GPT-5 Nano er den ultralette variant med lav latenstid i OpenAI’s GPT-5-familie, designet til omkostningsfølsomme, realtids- og høj-gennemløbsapplikationer, hvor hastighed og pris betyder mere end dybt flertrins-ræsonnement. Den bevarer GPT-5’s forbedringer i instruktionsefterlevelse og sikkerhed, men bytter noget ræsonnementsdybde og visse lang-kontekst-evner for at levere meget lav latenstid og meget lave token-omkostninger.
Grundlæggende information og funktioner
- Modelnavn:
gpt-5-nano - Multimodal understøttelse: Tekst & Vision (op til 400K konteksttokens)
- Kontekstvindue: 400,000 inputtokens; 128,000 outputtokens
- Prissætning
:- Input: $0.05 pr. 1M tokens
- Output: $0.40 pr. 1M tokens
Sammenlignet med GPT-5 main bytter GPT-5 nano rå ydeevne for ultra-lav latenstid og reducerede omkostninger, hvilket gør den ideel til interaktive applikationer, hvor hastighed og budget er kritiske .
Tekniske detaljer
GPT-5 nano benytter den samme transformer-arkitektur som sine større søskende, men inkorporerer avanceret kvantisering og parameterbeskæring for at reducere sit fodaftryk. Den har:
- Minimal ræsonnement: En strømlinet ræsonnementssti optimeret til inferens i én omgang, der emulerer GPT-5’s “indbyggede tænkning” med reduceret compute.
- Verbositetskontrol: Justerbar verbositetsparameter til at finindstille svarelængde og detaljeringsgrad.
- Effektiv attention: Brugerdefinerede attention-kerner til udrulning med lavt hukommelsesforbrug uden at ofre modellens evne til at håndtere lange sekvenser.
Når den benchmarkes mod GPT-4 o mini, demonstrerer GPT-5 nano op til 2× hurtigere gennemløb på identisk hardware, takket være sit letvægts-design .
Benchmark-ydelse
Selv om GPT-5 main fører i absolut ydeevne, leverer GPT-5 nano konkurrencedygtig nøjagtighed på nøglebenchmarks:
- SWE-Bench (softwareteknik): Opnår ~75% af GPT-5 mains kodegenereringsnøjagtighed, mens inferenstiden reduceres med ~50%.
- HealthBench: Bevarer ~80% af GPT-5 mains kliniske ræsonnement, egnet til grundlæggende triagering og opsummeringsopgaver .
- Flersprogede tests: Opretholder robust understøttelse på tværs af 12 sprog, med et fald på under 10% i oversættelseskvalitet sammenlignet med GPT-5 main .
Disse resultater understreger GPT-5 nanos egnethed til omkostningsfølsomme og latenstid-kritiske miljøer, hvor små 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 indstigningsmodellen
- Ligger under GPT-5 mini og GPT-5 main i ydeevnehierarkiet
Nano-varianten arver forbedringer fra GPT-5 mains træning, herunder reducerede hallucinationer og strukturelt ræsonnement, om end i mindre skala.
Begrænsninger
Selv om GPT-5 nano excellerer i hastighed og omkostninger, har den iboende ulemper:
- Reduceret dybde: Begrænset kapacitet til flertrins-ræsonnement sammenlignet med GPT-5 main, hvilket gør den mindre ideel til komplekse planlægningsopgaver.
- Højere hallucinationsrate: Let øget risiko for at generere forkerte detaljer under tvetydige prompts.
- Lavere kontekstuel genkaldelse: Selvom det rå token-vindue er stort, favoriserer interne mekanismer den seneste kontekst og kan derfor overse tidligere detaljer i meget lange dialoger .
Udviklere bør afveje disse begrænsninger, når de vælger GPT-5 nano til applikationer, der kræver høj faktuel integritet.
Anvendelsesområder
GPT-5 nano udmærker sig i scenarier, hvor realtidssvar og omkostningskontrol er altafgørende:
- Mobile assistenter: On-device chatbots til beskedapps, der leverer øjeblikkelige svar uden cloud-overhead.
- IoT-grænseflader: Stemmeaktiverede kontroller i smarthome-enheder, der udnytter inference med lav latenstid.
- Edge-analyse: Opsummering af sensordata lokalt før batching af uploads, hvilket reducerer båndbreddeforbrug.
- Uddannelsesværktøjer: Letvægts tutor-bots, der kører i browseren eller på hardware i det lave segment og muliggør interaktiv læring.
Sammenlignet med at køre GPT-5 main i et tungt cloudmiljø 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 vores bruger endnu, skal du først registrere dig
- Hent grænsefladens adgangslegitimations-API-nøgle. Klik på “Add Token” ved API token i det personlige center, få token-nøglen: sk-xxxxx og indsend.
- Hent URL'en til dette site: https://api.cometapi.com/
Brugsmetode
- Vælg “
**gpt-5-nano**” / "gpt-5-nano-2025-08-07" endpointet for at sende API-anmodningen og angiv request body. Anmodningsmetode og request body fås fra vores websteds API-dok. Vores website tilbyder også Apifox-test for nemheds skyld. - Erstat <YOUR_API_KEY> med din faktiske CometAPI-nøgle fra din konto.
- Indsæt dit spørgsmål eller din forespørgsel i content-feltet—det er det, modellen vil svare på.
- . Behandl API-svaret for at få det genererede svar.
CometAPI leverer en fuldt kompatibel REST API—for problemfri migrering. Nøgledetaljer til 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" - Autentificering:
Bearer YOUR_CometAPI_API_KEY - Content-Type:
application/json.
API-opkaldsinstruktioner: 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 is recommended.Der er i øjeblikket to tilstande tilgængelige.