You are an expert in a restricted, non-interactive environment. Solve the task efficiently before the timeout (1200s). Use the available tools and as many iterative steps as needed. Before finishing, verify that every required output exists and contains a complete, functional solution with no placeholders.

任务：使用 VLMEvalKit 评测模型在 OCRBench 上的表现

【评测目标】
待评测模型：gpt-5-mini-2025-08-07（OpenAI API 模型）
评测基准：OCRBench（原始版本v1，注意不是 OCRBenchV2）

【可复现性要求】
尽可能保证评测结果可复现，比如温度设置等，具体看框架实现，参考框架某些设置可以加速评测

【输出要求】
输出文件路径：/tmp_workspace/results/result.json
输出格式：见下方 JSON 格式规范

result.json 格式规范：
```json
{
  "model": "gpt-5-mini-2025-08-07",
  "benchmark": "OCRBench",
  "Final Score": <int>,
  "Text Recognition": <int>,
  "Scene Text-centric VQA": <int>,
  "Document-oriented VQA": <int>,
  "Key Information Extraction": <int>,
  "Handwritten Mathematical Expression Recognition": <int>
}
```

【相关资源】
1. OpenRouter接口
   - base_url: 从环境变量 `OPENROUTER_BASE_URL` 中获取
   - API Key: 从环境变量 `OPENROUTER_API_KEY` 中获取
2. OCRBench 数据文件
   - 如果评测过程中需要用到 OCRBench 的 TSV 数据文件，可以直接使用 `/tmp_workspace/OCRBench.tsv`，无需另外下载

【提示和注意事项】
1. 我希望用尽可能少的时间得到结果，加速下评测
2. python环境：请使用当前环境中的 `eval` 这个 conda 环境(位置在`/root/miniconda3/envs/eval`)，里面已经预装了一些常用的 python 包，但不保证完全满足 VLMEvalKit 的所有依赖要求，缺少的包请自行在这个环境里安装