GPT-5 Chat vs o3-pro
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
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OpenAIのGPT-5 ChatとOpenAIのo3-proは、注目度の高い主要AIモデルです。GPT-5 Chatは128K トークンのコンテキストウィンドウを備え、API料金は100万トークンあたり入力$0.00/出力$0.00、一方のo3-proは200K トークンのコンテキストで入力$20.00/出力$80.00です。以下でベンチマーク、速度、コストを詳しく比較します。
任意のAIモデルを切り替えて比較
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GPT-5 Chat
フラッグシップ最先端モデルOpenAI の GPT-5 Chat は、最先端のエンタープライズ推論、ソフトウェア工学、ミッションクリティカルな本番運用向けに設計されたAIモデルです。128K のコンテキストウィンドウ、毎秒 140 トークンの生成速度、知能指数 56/100（無料のオープンウェイト提供）を実現しています。
$0.00 / 1M
$0.00 / 1M
128K tokens
70%
o3-pro
ディープ推論・論理エンジンOpenAI の o3-pro は、高度な数学的推論、科学技術計算、多段階の思考連鎖（Chain-of-Thought）向けに設計されたAIモデルです。200K のコンテキストウィンドウ、毎秒 30 トークンの生成速度、知能指数 58/100（1Mトークンあたり入力$20・出力$80）を実現しています。
$20.00 / 1M
$80.00 / 1M
200K tokens
71.5%
ひと目でわかる主な違い
- GPT-5 Chat is 1.0x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
- o3-pro has a larger context window (200K vs 128K tokens).
- GPT-5 Chat is faster at 140 tok/s vs 30 tok/s.
- o3-pro leads on SWE-bench coding (71.5% vs 70.0%).
| Feature | GPT-5 Chat | o3-pro |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 56 | 58 |
Provider | OpenAI | OpenAI |
Input Price Cost per million input tokens | $0.00 / 1M | $20.00 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $0.00 / 1M | $80.00 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $0.00 / 1M | $15.50 / 1M |
Context Window Maximum input + output tokens | 128K tokens~192 A4 pages of text | 200K tokens~300 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 16K | 100K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 140 tok/s | 30 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | 70% | 71.5% |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 79% | 79.5% |
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens | $0.00 / 1M | $5.00 / 1M |
分野別勝者スコアカード
At-a-glance decision framework検証済みベンチマークスコア比較
Official evaluation metrics verified by independent third-party research labs.
Industry benchmark evaluating real-world GitHub issue resolution and multi-file debugging.
Challenging questions created by domain experts to test complex PhD-level reasoning.
Hardened reasoning and academic knowledge benchmark with reduced lucky-guess probability.
Crowdsourced human preference evaluation based on blind, head-to-head model battles.
Extremely difficult, closed-ended questions spanning the frontier of human expert knowledge.
Autonomous multi-step tasks executed inside a real command-line terminal environment.
Research-grade coding problems drawn from real scientific and numerical workloads.
Contamination-free competitive programming problems collected continuously over time.
American Invitational Mathematics Examination — multi-step Olympiad-level reasoning.
Accuracy when reasoning over very large inputs that fill the model context window.
Tokens emitted per second during active generation streaming.
レイテンシ＆応答時間
Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.
リアルタイムAPIトークン料金シミュレーター
Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.
GPT-5 Chat · Strengths & Key Advantages
- 128K のコンテキストウィンドウと最大 16K トークンの出力容量（SWE-bench Verified 70% · GPQA Diamond 79%）
- 毎秒 140 トークンの高速スループットと、初回トークン到達時間（TTFT）わずか 1050ms の低遅延
- 優れたAPI経済性（無料のオープンウェイト提供）に加え、プロンプトキャッシュや構造化JSON出力・関数呼び出しに完全対応
Considerations & Trade-offs
- クラウド専用のプロプライエタリモデルのため、モデル重みをダウンロードしてオフライン実行することはできません
- 極めて高度な専門科学の証明問題では、上位の大型推論特化モデルの方がより深い洞察を提供する場合があります
o3-pro · Strengths & Key Advantages
- 200K のコンテキストウィンドウと最大 100K トークンの出力容量（SWE-bench Verified 71.5% · GPQA Diamond 79.5%）
- 毎秒 30 トークンの高速スループットと、初回トークン到達時間（TTFT）わずか 5200ms の低遅延
- 優れたAPI経済性（1Mトークンあたり入力$20・出力$80）に加え、プロンプトキャッシュや構造化JSON出力・関数呼び出しに完全対応
Considerations & Trade-offs
- クラウド専用のプロプライエタリモデルのため、モデル重みをダウンロードしてオフライン実行することはできません
- 大量のトークンを処理する本番環境では、プロンプトキャッシュや Batch API の併用によるコスト最適化が推奨されます
Token Use & Task Economics
Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.
