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openai/gpt-5-miniL'essentiel de GPT-5 pour le texte de tous les jours
GPT-5 mini est la version compacte de GPT-5, lancée par OpenAI le 7 août 2025 avec GPT-5 et GPT-5 nano. Il garde 400K de contexte et jusqu'à 128K en sortie, pour du texte.
Il convient aux tâches répétitives qui tournent toute la journée : assistants, résumés de fils de support, réécriture et traduction de contenu, extraction de champs depuis du texte, brouillons avant relecture humaine. Appels de fonctions, sortie JSON et streaming sont de la partie.
Sur Tchavi, payez en mobile money, sans carte ni KYC, avec des crédits qui n'expirent jamais. Une seule clé API couvre 80+ modèles : si un texte demande plus de profondeur, passez à GPT-5 en changeant une chaîne.
De longs fils, rapports ou historiques de conversation en un appel
Assez de place pour de longs textes ou des lots entiers
Lit images et documents en plus du texte
Appel de fonctions et sortie structurée en JSON
Affichez la réponse au fil de l'eau
Écris trois versions d'un message WhatsApp pour promouvoir mon restaurant de sandwichs : une chaleureuse, une courte et directe, une avec une offre du jour. Moins de 40 mots chacune.
Traduis en anglais, ton chaleureux et professionnel : « Bienvenue dans notre boutique, retrait possible en magasin dès demain ». Donne deux variantes.
Mini pour le texte à volume : assistants, résumés, réécriture, extraction. GPT-5 pour le raisonnement le plus poussé.
Nano pour les étapes mécaniques d'un pipeline : routage, étiquetage, filtrage. Mini quand le texte doit être mieux rédigé ou mieux raisonné, tout en restant sur un modèle compact.
GPT-5.4 mini est de la génération suivante. Gardez GPT-5 mini si vos prompts texte sont déjà validés dessus.
400K de tokens de contexte, jusqu’à 128K en sortie. Il lit les images et les PDF en plus du texte.
Remplacez l'URL de base par celle de Tchavi, utilisez votre clé API Tchavi et mettez model: "gpt-5-mini". Le reste de votre code ne change pas.
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.
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.
import Tchavi from '@tchavi/sdk';
const client = new Tchavi({ apiKey: 'API_KEY' });
const response = await client.chat.completions.create({
model: 'gpt-5-mini',
messages: [
{
"role": "user",
"content": "Hello!"
}
],
});
console.log(response.choices[0].message.content);
console.log('Credits used:', response.tchavi.credits_used);Tous les paramètres acceptés par ce modèle. Consultez le SDK pour les types complets.
modelRequisIdentifiant du modèle de chat (ex. `gpt-5-mini`).
messagesRequisMessages 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`).
temperature1Température d'échantillonnage entre 0 et 2. Plus haut = plus aléatoire.
max_tokensNombre maximum de tokens à générer dans la réponse.
max_completion_tokensAlias OpenAI pour `max_tokens`. Les deux fonctionnent ; si les deux sont fournis, `max_completion_tokens` prime.
streamfalseSi vrai, les deltas de message partiels sont streamés en Server-Sent Events.
toolsOutils 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_choiceComment 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_formatContraint 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_effortProfondeur de raisonnement sur les modèles OpenAI o-series / GPT-5. Valeurs `"low"`, `"medium"`, `"high"`. Ignoré silencieusement par les autres modèles OpenAI.
top_p1Échantillonnage nucleus : seuls les tokens dans la masse de probabilité `top_p` sont considérés.
seedGraine entière pour une sortie déterministe. Même seed + même requête = même complétion, quand le fournisseur le supporte. OpenAI l'honore ; Anthropic l'ignore.
n1Nombre de complétions à générer en un appel. Défaut 1 ; chaque complétion supplémentaire est facturée.
stream_optionsOptions de streaming, ex. `{ "include_usage": true }` pour recevoir un dernier chunk SSE avec les compteurs d'usage. Effectif uniquement quand `stream: true`.
stopJusqu'à 4 séquences après lesquelles l'API cesse de générer.
frequency_penalty0Entre -2.0 et 2.0. Les valeurs positives pénalisent les tokens fréquents.
presence_penalty0Entre -2.0 et 2.0. Les valeurs positives encouragent à parler de nouveaux sujets.
userIdentifiant utilisateur final transmis au fournisseur pour le suivi modération / abus. Doit rester stable par utilisateur.
logit_biasBiais logit par token `{ "<tokenId>": <-100..100>, ... }`. Spécifique OpenAI ; Anthropic l'ignore.
messages[].content[].image_urlAttachez 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_urlAttachez 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_callstrueAutorise 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).
Estimation sur 30 jours, pour un message type : ~500 tokens en entrée + ~150 en sortie, facturé au millième de crédit.