azure/eu/gpt-5-mini-2025-08-07| Proveedor | Entrada, $ por 1M | Salida, $ por 1M | En nuestros datos desde |
|---|---|---|---|
Microsoft Foundry
azure/gpt-5-mini-2025-08-07
|
$0,25 | $2 | 31 jul. 2026 |
| OpenAI | $0,25 | $2 | 31 jul. 2026 |
Microsoft Foundry
azure/eu/gpt-5-mini-2025-08-07
|
$0,275 | $2,2 | 31 jul. 2026 |
Se muestra solo la tarifa base y solo precios por token. Las tarifas por lotes, reducidas o en caché, así como los precios por imagen o por segundo de vídeo, no entran en esta tabla: no se pueden poner en la misma columna que un precio por millón de tokens.
Un mismo proveedor aparece varias veces si vende este modelo con identificadores distintos y a precios distintos, por ejemplo con distinta precisión de pesos. El identificador se indica junto al nombre. Las ofertas idénticas llegadas de dos fuentes con grafías distintas se unen en una sola fila.
La fecha de la última columna es el día en que este precio entró por primera vez en nuestra recogida. El precio puede ser más antiguo: antes de ese día simplemente no lo registrábamos. Desde entonces no ha cambiado; si no, en su lugar habría una fila nueva con una fecha nueva.
| Conjunto de tareas | Resultado | Condiciones de ejecución | Medido por |
|---|---|---|---|
| MATH, nivel de dificultad cinco | 97,85 % | esfuerzo: high · con andamiaje ajustado | Epoch evaluations |
| Mock AIME 2024–2025 — problemas de olimpiada | 86,65 % | esfuerzo: high · con andamiaje ajustado | Epoch evaluations |
| Escritura creativa (evaluación de Lech Mazur) | 83,1 % | esfuerzo: medium | lechmazur/writing Github repository |
| Fiction.LiveBench — retención de contexto largo | 69,4 % | esfuerzo: medium | Fiction.live leaderboard |
| GPQA Diamond — preguntas de nivel de posgrado | 66,67 % | esfuerzo: high · con andamiaje ajustado | Epoch evaluations |
| SWE-bench Verified — corrección de errores en repositorios | 64,67 % | esfuerzo: medium · con andamiaje ajustado | Epoch evaluations |
| ARC-AGI — generalización a patrones nuevos | 54,33 % | esfuerzo: high · con andamiaje ajustado | — |
| WeirdML — tareas inusuales de aprendizaje automático | 52,67 % | esfuerzo: high | WeirdML Leaderboard |
| FrontierMath, niveles 1–3 | 46,67 % | esfuerzo: high | Epoch evaluations |
| Terminal-Bench — trabajo en la línea de comandos | 34,8 % | · con andamiaje ajustado | https://www.tbench.ai/leaderboard/terminal-bench/2.0 |
| SimpleQA Verified — exactitud factual | 21 % | esfuerzo: high | Epoch evaluations |
| Humanity’s Last Exam — preguntas de nivel experto | 15,38 % | — | — |
| FrontierMath, nivel 4 — problemas de investigación | 12,2 % | esfuerzo: high | Epoch evaluations |
| ARC-AGI-2 | 4,44 % | esfuerzo: high | — |
| CritPt — problemas de física | 0 % | — | — |