Comparez GPT-5 Models: Raisonnement, Vitesse & Coût
Nous explorons les différences entre la famille GPT-5 d’OpenAI (par ex., GPT-5, GPT-5-mini et GPT-5-nano) en rassemblant les performances de benchmark et les coûts pour exécuter les benchmarks.
Prix vs. succès : points clés à retenir
Nous avons utilisé la famille GPT-5 dans notre analyse. Nous avons utilisé six benchmarks dans divers domaines, notamment le raisonnement, le codage, le suivi d’instructions et les mathématiques.
Notre analyse a révélé :
- En moyenne sur l’ensemble des benchmarks, GPT-5 (high) et GPT-5 (medium) affichent des taux de réussite presque identiques (65 % vs. 64 %), mais GPT-5 (high) coûte presque deux fois plus ($511 vs. $280). Ils sont suivis par GPT-5-mini (high), GPT-5 (low) et GPT-5-mini (medium), avec des taux de réussite de 62 %, 61 % et 60 %, respectivement, à des prix inférieurs de $105, $90 et $28. Cela montre qu’en acceptant une baisse de ~5 % du taux de réussite, les tâches peuvent être exécutées à un coût jusqu’à 18 fois inférieur en passant de GPT-5 (high) à GPT-5-mini (medium).
- GPT-5-mini (high) surpasse GPT-5 (low) dans presque tous les benchmarks, et ce, à un coût identique ou inférieur. Dans IFBench, les taux de réussite sont de 75 % vs. 67 % ; dans AIME 2025, de 97 % vs. 83 % ; dans Humanity’s Last Exam, de 20 % vs. 18 % ; et dans GPQA Diamond, de 83 % vs. 81 %. Ils font jeu égal sur SciCode à 39 %, mais GPT-5-mini (high) arrive toujours à un coût inférieur.
- Le model le plus cher, GPT-5 (high), surpasse le deuxième meilleur sur trois benchmarks, et même dans ce cas, l’écart ne dépasse pas 3 %. Dans tous les autres benchmarks, il est surpassé par des alternatives moins coûteuses.
Différences clés entre les models GPT
Les trois models diffèrent principalement par la profondeur de raisonnement, la vitesse et le coût. Les nouvelles fonctionnalités peuvent être utilisées sur tous les models, mais leur impact varie selon le model.
Raisonnement
- GPT-5 offre la capacité de raisonnement la plus forte. Il est adapté aux problèmes complexes en plusieurs étapes de codage, d’analyse scientifique ou d’aide à la décision.
- GPT-5 mini offre un raisonnement solide pour des prompts structurés avec des limites de tâches prévisibles.
- GPT-5 nano a des performances de raisonnement modérées et fonctionne mieux sur des tâches qui ne nécessitent pas d’analyse approfondie.
- Le mode de raisonnement minimal peut être utilisé avec tous les models et apporte le bénéfice le plus important pour GPT-5 nano et GPT-5 mini, compte tenu de leur avantage de vitesse.
Vitesse
- GPT-5 nano est l’option la plus rapide et est efficace pour les charges de travail en temps réel ou à grande échelle.
- GPT-5 mini équilibre vitesse et raisonnement, ce qui le rend adapté aux charges de travail de production régulières.
- GPT-5 est plus lent car il effectue davantage de raisonnement interne, mais cela produit un résultat plus précis.
- Le mode de raisonnement minimal peut réduire davantage la latence, en particulier pour nano.
Coût
- GPT-5 nano a le coût par token le plus bas. Il est privilégié pour les tâches à volume élevé telles que la classification par lots ou la synthèse.
- GPT-5 mini se situe dans le milieu de gamme, offrant un équilibre entre capacité et coût.
- GPT-5 est le model le plus cher et est généralement utilisé lorsque la précision et la cohérence sont prioritaires.
- Les réglages de verbosité influencent le coût, car une verbosité plus élevée produit davantage de tokens de sortie.
Citer cette recherche
Choisissez le format qui correspond à votre lieu de publication. Coller la version avec lien dans votre CMS préserve le lien retour.
@misc{ermut2026,
author = {Ermut, Sıla and Alper, Şevval},
title = {{Comparez GPT-5 Models: Raisonnement, Vitesse & Coût}},
year = {2026},
month = aug,
howpublished = {\url{https://aimultiple.com/llm-parameters}},
note = {AIMultiple. Consulté le 21 août 2026}
}Résultats et horodatages de 73 points de données. Téléchargez les données de synthèse présentées dans les graphiques et les tableaux de cet article sous forme de fichier ZIP contenant 2 fichiers CSV.
Vous voulez les données détaillées derrière ? Rejoindre Premium
Journal des modifications
2 mises à jourLa section "Que sont les paramètres LLM ?" a été étendue avec des détails sur la taille du modèle, les fondamentaux de l'entraînement et l'échantillonnage top k.
Suppression du paramètre de température de la liste des paramètres clés.
Elle a précédemment travaillé comme recruteuse dans des cabinets de gestion de projet et de conseil. Sıla est titulaire d’un master en psychologie sociale et d’une licence en relations internationales.
Şevval se concentre sur les outils de codage IA, les agents IA et les technologies quantiques.
Soyez le premier à commenter
Votre adresse courriel ne sera pas publiée. Tous les champs sont obligatoires. Les commentaires sont laissés dans leur langue d'origine.