तरीय लॉकिंग है। हम लगभग 500 समवर्ती उपयोगकर्ताओं पर टकराव देख रहे हैं। मुझे इवेंट-सोर्सिंग आर्किटेक्चर (append-only लॉग) में जाने के ट्रेड-ऑफ समझाएं बनाम वर्तमान दृष्टिकोण को optimistic locking और read replicas के साथ ट्यून करने के। विफलता मोड के बारे में विशिष्ट रहें।
एक कठिन निदान पर तर्क करें
इस पर गहराई से सोचें। एक रोगी थकान, अनजानी वजन कमी, रात को पसीना आना और बाएं सुप्राक्लेविकुलर क्षेत्र में एक सूजे हुए लिम्फ नोड के साथ आता है। आपातकालीनता के क्रम में भेदभावात्मक निदान सूचीबद्ध करें, प्रत्येक के पीछे तर्क समझाएं, सबसे महत्वपूर्ण अगली जांच पहचानें और उसका औचित्य दें।
एक बहु-चरण अनुसंधान परियोजना की योजना बनाएं
मुझे यह समझना है कि क्या 2035 तक औद्योगिक सीमेंट उत्पादन के बिंदु पर कार्बन कैप्चर आर्थिक रूप से व्यवहार्य होगा। इसे मुख्य उप-प्रश्नों में विभाजित करें जिन्हें मुझे जवाब देना है, जहां साक्ष्य सबसे मजबूत और सबसे कमजोर हैं, उन धारणाओं को चिन्हित करें जो गलत होने पर निष्कर्ष को सबसे अधिक बदलेंगी, और एक अनुसंधान अनुक्रम सुझाएं।
की तुलना करें
- gpt-oss-120bओपन-वेट्स मॉडल131,072 टोकन संदर्भ · $0.15/M इनपुट, $0.60/M आउटपुट
- gpt-oss-20bओपन-वेट्स मॉडल131,072 टोकन संदर्भ · $0.02/M इनपुट, $0.09/M आउटपुट
- gpt oss 120b Turboओपन-वेट्स मॉडल131,072 टोकन संदर्भ · $0.15/M इनपुट, $0.60/M आउटपुट
- GPT-6 Lunaकेवल API मॉडल1,050,000 टोकन संदर्भ · $0.10/M इनपुट, $0.50/M आउटपुट
openai से और टेक्स्ट मॉडल
लोग जो सवाल पूछते हैं
- क्या मैं GPT-5 Pro को लोकल चला सकता हूँ या वजन डाउनलोड कर सकता हूँ?
- नहीं। GPT-5 Pro केवल API के माध्यम से है; OpenAI ने वजन जारी नहीं किए हैं और कोई Hugging Face रिपॉजिटरी नहीं है।
- GPT-5 Pro की कीमत क्या है और संदर्भ विंडो कितनी है?
- यह $15.00 प्रति मिलियन इनपुट टोकन और $120.00 प्रति मिलियन आउटपुट टोकन पर है, संदर्भ विंडो 400,000 टोकन है।
- GPT-5 Pro अन्य GPT-5 संस्करणों से कैसे अलग है?
