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L'IA de pointe, payée en mobile money. Sans carte, sans KYC.

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GPT-5

openai/gpt-5

La référence de raisonnement d'OpenAI

GPT-5 traite les problèmes longs et multi-contraintes sur 400K de contexte et 128K de sortie, avec outils, vision et PDF. À 3 crédits par 1K en entrée, il se place sous Claude Sonnet : un bon premier choix pour du raisonnement sans la facture Opus.

Modalités
Entrée / Sortie
3 / 24cr / 1K
Fenêtre de contexte
400 K
Sortie max
128 K
Capacités
  • Outils
  • Mode JSON
  • Vision
  • PDF
  • Streaming
  • Cache de prompt· lecture 0,3 cr / 1K

Ce que ce modèle fait bien

  • 🎯

    Précision

    Meilleur taux de réussite sur les benchmarks

  • 📚

    Contexte 200K

    Analyse des documents de plusieurs centaines de pages

  • 🧠

    Raisonnement

    Résolution de problèmes multi-étapes

Exemples de prompts

  • Résous ce problème étape par étape : un commerçant vend 3 articles...

  • Écris un texte pour promouvoir mon restaurant de sandwichs

Spécifications techniques

Auteur
openai
Identifiant API
gpt-5
Catégorie
Chat & Texte
Fenêtre de contexte
400 000 tokens
Sortie max
128 000 tokens
Rate limit
500 RPM
Unité de facturation
token
Streaming
Oui

Idéal pour

  • Recherche sourcée
  • Génération de code non triviale
  • Analyse de fond
  • Agents multi-outils
  • Écriture créative

Prêt à l'essayer ?

Testez ce modèle dans le playground, sans configuration.

Questions fréquentes

Puis-je payer en mobile money, sans carte bancaire ?

Oui. Rechargez votre compte Tchavi avec Orange Money, MTN MoMo, M-Pesa ou un autre opérateur mobile money : aucune carte bancaire n'est nécessaire. Les crédits arrivent dès que le paiement est confirmé et sont débités à l'usage.

L'API est-elle compatible avec celle d'OpenAI ?

Oui. Gardez votre SDK OpenAI actuel, remplacez simplement l'URL de base par celle de Tchavi (visible dans l'onglet API) et utilisez votre clé Tchavi. Le reste de votre code ne change pas.

API

import Tchavi from '@tchavi/sdk';

const client = new Tchavi({ apiKey: 'API_KEY' });

const response = await client.chat.completions.create({
  model: 'gpt-5',
  messages: [
  {
    "role": "user",
    "content": "Hello!"
  }
],
});

console.log(response.choices[0].message.content);
console.log('Credits used:', response.tchavi.credits_used);

Paramètres de l'API

Tous les paramètres acceptés par ce modèle. Consultez le SDK pour les types complets.

modelRequis
string

Identifiant du modèle de chat (ex. `gpt-5`).

messagesRequis
Array<{ role, content }>

Messages de la conversation. Chaque élément a un `role` (system/user/assistant) et un `content` qui peut être soit une chaîne simple, soit un tableau de blocs de contenu (`text`, `image_url`, `document_url`).

temperature
number
Défaut: 1

Température d'échantillonnage entre 0 et 2. Plus haut = plus aléatoire.

max_tokens
integer

Nombre maximum de tokens à générer dans la réponse.

max_completion_tokens
integer

Alias OpenAI pour `max_tokens`. Les deux fonctionnent ; si les deux sont fournis, `max_completion_tokens` prime.

stream
boolean
Défaut: false

Si vrai, les deltas de message partiels sont streamés en Server-Sent Events.

tools
Array<{ type, function }>

Outils pour le function-calling. Passe un tableau de `{ type: "function", function: { name, description, parameters } }`. Les appels d'outils renvoyés sont dans `choices[].message.tool_calls`. Réservé aux modèles avec `supportsTools: true`.

