GPT-5 Nano er den ultralette, lav-latenstidsvariant af OpenAI’s GPT-5-familie, designet til omkostningsfølsomme, realtids- og høj-throughput-applikationer, hvor hastighed og pris betyder mere end dybt flertrinsresonnement. Den bevarer GPT-5’s forbedringer i instruktionsefterlevelse og sikkerhed, men bytter noget af ræsonnementsdybden og visse lang-kontekst-evner for at levere meget lav latenstid og meget lave token-omkostninger.
Grundlæggende oplysninger og funktioner
- Modelnavn:
gpt-5-nano - Multimodal understøttelse: Tekst & Vision (op til 400K konteksttokens)
- Kontekstvindue: 400,000 input tokens; 128,000 output tokens
- Priser
:- Input: $0.05 per 1M tokens
- Output: $0.40 per 1M tokens
Sammenlignet med GPT-5 main afvejer GPT-5 nano rå styrke mod ultralav latenstid og reduceret omkostning, hvilket gør den ideel til interaktive applikationer, hvor hastighed og budget er kritiske.
Tekniske detaljer
GPT-5 nano udnytter den samme transformer-arkitektur som sine større søskende, men inkorporerer avanceret kvantisering og parameterbeskæring for at reducere fodaftrykket. Den har:
- Minimal ræsonnement: En strømlinet ræsonnementsvej optimeret til enkelt-omgangs inferens, der emulerer GPT-5’s “indbygget tænkning” med reduceret compute.
- Styring af ordrighed: Justerbar ordrighedsparameter til at finindstille svarlængde og detaljer.
- Effektiv opmærksomhed: Specialtilpassede attention-kerner til low-memory udrulning uden at ofre modellens evne til at håndtere lange sekvenser.
Sammenlignet i benchmarks med GPT-4 o mini demonstrerer GPT-5 nano op til 2× hurtigere throughput på identisk hardware takket være sit letvægts-design.
Benchmark-præstation
Selv om GPT-5 main fører i absolut ydeevne, leverer GPT-5 nano konkurrencedygtig nøjagtighed på nøglebenchmarks:
- SWE-Bench (Software Engineering): Opnår ~75% af GPT-5 mains nøjagtighed i kodegenerering, samtidig med at inferenstiden reduceres med ~50%.
- HealthBench: Bevarer ~80% af GPT-5 mains kliniske ræsonnementspræstation, egnet til basal triage og opsummeringsopgaver.
- Flersprogstests: Bevarer robust understøttelse på tværs af 12 sprog med mindre end 10% fald i oversættelseskvalitet sammenlignet med GPT-5 main.
Disse resultater understreger GPT-5 nanos egnethed til omkostningsfølsomme og latenstidskritiske miljøer, hvor mindre kompromiser i nøjagtighed er acceptable.
Modelversion og afstamning
- Modelkortnavn:
gpt-5-nano - Vidensafskæring: 30. maj 2024 for nano-varianten
- Placering i familien
:- Erstatter GPT-4.1 nano som indstegsmodellen
- Ligger under GPT-5 mini og GPT-5 main i ydelseshierarkiet
Nano-varianten arver forbedringer fra GPT-5 mains træning, inklusive reducerede hallucinationer og strukturel ræsonnering, om end i mindre skala.
Begrænsninger
Selvom GPT-5 nano udmærker sig i hastighed og omkostninger, har den iboende ulemper:
- Reduceret dybde: Begrænset kapacitet til flertrinsræsonnement sammenlignet med GPT-5 main, hvilket gør den mindre ideel til komplekse planlægningsopgaver.
- Højere hallucinationsrate: Lidt forhøjet risiko for at generere forkerte detaljer under tvetydige prompts.
- Lavere kontekstuel genkaldelse: Selvom det rå token-vindue er stort, favoriserer de interne mekanismer den nylige kontekst og kan dermed overse tidligere detaljer i meget lange dialoger.
Udviklere bør afveje disse begrænsninger, når de vælger GPT-5 nano til applikationer med krav om høj faktuel integritet.
Anvendelsesområder
GPT-5 nano skinner i scenarier, hvor realtids-svar og omkostningskontrol er altafgørende:
- Mobile assistenter: On-device chatbots til beskedapps, der leverer øjeblikkelige svar uden cloud-overhead.
- IoT-grænseflader: Stemmestyrede kontroller i smarte hjem-enheder, der udnytter lav-latenstids inferens.
- Edge-analyse: Opsummering af sensordata lokalt før batchvise uploads, hvilket reducerer båndbreddeforbrug.
- Uddannelsesværktøjer: Letvægts tutor-bots, der kører i browseren eller på low-end hardware, og giver interaktiv læring.
Sammenlignet med at køre GPT-5 main i et tungt cloud-miljø muliggør nano distribueret udrulning i stor skala med forudsigelige omkostninger pr. token.
Hvordan kommer jeg i gang med at bruge gpt-5-nano-API’et?
Påkrævede trin
- Log ind på cometapi.com. Hvis du ikke er bruger endnu, skal du registrere dig først
- Hent adgangslegitimationens API-nøgle til grænsefladen. Klik på “Add Token” ved API token i personcentret, få token-nøglen: sk-xxxxx og indsend.
- Hent webstedets URL:
https://api.cometapi.com/
Brugsmåde
- Vælg “
**gpt-5-nano**” / "gpt-5-nano-2025-08-07" endpoint for at sende API-anmodningen og angiv request body. Anmodningsmetoden og request body fås fra vores websites API-doc. Vores website tilbyder også Apifox-test for din bekvemmelighed. - Erstat <YOUR_API_KEY> med din faktiske CometAPI-nøgle fra din konto.
- Indsæt dit spørgsmål eller din forespørgsel i content-feltet—det er dette, som modellen vil svare på.
- . Behandl API-svaret for at få det genererede svar.
CometAPI tilbyder en fuldt kompatibel REST API—for problemfri migrering. Vigtige detaljer i API doc:
- Kerneparametre:
prompt,max_tokens_to_sample,temperature,stop_sequences - Endpoint:
https://api.cometapi.com/v1/chat/completions - Modelparameter: “
gpt-5-nano” / "gpt-5-nano-2025-08-07" - Godkendelse:
Bearer YOUR_CometAPI_API_KEY - Content-Type:
application/json.
API Call Instructions: gpt-5-chat-latest should be called using the standard /v1/chat/completions format. For other models (gpt-5, gpt-5-mini, gpt-5-nano, and their dated versions), using the /v1/responses format anbefales.I øjeblikket er to tilstande tilgængelige.