- GPT-5 Pro OpenAI का सबसे उन्नत मॉडल है, जटिल reasoning, सटीकता और उच्च-स्तरीय कार्यों के लिए अनुकूलित, न कि गति या लागत दक्षता के लिए।
कैप्टन का निर्णयOpenAI का सबसे तेज़ उपकरण — यदि कार्य वास्तव में इसकी मांग करता है तो कीमत योग्य, अन्यथा मुश्किल से उचित।
कैप्टन ये नोट्स मॉडल के अपने विवरण और मॉडल कार्ड से लिखता है। कीमतें और संदर्भ आकार लेखन के समय प्रदाता के हैं और बदल सकते हैं।
Ranking badge
Updated Oct 22, 2026
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यह स्कोर कैसे जमा होता है
इस मॉडल के पास अभी तक किसी भी स्रोत से लोकप्रियता डेटा नहीं है, इसलिए इसमें 7,000° से नीचे एक स्टैंड-इन नंबर होता है जो सूचियों को पूरा रखता है। यह कभी भी डेटा वाले मॉडल से ऊपर रैंक नहीं करता। जैसे ही कोई स्रोत रिपोर्ट करता है, यहाँ उसका विवरण दिखता है।
शब्दावली: यहाँ इस्तेमाल हुए शब्द
- हीट स्कोर
- एक नंबर जो बताता है कि मॉडल अभी कितना इस्तेमाल हो रहा है और कितना पसंद किया जा रहा है, 0° से 9,999° तक। इस साइट की हर 'सबसे गर्म' सूची इसी के हिसाब से सॉर्ट होती है।
- फ्लोर
- 7,000° जो हर मॉडल को असली डेटा के साथ मिलता है। स्केल 0° से 9,999° तक चलता है; फ्लोर से नीचे का हिस्सा बिना डेटा वाले मॉडल के लिए रखा गया है, ताकि डेटा वाला मॉडल हमेशा ऊपर रहे। फ्लोर सबके लिए एक जैसा है और कुछ तय नहीं करता; इससे ऊपर के डिग्री माप हैं।
- डाउनलोड-बराबर
- स्कोर जो कुछ भी डाउनलोड मानता है, उसका जोड़: खुद डाउनलोड, हर टोरेंट सीडर को 1,000, हर AI Horde इमेज और हर जनरेशन साइट पर रन को 1 माना जाता है।
- लॉग स्केल
- दस के हिसाब से गिनती, एक-एक करके नहीं: 1,000 से 10,000 डाउनलोड जाना उतना ही डिग्री बढ़ाता है जितना 10,000 से 100,000 जाना। इससे बड़े मॉडल बाकी सबको दबाते नहीं।
- लाइक्स
- हर स्रोत से अंगूठा ऊपर और लाइक्स, जो लॉग स्केल पर आधे डाउनलोड के बराबर हैं।
- अपनाने की दर
- अभी मॉडल को रोजाना कितने डाउनलोड मिल रहे हैं, दो माप के बीच के अंतर से। डाउनलोड के वजन का एक चौथाई।
- मापा और अनुमानित
- मापा मतलब किसी स्रोत के दो रीडिंग मौजूद हैं और उनका अंतर असली है। अनुमानित मतलब केवल आज का कुल पता है और पिछला डेटा मॉडल के जीवनकाल में फैला हुआ है; साइट बताती है कि कौन सा दिखा रही है।
- सीडर
- कोई जो वज़न की कॉपी ऑनलाइन रखता है ताकि दूसरे टोरेंट के जरिए डाउनलोड कर सकें, या होस्टेड मिरर जो ऐसा करता है। हर एक को 1,000 डाउनलोड माना जाता है।
- AI हॉरड
- एक स्वयंसेवी नेटवर्क जो दान किए गए कंप्यूटरों पर मुफ्त में इमेज बनाता है। किसी मॉडल के साथ बनाई गई इमेज की संख्या सार्वजनिक होती है, और हर एक को एक डाउनलोड माना जाता है।
- जनरेशन साइट्स
- ऐसी साइट्स जो अपने मॉडल की कॉपी होस्ट करती हैं और लोगों को उससे जनरेट करने देती हैं, जैसे PixAI, SeaArt और Yodayo। इनके डाउनलोड Civitai की तरह गिने जाते हैं और हर जनरेशन रन को एक डाउनलोड माना जाता है।