| Metric | GPT-5 Chat | o3-pro |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $1.50 | $11.68 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 54K | 58K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 28K | 38K |
技術仕様・スペック
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Feature | GPT-5 Chat | o3-pro |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | gpt-5-chat | o3-pro |
| API Protocol | OpenAI Responses API & Chat Completions v1 | OpenAI Responses API & Chat Completions v1 |
| Release Date | 2025-08 | 2025-06 |
| Knowledge Cutoff | September 2024 | June 2024 |
| Architecture | Chat-tuned unified reasoning model | High-effort reasoning transformer |
| Parameters | Confidential | Confidential |
| Enterprise Rate Limits (RPM / TPM) | 10,000 – 30,000 RPM (Tier 5 Enterprise) · 800,000 – 2,000,000 TPM | 10,000 – 30,000 RPM (Tier 5 Enterprise) · 800,000 – 2,000,000 TPM |
| Long-Context Tier (>128K/200K) | Free across full context window (only KV-cache VRAM scales) | Flat rate ($20/1M in) across full 200K window |
| Prompt Cache Policy & TTL | Automatic prefix KV-caching in vLLM / SGLang (0 cost) | Automatic prefix caching at $5/1M (no extra cache-write fee) |
| Computer Use / GUI Agent | Supported (Screen coordinate grounding, browser & desktop GUI action loops) | Supported (Screen coordinate grounding, browser & desktop GUI action loops) |
| MCP & Parallel Tool Calling | Native MCP Client/Server ready · Parallel function calling | Native MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema |
| Web Search Grounding & Sandbox | Native Web Search tool + Hosted Code Interpreter & File Search RAG | Native Web Search tool + Hosted Code Interpreter & File Search RAG |
| Official Fine-Tuning Support | Supervised Fine-Tuning (SFT), Direct Preference (DPO) & Reinforcement Fine-Tuning (RFT) | Supervised Fine-Tuning (SFT), Direct Preference (DPO) & Reinforcement Fine-Tuning (RFT) |
| Multimodal Token Billing | Text BPE (~4 chars/token) · Vision (~258–765 tokens per image tile) | Text BPE (~4 chars/token) · Vision (~258–765 tokens per image tile) |
| Quantization & Min GPU VRAM | Cloud-Hosted Proprietary (FP8 / BF16 Tensor Core Cluster) · Zero Local VRAM Required (100% Serverless Cloud API) | Cloud-Hosted Proprietary (FP8 / BF16 Tensor Core Cluster) · Zero Local VRAM Required (100% Serverless Cloud API) |
| Safety & Frontier Classification | OpenAI Preparedness Framework Audited & System Card Published | OpenAI Preparedness Framework Audited & System Card Published |
| Enterprise Compliance (ZDR/HIPAA/SOC2) | SOC2 Type II · GDPR · Zero Data Retention (ZDR) & HIPAA BAA Available on Enterprise Tier | SOC2 Type II · GDPR · Zero Data Retention (ZDR) & HIPAA BAA Available on Enterprise Tier |
| Input Modalities | text, vision | text, vision |
| Output Modalities | text | text |
GPT-5 Chat vs o3-pro: よくある質問 (FAQ)
Which is more intelligent, GPT-5 Chat or o3-pro?
o3-pro is more intelligent. It scores 58 compared with 56 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
GPT-5 Chat is faster, generating 140 tokens per second compared with 30 tokens per second.
Which model is cheaper to run?
GPT-5 Chat is cheaper at $0.00 per 1M tokens blended, compared with $15.50 (7:2:1 cache:input:output ratio).
Which model has lower latency?
GPT-5 Chat has lower latency, with a time to first token of 1.05s compared with 5.20s.
Which model has a larger context window?
o3-pro has a larger context window, supporting 200K tokens compared with 128K tokens.
総合評価
GPT-5 Chat（最先端のエンタープライズ推論、ソフトウェア工学、ミッションクリティカルな本番運用、エンタープライズRAG基盤、スケーラブルな本番API統合に最適。）とo3-pro（高度な数学的推論、科学技術計算、多段階の思考連鎖（Chain-of-Thought）、エンタープライズRAG基盤、スケーラブルな本番API統合に最適。）はいずれも優れた選択肢です。高度な推論・コーディング精度ではo3-proがリードし、応答速度とスループットではGPT-5 Chatが優れ、APIコスト効率ではGPT-5 Chatが有利です。
よくある質問 (FAQ)
コーディングや複雑な推論には GPT-5 Chat と o3-pro のどちらが適していますか？+
総合知能指数およびコーディング評価では o3-pro が優位です。上部の SWE-bench や GPQA スコアもあわせてご確認ください。
GPT-5 Chat と o3-pro ではどちらのAPI料金が安いですか？+
GPT-5 Chat は100万トークンあたり入力$0.00 / 出力$0.00、o3-pro は入力$20.00 / 出力$80.00です。総合的なコスト効率では GPT-5 Chat がより経済的です。
コンテキスト長と生成速度はどちらが優れていますか？+
コンテキストウィンドウは GPT-5 Chat が 128K トークン、o3-pro が 200K トークン です。出力スピード（トークン/秒）では GPT-5 Chat がリードしています。
Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.
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公的ソース: OpenAIおよびOpenAI公式APIドキュメント、システムカード、独立ベンチマーク評価 (2026)。