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 las mejoras de GPT-5 en seguimiento de instrucciones y seguridad, pero sacrifica profundidad de razonamiento y algunas capacidades de contexto largo para ofrecer latencia muy baja y costo por token muy bajo.
Información básica y funciones
- Nombre del modelo:
gpt-5-nano - Soporte 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 ultra baja latencia 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 senda de razonamiento simplificada optimizada para inferencia de un solo turno, que emula el “built-in thinking” de GPT-5 con menos cómputo.
- Control de verbosidad: Parámetro de verbosidad ajustable para afinar la longitud y el nivel de detalle de la respuesta.
- Atención eficiente: Núcleos de atención personalizados para despliegues con poca memoria sin sacrificar la capacidad del modelo para manejar secuencias largas.
Al compararse 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): Alcanza ~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 de razonamiento clínico de GPT-5 main, adecuado para triaje básico y tareas de resumen.
- Pruebas multilingües: Conserva soporte sólido en 12 idiomas, con una disminución de menos del 10% en calidad de traducción frente a 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 concesiones en exactitud.
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
:- Sustituye a GPT-4.1 nano como la oferta 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 alucinaciones reducidas y razonamiento estructural, si bien a menor escala.
Limitaciones
Aunque GPT-5 nano destaca en velocidad y costo, presenta limitaciones inherentes:
- Profundidad reducida: Capacidad limitada para razonamiento de múltiples pasos en comparación con GPT-5 main, por lo que es menos ideal para tareas de planificación complejas.
- Mayor tasa de alucinaciones: Riesgo ligeramente más alto de generar datos incorrectos ante indicaciones ambiguas.
- Menor recuerdo contextual: Aunque la ventana de tokens es grande, los mecanismos internos favorecen el contexto reciente, pudiendo pasar por alto detalles anteriores en diálogos muy largos.
Los desarrolladores deben sopesar estas limitaciones al elegir GPT-5 nano para aplicaciones que exigen alta integridad factual.
Casos de uso
GPT-5 nano brilla en escenarios donde las respuestas en tiempo real y el control de costos son primordiales:
- Asistentes móviles: Chatbots en dispositivo para apps de mensajería, que entregan respuestas instantáneas sin sobrecarga de nube.
- Interfaces IoT: Controles activados por voz en dispositivos de hogar inteligente, aprovechando la baja latencia de inferencia.
- Analítica en el borde: Resumen local de datos de sensores antes de subir lotes, reduciendo el uso de ancho de banda.
- Herramientas educativas: Bots de tutoría ligeros que funcionan en el navegador o en hardware de gama baja, brindando 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
- Inicia sesión en cometapi.com. Si aún no eres usuario, regístrate primero
- Obtén la clave de acceso (API key) de la interfaz. Haz clic en “Add Token” en el token de la API del centro personal, obtén la clave del token: sk-xxxxx y envíala.
- Obtén la URL de este sitio:
https://api.cometapi.com/
Método de uso
- Selecciona el endpoint “
**gpt-5-nano**” / "gpt-5-nano-2025-08-07" para enviar la solicitud a la API y configura 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 prueba en Apifox para tu comodidad. - Reemplaza <YOUR_API_KEY> por tu clave real de CometAPI de tu cuenta.
- Inserta tu pregunta o solicitud en el campo content—esto es a lo que responderá el modelo.
- . Procesa la respuesta de la API para obtener la respuesta generada.
CometAPI proporciona una API REST completamente compatible—para una migración sin fricciones. Detalles clave en la documentación de la API:
- Parámetros principales:
prompt,max_tokens_to_sample,temperature,stop_sequences - Endpoint:
https://api.cometapi.com/v1/chat/completions - Parámetro del modelo: “
gpt-5-nano” / "gpt-5-nano-2025-08-07" - Autenticación:
Bearer YOUR_CometAPI_API_KEY - Content-Type:
application/json.
Instrucciones de llamada a la 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), se recomienda usar the /v1/responses format is recommended.Actualmente hay dos modos disponibles.