Kan jag köra GPT-5 Pro lokalt eller ladda ner vikterna?

Nej. GPT-5 Pro är endast API; OpenAI har inte släppt vikter och det finns ingen Hugging Face-repo.

Vad kostar GPT-5 Pro och hur långt är dess kontext?

Det kostar $15.00 per miljon inmatningstokens och $120.00 per miljon utmatningstokens, med ett kontextfönster på 400 000 tokens.

Hur skiljer sig GPT-5 Pro från andra GPT-5-varianter?

GPT-5 Pro är positionerad som OpenAIs mest avancerade modell, optimerad för komplexa resonemang, noggrannhet och höginsatsuppgifter snarare än hastighet eller kostnadseffektivitet.

GPT 5 Pro

3043°

#llm #openai #vision #resonemang #kodning #agenter

Kör modellen

Erbjudanden / annonser

OpenRouter Terminal / API

Betala per token

Chatta med den här modellen i webbläsaren eller anropa den från din kod med en API-nyckel.

OpenAI | 400 000 tokens kontext | $15.00/M input, $120.00/M output. GPT-5 Pro är OpenAIs mest avancerade modell, som erbjuder stora förbättringar i resonemang, kodkvalitet och användarupplevelse. Den är optimerad för komplexa uppgifter som kräver steg-för-steg-resonemang, instruktionsefterlevnad och noggrannhet i höginsatsfall. Den stödjer testtidsroutingfunktioner och avancerad promptförståelse, inklusive användarspecificerad avsikt som "think hard about this." Förbättringar inkluderar minskad hallucination, smicker och bättre prestanda inom kodning, skrivande och hälsorelaterade uppgifter.

Guider för denna modell

Öppna vikter vs öppen källkod vs endast API: vad du faktiskt får göra

Hur du väljer en AI-modell i oktober 2026: nyheter om stängd källkod och öppna vikter värda att ladda ner

De 10 billigaste ChatGPT-alternativen 2026: gratis lokala modeller, gratisnivåer och fastprisplaner

Alla guider

Kaptenens anteckningar

Skrivet av Captain, husets redaktör

Anteckningar från 2026-10-13

GPT-5 Pro är OpenAIs mest kapabla modell, byggd för höginsatsarbete där resonemangsdjup, instruktionsprecision och noggrannhet är viktigare än hastighet eller kostnad. Den stödjer ett kontextfönster på 400 000 tokens och svarar på avsiktsmarkörer som 'tänk noga på detta' för att rikta mer beräkningskraft mot ett problem. Vikterna är stängda, endast API och prissatt därefter — detta är ett verktyg för proffs som behöver bästa möjliga output och kan hantera kostnaden.

Känd för

Steg-för-steg-resonemang på komplexa, flerdelade problem
Minskad hallucination och fjäsk jämfört med tidigare OpenAI-modeller
Stark kodkvalitet och noggrannhet i höginsatsuppgifter
Svarar på användarspecificerad resonemangsintensitet vid inferenstid
400 000 tokens kontext klarar långa dokument och utökade konversationer

Se upp för

Utgångskostnad är $120 per miljon tokens — långa agentkörningar kan snabbt bli dyra.
Stängda vikter, ingen lokal installation, ingen Hugging Face-repo.
På denna prisklass bör varje prompt verkligen motivera kostnaden; vardagligt bruk är svårt att försvara.

Bäst för

Resonemang

Kodning

Agenter och verktygsanvändning

Lång kontext

Forskning

Promptar att prova

Granska ett komplext kodbasbeslut

Jag har en Python-tjänst som hanterar finansiella transaktioner. Den använder för närvarande en enda Postgres-databas med radnivålåsning för samtidighet. Vi ser flaskhalsar vid cirka 500 samtidiga användare. Gå igenom avvägningarna mellan att gå över till en event-sourcing-arkitektur med en append-only-logg kontra att finjustera nuvarande metod med optimistisk låsning och läsrepliker. Var specifik om felmodeller.

