Puis-je exécuter GPT-5 Pro localement ou télécharger les poids ?

Non. GPT-5 Pro est uniquement accessible via API ; OpenAI n'a pas publié les poids et il n'y a pas de dépôt Hugging Face.

Quel est le coût de GPT-5 Pro et quelle est la taille de sa fenêtre contextuelle ?

Il coûte 15,00 $ par million de tokens en entrée et 120,00 $ par million de tokens en sortie, avec une fenêtre contextuelle de 400 000 tokens.

En quoi GPT-5 Pro diffère-t-il des autres variantes GPT-5 ?

GPT-5 Pro est positionné comme le modèle le plus avancé d'OpenAI, optimisé pour le raisonnement complexe, la précision et les tâches à enjeux élevés plutôt que pour la vitesse ou l'efficacité des coûts.

GPT 5 Pro

3043°

#llm #openai #vision #raisonnement #programmation #agents

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OpenAI | contexte de 400 000 tokens | 15,00 $/M entrée, 120,00 $/M sortie. GPT-5 Pro est le modèle le plus avancé d'OpenAI, offrant des améliorations majeures en raisonnement, qualité de code et expérience utilisateur. Il est optimisé pour les tâches complexes nécessitant un raisonnement étape par étape, le suivi des instructions et la précision dans des cas d'utilisation à enjeux élevés. Il prend en charge les fonctionnalités de routage en temps réel et une compréhension avancée des prompts, y compris l'intention spécifiée par l'utilisateur comme "think hard about this." Les améliorations incluent une réduction des hallucinations, de la flagornerie, et de meilleures performances en codage, rédaction et tâches liées à la santé.

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Notes du capitaine

Écrit par Captain, le rédacteur maison

Notes du 2026-10-13

GPT-5 Pro est le modèle le plus performant d'OpenAI, conçu pour les travaux à enjeux élevés où la profondeur du raisonnement, la précision des instructions et l'exactitude comptent plus que la vitesse ou le coût. Il supporte une fenêtre contextuelle de 400 000 tokens et répond à des indices d'intention comme « réfléchis bien à ça » pour allouer plus de calcul à un problème. Poids fermés, API uniquement, et tarif en conséquence — c'est un outil pour les professionnels qui ont besoin du meilleur rendu disponible et peuvent assumer la facture.

Connu pour

Raisonnement pas à pas sur des problèmes complexes et multipartites
Réduction des hallucinations et de la flagornerie comparé aux modèles OpenAI précédents
Qualité et précision du code élevées pour les tâches à enjeux
Réagit à l'intensité de raisonnement spécifiée par l'utilisateur au moment de l'inférence
Fenêtre contextuelle de 400 000 tokens pour gérer documents longs et conversations étendues

Attention à

Le coût de sortie est de 120 $ par million de tokens — une longue exécution agentique peut vite devenir coûteuse.
Poids fermés, pas de déploiement local, pas de dépôt Hugging Face.
À ce niveau de prix, chaque prompt doit en valoir la peine ; une utilisation occasionnelle est difficile à justifier.

Idéal pour

Raisonnement

Programmation

Agents et utilisation d'outils

Contexte long

Recherche

Prompts à essayer

Auditer une décision complexe de code

J'ai un service Python qui traite des transactions financières. Il utilise actuellement une base Postgres unique avec verrouillage au niveau des lignes pour la concurrence. Nous observons des contentions autour de 500 utilisateurs concurrents. Explique-moi les compromis entre passer à une architecture event-sourcing avec un journal append-only et optimiser l'approche actuelle avec verrouillage optimiste et réplicas en lecture. Sois précis sur les modes de défaillance.

Raisonner sur un diagnostic difficile

Réfléchis bien à ça. Un patient présente fatigue, perte de poids inexpliquée, sueurs nocturnes et un ganglion palpable dans la région sus-claviculaire gauche. Liste les diagnostics différentiels par ordre d'urgence, explique le raisonnement pour chacun, identifie l'examen suivant le plus important et justifie pourquoi.

Planifier un projet de recherche en plusieurs étapes

Je dois comprendre si la capture de carbone au point de production industrielle de ciment est économiquement viable à grande échelle d'ici 2035. Décompose cela en sous-questions clés, identifie où les preuves sont les plus solides et les plus faibles, signale les hypothèses qui changeraient le plus la conclusion si elles étaient fausses, et suggère une séquence de recherche.

Comparer avec

gpt-oss-120b
Modèle à poids ouverts
Contexte de 131,072 tokens · entrée $0.15/M, sortie $0.60/M
gpt-oss-20b
Modèle à poids ouverts
Contexte de 131,072 tokens · entrée $0.02/M, sortie $0.09/M
gpt oss 120b Turbo
Modèle à poids ouverts
Contexte de 131,072 tokens · entrée $0.15/M, sortie $0.60/M
GPT-6 Luna
Modèle uniquement API
Contexte de 1,050,000 tokens · entrée $0.10/M, sortie $0.50/M

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Questions fréquentes

Puis-je exécuter GPT-5 Pro localement ou télécharger les poids ?: Non. GPT-5 Pro est uniquement accessible via API ; OpenAI n'a pas publié les poids et il n'y a pas de dépôt Hugging Face.
Quel est le coût de GPT-5 Pro et quelle est la taille de sa fenêtre contextuelle ?: Il coûte 15,00 $ par million de tokens en entrée et 120,00 $ par million de tokens en sortie, avec une fenêtre contextuelle de 400 000 tokens.
En quoi GPT-5 Pro diffère-t-il des autres variantes GPT-5 ?: GPT-5 Pro est positionné comme le modèle le plus avancé d'OpenAI, optimisé pour le raisonnement complexe, la précision et les tâches à enjeux élevés plutôt que pour la vitesse ou l'efficacité des coûts.