- OpenRouter टोकन
- Claude या GPT जैसे API के माध्यम से सेवा प्राप्त टेक्स्ट मॉडल के लिए डाउनलोड करने के लिए कोई वज़न नहीं होता, इसलिए इसका उपयोग टोकन में मापा जाता है: वे टेक्स्ट के टुकड़े जो इसने OpenRouter के माध्यम से पढ़े और लिखे, जो कई ऐप्स द्वारा उपयोग किया जाने वाला एक गेटवे है, पिछले 30 दिनों में। हर 10,000,000 टोकन एक डाउनलोड के रूप में गिने जाते हैं। स्रोत: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0।
- पूरा मॉडल (चेकपॉइंट)
- खुद जनरेट करने वाली फाइल, वज़न खुद में। इसे बोनस मिलता है क्योंकि एड-ऑन इसी पर निर्भर होते हैं।
- LoRA और एम्बेडिंग
- छोटे एड-ऑन फाइल जो किसी और के वज़न को एक स्टाइल, कैरेक्टर या कॉन्सेप्ट की ओर मोड़ते हैं। ये अकेले नहीं चल सकते।
- फैमिली और वज़न
- जिस बेस पर मॉडल बना है, जैसे SD 1.5, SDXL, Flux या Wan। हर मॉडल अपने फैमिली के वज़न की रिलीज़ तारीख विरासत में लेता है।
- उम्र
- कितने समय पहले फैमिली के वज़न आए थे उसके हिसाब से घटाई गई डिग्री: सालाना 150°, अधिकतम 750° तक। यह पुराने डाउनलोड्स को सूची के शीर्ष से फ्रीज करके रखता है।
- फैमिली बूस्ट
- इस साइट द्वारा अभी आगे बढ़ाए जा रहे फैमिली के LoRA के लिए एक छोटा, सीमित बढ़ावा, जो हमेशा ब्रेकडाउन में दिखता है।
- स्टैंड-इन स्कोर
- एक स्थिर संख्या जो उस मॉडल को दी जाती है जिसके लिए अभी कोई स्रोत रिपोर्ट नहीं है, ताकि सूचियाँ पूरी रहें। यह कभी भी डेटा वाले मॉडल से ऊपर रैंक नहीं करता।
- नया! (ग्रेस अवधि)
- एक मॉडल जो 7 दिनों से कम पुराना है, वह स्कोर के बजाय नया! दिखाता है और रैंकिंग में कोई स्थान नहीं रखता। इसका स्कोर पहले दिन से गणना किया जाता है, लेकिन एक दिन पुराना मॉडल सबसे तेज़ बढ़ता है, इसलिए बिना इंतजार के सप्ताह का #1 हमेशा कल निकला हुआ मॉडल होता बजाय उस मॉडल के जो एक सप्ताह तक टिके।
- ट्रेंड
- किसी अवधि में मॉडल की बढ़त की तुलना उसी अवधि में सामान्य मॉडल की बढ़त से। सामान्य से तेज़ बढ़त को उछाल माना जाता है, धीमी को गिरावट।
- सामान्य मॉडल
- कैटलॉग का मध्य: आधे मॉडल जिनके आंकड़े हैं, उन्होंने उस अवधि में तेज़ बढ़त की, आधे ने धीमी।
GPT 5 प्रो Text / LLM फ़ैमिली का एक टेक्स्ट मॉडल है, जो ModelTrends.ai पर सूचीबद्ध है — ओपन सोर्स AI इमेज, वीडियो और टेक्स्ट मॉडल की एक केवल-पढ़ने योग्य सूची। इसकी तुलना अन्य Text / LLM मॉडल से करें और ट्रेंड देखने के लिए इसका हीट स्कोर देखें।
मॉडल फ़ैमिली के अनुसार ब्राउज़ करें
Text / LLM मॉडल
434
Anima मॉडल
528
Chroma मॉडल
19
Fibo मॉडल
2
Flux मॉडल
1,496
Flux 2 / Klein मॉडल
1,239
Flux 3 मॉडल
3
Moss मॉडल
3
Iris मॉडल
1
MiniMax H3 मॉडल
364
Hunyuan मॉडल
204
Ideogram मॉडल
20
Krea2 मॉडल
717
Qwen मॉडल
20
Qwen2 मॉडल
47
Ltx2 मॉडल
153