GPT-5 Nano es la variante ultraligera y de baja latencia de la familia GPT-5 de OpenAI, diseñada para aplicaciones sensibles al costo, en tiempo real y de alto rendimiento donde la velocidad y el precio importan más que el razonamiento profundo de múltiples pasos. Conserva el seguimiento de instrucciones y las mejoras de seguridad de GPT-5, pero sacrifica la profundidad de razonamiento y algunas capacidades de contexto largo para ofrecer latencia muy baja y costo por token muy bajo.
Información básica y características
- Nombre del modelo:
gpt-5-nano - Compatibilidad multimodal: Texto y Visión (hasta 400K tokens de contexto)
- Ventana de contexto: 400,000 tokens de entrada; 128,000 tokens de salida
- Precios
:- Entrada: $0.05 por 1M de tokens
- Salida: $0.40 por 1M de tokens
En comparación con GPT-5 main, GPT-5 nano intercambia potencia bruta por latencia ultrabaja y costo reducido, lo que lo hace ideal para aplicaciones interactivas donde la velocidad y el presupuesto son críticos.
Detalles técnicos
GPT-5 nano aprovecha la misma arquitectura Transformer que sus hermanos mayores, pero incorpora técnicas avanzadas de cuantización y poda de parámetros para reducir su huella. Presenta:
- Razonamiento mínimo: Una vía de razonamiento optimizada para inferencia de un solo turno, que emula el “pensamiento integrado” de GPT-5 con menor cómputo.
- Control de verbosidad: Parámetro de verbosidad ajustable para afinar la longitud y el nivel de detalle de la respuesta.
- Atención eficiente: Kernels de atención personalizados para despliegues de baja memoria sin sacrificar la capacidad del modelo para manejar secuencias largas.
Al compararlo con GPT-4 o mini, GPT-5 nano demuestra hasta 2× más rendimiento en el mismo hardware, gracias a su diseño ligero.
Rendimiento en benchmarks
Aunque GPT-5 main lidera en rendimiento absoluto, GPT-5 nano ofrece precisión competitiva en benchmarks clave:
- SWE-Bench (Ingeniería de software): Logra ~75% de la precisión de generación de código de GPT-5 main mientras reduce el tiempo de inferencia en ~50%.
- HealthBench: Mantiene ~80% del rendimiento en razonamiento clínico de GPT-5 main, adecuado para tareas básicas de triaje y resumen.
- Pruebas multilingües: Conserva compatibilidad sólida en 12 idiomas, con una disminución de menos del 10% en la calidad de traducción en comparación con GPT-5 main.
Estos resultados subrayan la idoneidad de GPT-5 nano para entornos sensibles al costo y críticos en latencia donde se aceptan ligeras compensaciones en precisión.
Versión del modelo y linaje
- Nombre de la tarjeta del modelo:
gpt-5-nano - Fecha de corte de conocimientos: 30 de mayo de 2024 para la variante nano
- Posición en la familia
:- Reemplaza a GPT-4.1 nano como la oferta de nivel de entrada
- Se sitúa por debajo de GPT-5 mini y GPT-5 main en la jerarquía de rendimiento
La variante nano hereda mejoras del entrenamiento de GPT-5 main, incluidas reducción de alucinaciones y razonamiento estructural, aunque a menor escala.
Limitaciones
Si bien GPT-5 nano sobresale en velocidad y costo, tiene desventajas inherentes:
- Menor profundidad: Capacidad limitada para razonamiento de múltiples pasos en comparación con GPT-5 main, lo que lo hace menos ideal para tareas de planificación compleja.
- Mayor tasa de alucinaciones: Riesgo ligeramente mayor de generar detalles incorrectos ante prompts ambiguos.
- Menor recuperación contextual: Aunque la ventana de tokens es grande, los mecanismos internos favorecen el contexto reciente, lo que puede pasar por alto detalles anteriores en diálogos muy largos.
Los desarrolladores deben sopesar estas limitaciones al elegir GPT-5 nano para aplicaciones que exijan alta integridad factual.
Casos de uso
GPT-5 nano destaca en escenarios donde las respuestas en tiempo real y el control de costos son primordiales:
- Asistentes móviles: Chatbots en el dispositivo para apps de mensajería, que ofrecen respuestas instantáneas sin sobrecarga en la nube.
- Interfaces IoT: Controles por voz en dispositivos de hogar inteligente, aprovechando la inferencia de baja latencia.
- Analítica en el borde: Resumen local de datos de sensores antes de agrupar cargas, reduciendo el uso de ancho de banda.
- Herramientas educativas: Bots de tutoría ligeros que operan en el navegador o en hardware de gama baja, proporcionando aprendizaje interactivo.
En comparación con ejecutar GPT-5 main en un entorno de nube pesado, nano permite despliegue distribuido a escala con costos por token predecibles.
¿Cómo empiezo a usar la API de gpt-5-nano?
Pasos necesarios
- Inicie sesión en cometapi.com. Si aún no es usuario, regístrese primero
- Obtenga la clave de API de credenciales de acceso de la interfaz. Haga clic en “Add Token” en el token de API en el centro personal, obtenga la clave del token: sk-xxxxx y envíe.
- Obtenga la URL de este sitio: https://api.cometapi.com/
Método de uso
- Seleccione el “
**gpt-5-nano**” / "gpt-5-nano-2025-08-07" endpoint para enviar la solicitud de API y configure el cuerpo de la solicitud. El método y el cuerpo de la solicitud se obtienen de la documentación de la API en nuestro sitio web. Nuestro sitio web también proporciona pruebas en Apifox para su conveniencia. - Reemplace <YOUR_API_KEY> con su clave real de CometAPI de su cuenta.
- Inserte su pregunta o solicitud en el campo content—esto es a lo que responderá el modelo.
- . Procese la respuesta de la API para obtener la respuesta generada.
CometAPI proporciona una API REST totalmente compatible para una migración sin fricciones. Detalles clave en la doc de API:
- Parámetros principales:
prompt,max_tokens_to_sample,temperature,stop_sequences - Endpoint: https://api.cometapi.com/v1/chat/completions
- Parámetro de modelo: “
gpt-5-nano” / "gpt-5-nano-2025-08-07" - Autenticación:
Bearer YOUR_CometAPI_API_KEY - Content-Type:
application/json.
Instrucciones de llamada de API: gpt-5-chat-latest debe llamarse usando el estándar /v1/chat/completions format. Para otros modelos (gpt-5, gpt-5-mini, gpt-5-nano y sus versiones fechadas), usar the /v1/responses format` is recommended.Actualmente hay dos modos disponibles.