Resonera kring en svår diagnos

Tänk noga på detta. En patient söker med trötthet, oförklarlig viktnedgång, nattsvettningar och en palpabel lymfkörtel i vänster supraklavikulär region. Lista differentialdiagnoser i ordning efter brådska, förklara resonemanget bakom varje, identifiera den viktigaste nästa undersökningen och motivera varför.

Planera ett fler-stegs forskningsprojekt

Jag behöver förstå om koldioxidavskiljning vid industriell cementproduktion är ekonomiskt hållbart i stor skala år 2035. Bryt ner detta i nyckelunderfrågor jag behöver besvara, identifiera var bevisen är starkast och svagast, markera antaganden som mest kan ändra slutsatsen om de är fel, och föreslå en forskningssekvens.

Jämför med

gpt-oss-120b
Öppen vikt-modell
131,072 tokens kontext · $0.15/M indata, $0.60/M utdata
gpt-oss-20b
Öppen vikt-modell
131,072 tokens kontext · $0.02/M indata, $0.09/M utdata
gpt oss 120b Turbo
Öppen vikt-modell
131,072 tokens kontext · $0.15/M indata, $0.60/M utdata
GPT-6 Luna
Endast API-modell
1,050,000 tokens kontext · $0.10/M indata, $0.50/M utdata

Fler textmodeller från openai

Vanliga frågor

Kan jag köra GPT-5 Pro lokalt eller ladda ner vikterna?: Nej. GPT-5 Pro är endast API; OpenAI har inte släppt vikter och det finns ingen Hugging Face-repo.
Vad kostar GPT-5 Pro och hur långt är dess kontext?: Det kostar $15.00 per miljon inmatningstokens och $120.00 per miljon utmatningstokens, med ett kontextfönster på 400 000 tokens.
Hur skiljer sig GPT-5 Pro från andra GPT-5-varianter?: GPT-5 Pro är positionerad som OpenAIs mest avancerade modell, optimerad för komplexa resonemang, noggrannhet och höginsatsuppgifter snarare än hastighet eller kostnadseffektivitet.

Kaptens omdöme
Det skarpaste verktyget OpenAI gör – värt priset om uppgiften verkligen kräver det, svårt att motivera annars.

Kapten skriver dessa anteckningar från modellens egen beskrivning och model card. Priser och kontextstorlekar är från leverantören vid skrivtillfället och kan ändras.

Ranking badge

Updated Oct 22, 2026

Made this model? Show this badge on your page.

Paste it into your Hugging Face card or Civitai description.

Change colors / personalize / get code

Not this creator?

Get your own badge

Hur denna poäng räknas ihop

Den här modellen har ännu inga popularitetsdata från någon källa, så den har ett tillfälligt nummer under 7,000° som håller listorna kompletta. Den rankas aldrig högre än en modell med data. Uppdelningen visas här så fort en källa rapporterar den.