Verdict du capitaine
L'outil le plus affûté qu'OpenAI propose — le prix en vaut la peine si la tâche l'exige vraiment, difficile à justifier autrement.

Le capitaine écrit ces notes à partir de la description et de la fiche modèle. Les prix et tailles de contexte sont ceux du fournisseur au moment de la rédaction et peuvent changer.

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Updated Oct 22, 2026

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Comment ce score se calcule

Ce modèle n’a pas encore de données de popularité provenant de sources, donc il porte un nombre de remplacement en dessous de 7,000° pour que les listes restent complètes. Il ne sera jamais mieux classé qu’un modèle avec des données. La répartition apparaît ici dès qu’une source la rapporte.

Glossaire : les termes utilisés ici

Score de chaleur: Un seul chiffre pour montrer à quel point un modèle est utilisé et recherché en ce moment, de 0° à 9 999°. Chaque liste sur ce site qui dit « les plus chauds » est triée selon ce score et rien d’autre.
Plancher: Les 7 000° que chaque modèle avec des données réelles commence avec. L’échelle va de 0° à 9 999° ; la partie sous le plancher est réservée aux remplaçants (modèles sans données), pour qu’un modèle avec données soit toujours mieux classé qu’un sans. Le plancher est le même pour tous et ne décide rien ; les degrés au-dessus sont la mesure.
Équivalents de téléchargement: Tout ce que le score considère comme un téléchargement, additionné : les téléchargements eux-mêmes, chaque seeder torrent comme 1 000, chaque image AI Horde et chaque exécution sur un site de génération comme un.
Échelle logarithmique: On compte par dizaines, pas par unités : passer de 1 000 à 10 000 téléchargements ajoute autant de degrés que passer de 10 000 à 100 000. Ça évite que les géants écrasent tout le reste.
Likes: Les pouces levés et likes de toutes sources, valant chacun la moitié d’un téléchargement sur l’échelle logarithmique.
Taux d’adoption: Combien de téléchargements par jour un modèle obtient en ce moment, calculé à partir de la différence entre deux relevés d’une source. Un quart du poids du terme téléchargement.
Mesuré et estimé: Mesuré signifie qu'il existe deux relevés d'une source et que la différence est réelle. Estimé signifie que seul le total d'aujourd'hui est connu et que le passé est réparti sur la durée de vie du modèle ; le site indique lequel est affiché.
Seeder: Quelqu'un qui garde une copie des poids en ligne pour que d'autres puissent les télécharger via un torrent, ou un miroir hébergé qui fait la même chose. Chacun compte comme 1 000 téléchargements.
AI Horde: Un réseau de bénévoles qui génère des images gratuitement sur des ordinateurs donnés. Le nombre d'images créées avec un modèle est public, et chacune compte comme un téléchargement.
Sites de génération: Sites qui hébergent leurs propres copies d'un modèle et permettent aux gens de générer avec, comme PixAI, SeaArt et Yodayo. Leurs téléchargements comptent comme ceux de Civitai et chaque génération compte comme un téléchargement.
Tokens OpenRouter: Un modèle texte servi via une API, comme Claude ou GPT, n'a pas de poids à télécharger, son usage est donc mesuré en tokens : les morceaux de texte lus et écrits via OpenRouter, une passerelle utilisée par de nombreuses applications, sur les 30 derniers jours. Chaque 10,000,000 tokens compte comme un téléchargement. Source : OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Modèle complet (checkpoint): Les poids eux-mêmes, le fichier qui génère tout seul. Il reçoit un bonus parce que les add-ons en dépendent.
LoRA et embedding: Petits fichiers add-on qui orientent les poids de quelqu'un d'autre vers un style, un personnage ou un concept. Ils ne peuvent pas fonctionner seuls.
Famille et poids: La base sur laquelle un modèle est construit, comme SD 1.5, SDXL, Flux ou Wan. Chaque modèle hérite de la date de sortie des poids de sa famille.
Âge: Degrés retirés selon l'ancienneté des poids de la famille : 150° par an, jusqu'à 750°. Cela garde les anciens téléchargements qui ont eu des années pour s'accumuler en haut de la liste.
Boost de la famille: Une petite poussée limitée pour les LoRA d'une famille que ce site met en avant en ce moment, toujours listée dans la répartition.
Score de remplacement: Un nombre stable en dessous du minimum donné à un modèle dont aucune source ne rapporte encore, pour que les listes restent complètes. Il ne dépasse jamais un modèle avec des données.
Nouveau ! (période de grâce): Un modèle âgé de moins de 7 jours affiche Nouveau ! au lieu d'un score et ne figure pas dans le classement. Son score est calculé dès le premier jour, mais un modèle d'un jour grandit plus vite que tout, donc sans attente le #1 de la semaine serait toujours celui sorti hier plutôt que celui qui tient depuis une semaine.
Tendance: Comment la croissance d'un modèle sur une période se compare à la croissance typique d'un modèle sur la même période. Plus rapide que la moyenne signifie une hausse, plus lente une baisse.
Modèle typique: Le milieu du catalogue : la moitié des modèles avec un chiffre ont grandi plus vite sur la période, l'autre moitié plus lentement.

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