Confronta i modelli GPT-5: ragionamento, velocità e costo
Esploriamo le differenze tra la famiglia di OpenAI GPT-5 (ad es., GPT-5, GPT-5-mini e GPT-5-nano) raccogliendo le prestazioni dei benchmark e i costi per eseguire i benchmark.
Prezzo vs. successo: punti chiave
Abbiamo utilizzato la famiglia GPT-5 nella nostra analisi. Abbiamo utilizzato sei benchmark in diverse aree, tra cui ragionamento, programmazione, rispetto delle istruzioni e matematica.
La nostra analisi ha rivelato:
- In media tra i benchmark, GPT-5 (high) e GPT-5 (medium) offrono tassi di successo quasi identici (65% vs. 64%), ma GPT-5 (high) costa quasi il doppio ($511 vs. $280). Sono seguiti da GPT-5-mini (high), GPT-5 (low) e GPT-5-mini (medium), con tassi di successo rispettivamente del 62%, 61% e 60%, a prezzi inferiori di $105, $90 e $28. Ciò dimostra che accettando un calo del tasso di successo di circa il 5%, i task possono essere completati a costi fino a 18 volte inferiori passando da GPT-5 (high) a GPT-5-mini (medium).
- GPT-5-mini (high) supera GPT-5 (low) in quasi tutti i benchmark, e lo fa a costo uguale o inferiore. In IFBench, i tassi di successo sono 75% vs. 67%; in AIME 2025, 97% vs. 83%; in Humanity’s Last Exam, 20% vs. 18%; e in GPQA Diamond, 83% vs. 81%. Pareggiano su SciCode al 39%, ma GPT-5-mini (high) ha comunque un costo inferiore.
- Il modello più costoso, GPT-5 (high), supera il secondo migliore in tre benchmark, e anche in quel caso il margine non è superiore al 3%. In tutti gli altri benchmark, è superato da alternative più economiche.
Differenze chiave tra i modelli GPT
I tre modelli differiscono principalmente per profondità di ragionamento, velocità e costo. Le nuove funzionalità possono essere utilizzate su tutti i modelli, ma il loro impatto varia in base al modello.
Ragionamento
- GPT-5 offre la capacità di ragionamento più forte. È adatto a problemi complessi e multi-step di programmazione, analisi scientifica o supporto decisionale.
- GPT-5 mini offre un forte ragionamento per prompt strutturati con confini di task prevedibili.
- GPT-5 nano ha prestazioni di ragionamento moderate e funziona meglio su task che non richiedono un'analisi approfondita.
- La modalità di ragionamento minimo può essere utilizzata con tutti i modelli e offre il beneficio più significativo per GPT-5 nano e GPT-5 mini, dato il loro vantaggio di velocità.
Velocità
- GPT-5 nano è l'opzione più veloce ed è efficace per carichi di lavoro in tempo reale o su larga scala.
- GPT-5 mini bilancia velocità e ragionamento, il che lo rende adatto ai carichi di lavoro di produzione regolari.
- GPT-5 è più lento perché esegue un ragionamento interno maggiore, ma questo produce risultati più precisi.
- La modalità di ragionamento minimo può ridurre ulteriormente la latenza, in particolare per nano.
Costo
- GPT-5 nano ha il costo più basso per token. È preferito per attività ad alto volume come la classificazione batch o la sintesi.
- GPT-5 mini si colloca nella fascia media, offrendo un equilibrio tra capacità e costo.
- GPT-5 è il modello più costoso ed è tipicamente utilizzato quando precisione e coerenza hanno la priorità.
- Le impostazioni di verbosità influenzano il costo perché una verbosità maggiore produce più token di output.
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2 aggiornamentiEspansa la sezione "Cosa sono i parametri LLM?" con dettagli sulla dimensione del modello, i fondamenti dell'addestramento e il campionamento top k.
Rimosso il parametro di temperatura dall'elenco dei parametri chiave.
In precedenza ha lavorato come reclutatrice in società di project management e consulenza. Sıla ha conseguito un Master of Science in Psicologia Sociale e un Bachelor of Arts in Relazioni Internazionali.
Şevval si concentra su strumenti di programmazione IA, agenti IA e tecnologie quantistiche.
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