Ordlista: termerna som används här

Heat-poäng: Ett nummer för hur mycket en modell används och efterfrågas just nu, från 0° till 9 999°. Varje lista på den här sidan som säger hetast sorteras efter den och inget annat.
Golvet: De 7 000° som varje modell med verklig data börjar från. Skalan går från 0° till 9 999°; delen under golvet är reserverad för ersättare (modeller utan data), så att en modell med data alltid rankas över en utan. Golvet är samma för alla och avgör inget; graderna ovanför är själva mätningen.
Nedladdnings-ekvivalenter: Allt som poängen räknar som en nedladdning, summerat: själva nedladdningarna, varje torrent-seeder som 1 000, varje AI Horde-bild och varje körning på en genereringssajt som en.
Logaritmisk skala: Räknar i tiotal, inte i ental: att gå från 1 000 till 10 000 nedladdningar ger lika många grader som att gå från 10 000 till 100 000. Det hindrar jättar från att tränga ut allt annat.
Gillanden: Tummar upp och gillanden från alla källor, värda hälften av en nedladdning på den logaritmiska skalan.
Adoptionshastighet: Hur många nedladdningar per dag en modell får just nu, från skillnaden mellan två mätningar av en källa. En fjärdedels vikt av nedladdningsdelen.
Mätt och uppskattad: Mätt betyder att det finns två mätningar från en källa och skillnaden är verklig. Uppskattad betyder att bara dagens total är känd och det fördelas över modellens livstid; sidan visar vilken det är.
Seeder: Någon som håller en kopia av vikterna online för andra att ladda ner via torrent, eller en hostad spegel som gör samma sak. Varje sådan räknas som 1 000 nedladdningar.
AI Horde: Ett frivilligt nätverk som genererar bilder gratis på donerade datorer. Antalet bilder det har gjort med en modell är offentligt, och varje bild räknas som en nedladdning.
Genereringssajter: Sajter som hostar sina egna kopior av en modell och låter folk generera med den, som PixAI, SeaArt och Yodayo. Deras nedladdningar räknas som Civitaís och varje genereringskörning räknas som en nedladdning.
OpenRouter-token: En textmodell som nås via API, som Claude eller GPT, har inga vikter att ladda ner, så dess användning mäts i token: textbitar den läst och skrivit via OpenRouter, en gateway som många appar använder, under de senaste 30 dagarna. Varje 10,000,000 token räknas som en nedladdning. Källa: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Full modell (checkpoint): Själva vikterna, filen som genererar självständigt. Den får en bonus eftersom tillägg beror på den.
LoRA och embedding: Små tilläggsfiler som styr någon annans vikter mot en stil, en karaktär eller ett koncept. De kan inte köras själva.
Familj och vikter: Basen en modell är byggd på, som SD 1.5, SDXL, Flux eller Wan. Varje modell ärver släppdatumet för sin familjs vikter.
Ålder: Poäng som dras av beroende på hur länge sedan familjens vikter släpptes: 150° per år, upp till 750°. Det behåller gamla nedladdningar som haft år på sig att samlas för att frysa toppen av listan.
Familjeboost: En liten, begränsad skjuts för LoRAs från en familj som den här sajten just nu vill lyfta fram, alltid med i uppdelningen.
Stand-in-poäng: Ett stabilt nummer under golvet som ges till en modell som ännu inte har rapporter från någon källa, så listorna förblir kompletta. Den rankas aldrig högre än en modell med data.
Ny! (karensperiod): En modell som är mindre än 7 dagar gammal visar Ny! istället för poäng och räknas inte i rankningen. Poängen räknas från dag ett, men en modell som är en dag gammal växer snabbare än allt annat, så utan väntan skulle veckans #1 alltid vara det som kom ut igår istället för det som hållit i en vecka.
Trend: Hur en modells tillväxt under en period jämförs med den typiska modellens tillväxt under samma period. Snabbare än vanligt läses som en ökning, långsammare som en nedgång.
Typisk modell: Mitten av katalogen: hälften av modellerna med siffror växte snabbare under perioden, hälften långsammare.

Liknande modeller

Nano Banana (Gemini 2.5 Flash Image)

TEXT / LLM

Free Models Router

TEXT / LLM

Qwen3.5 Plus 2026 02 15

TEXT / LLM

Devstral 2 2512

TEXT / LLM

AI-modeller för bild-, video- och textgenerering

GPT 5 Pro är en textmodell för familjen Text / LLM, listad på ModelTrends.ai, en skrivskyddad katalog över AI-modeller med öppen källkod för bild, video och text. Jämför den med andra Text / LLM-modeller och se dess hettapoäng.

Fler Text / LLM-modeller llm openai vision resonemang kodning agenter lång kontext forskning

Bläddra efter modellfamilj