tool_choice
"auto" | "none" | { type, function }

Comment le modèle choisit parmi les outils : `"auto"` (par défaut), `"none"` pour forcer une réponse texte, ou `{ type: "function", function: { name } }` pour forcer un outil précis. Uniquement avec `supportsTools: true`.

response_format
{ type: "json_object" | "text" }

Contraint la sortie. Passe `{ type: "json_object" }` pour forcer un JSON valide (le modèle a quand même besoin d'une instruction JSON dans le prompt). Uniquement avec `supportsJsonMode: true`.

reasoning_effort
"low" | "medium" | "high"

Profondeur de raisonnement sur les modèles OpenAI o-series / GPT-5. Valeurs `"low"`, `"medium"`, `"high"`. Ignoré silencieusement par les autres modèles OpenAI.

Voir tous les paramètres (22)
top_p
number
Défaut: 1

Échantillonnage nucleus : seuls les tokens dans la masse de probabilité `top_p` sont considérés.

seed
integer

Graine entière pour une sortie déterministe. Même seed + même requête = même complétion, quand le fournisseur le supporte. OpenAI l'honore ; Anthropic l'ignore.

n
integer
Défaut: 1

Nombre de complétions à générer en un appel. Défaut 1 ; chaque complétion supplémentaire est facturée.

stream_options
{ include_usage?: boolean }

Options de streaming, ex. `{ "include_usage": true }` pour recevoir un dernier chunk SSE avec les compteurs d'usage. Effectif uniquement quand `stream: true`.

stop
string | string[]

Jusqu'à 4 séquences après lesquelles l'API cesse de générer.

frequency_penalty
number
Défaut: 0

Entre -2.0 et 2.0. Les valeurs positives pénalisent les tokens fréquents.

presence_penalty
number
Défaut: 0

Entre -2.0 et 2.0. Les valeurs positives encouragent à parler de nouveaux sujets.

user
string

Identifiant utilisateur final transmis au fournisseur pour le suivi modération / abus. Doit rester stable par utilisateur.

logit_bias
Record<string, number>

Biais logit par token `{ "<tokenId>": <-100..100>, ... }`. Spécifique OpenAI ; Anthropic l'ignore.

messages[].content[].image_url
string

Attachez une image à un message utilisateur. Passez un bloc de contenu `{ "type": "image_url", "image_url": { "url": ... } }`. PNG / JPEG / WebP, jusqu'à 4 par requête. Seuls les modèles avec `supportsImageInput: true` acceptent ce bloc (ex. `gpt-4o`, `claude-opus-4-7`).

messages[].content[].document_url
string

Attachez un PDF à un message utilisateur. Passez un bloc de contenu `{ "type": "document_url", "document_url": { "url": ... } }`. Jusqu'à 5 PDF par requête. Seuls les modèles avec `supportsDocuments: true` acceptent ce bloc (ex. `claude-sonnet-4-6`, `gpt-4.1`).

parallel_tool_calls
boolean
Défaut: true

Autorise le modèle à appeler plusieurs outils en parallèle dans un même tour. Mettre à `false` pour forcer les appels séquentiels. Uniquement avec `supportsTools: true` (OpenAI).

Tarifs

par 1000 tokens
3 credits
Entrée 3 · Sortie 24 cr/1K

Comment c'est facturé

  • Facturé au token consommé, au millième de crédit près.
  • Un message typique (500 en entrée, 150 en sortie) coûte environ —, soit 5,1 crédits.
  • Lecture du cache de prompt : — par 1K tokens (0,3 crédits).
Scénarios concrets
Par jour
Par semaine
Par mois

Estimation sur 30 jours, pour un message type : ~500 tokens en entrée + ~150 en sortie, facturé au millième de crédit.

Une recharge de 10 000 F CFA te donne environ ~5 882 questions. Paie avec Orange Money, MTN MoMo ou M-Pesa — pas besoin de carte Visa.

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Crédits bonus dès la 1ère recharge · Sans carte bancaire