GPT-5 Nano adalah varian yang sangat ringan dan berlatensi rendah dari keluarga GPT-5 milik OpenAI, dirancang untuk aplikasi yang sensitif terhadap biaya, real-time, dan ber-throughput tinggi, di mana kecepatan dan harga lebih penting daripada penalaran multi-langkah yang mendalam. Ia mempertahankan peningkatan kemampuan mengikuti instruksi dan keamanan GPT-5 namun mengorbankan kedalaman penalaran dan sebagian kemampuan konteks panjang untuk menghadirkan latensi sangat rendah dan biaya token sangat rendah.
Informasi Dasar & Fitur
- Nama Model:
gpt-5-nano - Dukungan Multimodal: Teks & Visual (hingga 400K token konteks)
- Jendela Konteks: 400,000 token input; 128,000 token output
- Harga
:- Input: $0.05 per 1M token
- Output: $0.40 per 1M token
Dibandingkan dengan GPT-5 main, GPT-5 nano menukar daya mentah untuk latensi ultra-rendah dan biaya yang lebih rendah, menjadikannya ideal untuk aplikasi interaktif di mana kecepatan dan anggaran sangat krusial .
Detail Teknis
GPT-5 nano memanfaatkan arsitektur transformer yang sama seperti saudara-saudaranya yang lebih besar, tetapi menggabungkan teknik kuantisasi dan pemangkasan parameter tingkat lanjut untuk memperkecil jejaknya. Fitur utamanya:
- Penalaran Minimal: Jalur penalaran yang dipersingkat, dioptimalkan untuk inferensi satu putaran, meniru “pemikiran bawaan” GPT-5 dengan komputasi yang lebih rendah.
- Kontrol Verbositas: Parameter verbositas yang dapat disesuaikan untuk menyetel panjang dan detail respons.
- Atensi Efisien: Kernel atensi kustom untuk penerapan berdaya memori rendah tanpa mengorbankan kemampuan model menangani sekuens panjang.
Saat di-benchmark terhadap GPT-4 o mini, GPT-5 nano menunjukkan throughput hingga 2× lebih cepat pada perangkat keras yang identik, berkat desainnya yang ringan .
Kinerja Benchmark
Meskipun GPT-5 main memimpin dalam kinerja absolut, GPT-5 nano memberikan akurasi yang kompetitif pada benchmark kunci:
- SWE-Bench (Rekayasa Perangkat Lunak): Mencapai ~75% dari akurasi pembuatan kode GPT-5 main sekaligus mengurangi waktu inferensi sekitar ~50%.
- HealthBench: Mempertahankan ~80% dari kinerja penalaran klinis GPT-5 main, cocok untuk tugas triase dan ringkasan dasar .
- Uji Multibahasa: Mempertahankan dukungan yang andal di 12 bahasa, penurunan kurang dari 10% dalam kualitas terjemahan dibandingkan GPT-5 main .
Hasil ini menegaskan kesesuaian GPT-5 nano untuk lingkungan yang sensitif biaya dan kritis terhadap latensi di mana kompromi kecil dalam akurasi dapat diterima.
Versi Model & Lini
- Nama Kartu Model:
gpt-5-nano - Batas Pengetahuan: 30 Mei 2024 untuk varian nano
- Posisi dalam Keluarga
:- Menggantikan GPT-4.1 nano sebagai penawaran tingkat dasar
- Berada di bawah GPT-5 mini dan GPT-5 main dalam hierarki kinerja
Varian nano mewarisi peningkatan dari pelatihan GPT-5 main, termasuk halusinasi berkurang dan penalaran struktural, meski dalam skala yang lebih kecil.
Keterbatasan
Meskipun GPT-5 nano unggul dalam kecepatan dan biaya, ia memiliki kekurangan bawaan:
- Kedalaman Berkurang: Kapasitas terbatas untuk penalaran multi-langkah dibanding GPT-5 main, kurang ideal untuk tugas perencanaan kompleks.
- Tingkat Halusinasi Lebih Tinggi: Risiko sedikit meningkat menghasilkan detail yang salah di bawah prompt yang ambigu.
- Daya Ingat Kontekstual Lebih Rendah: Meskipun jendela token mentah besar, mekanisme internal lebih mengutamakan konteks terkini, sehingga berpotensi mengabaikan detail lebih awal dalam dialog yang sangat panjang .
Pengembang harus mempertimbangkan batasan ini saat memilih GPT-5 nano untuk aplikasi yang menuntut integritas faktual tinggi.
Kasus Penggunaan
GPT-5 nano bersinar dalam skenario di mana respons real-time dan kontrol biaya menjadi yang utama:
- Asisten Seluler: Chatbot di-perangkat untuk aplikasi perpesanan, menghadirkan balasan instan tanpa beban cloud.
- Antarmuka IoT: Kendali berkemampuan suara pada perangkat rumah pintar, memanfaatkan inferensi berlatensi rendah.
- Analitik Edge: Meringkas data sensor secara lokal sebelum mengelompokkan unggahan, mengurangi penggunaan bandwidth.
- Alat Edukasi: Bot tutor ringan yang berjalan di peramban atau pada perangkat keras kelas bawah, menyediakan pembelajaran interaktif.
Dibanding menjalankan GPT-5 main di lingkungan cloud yang berat, nano memungkinkan penerapan terdistribusi dalam skala besar dengan biaya per-token yang dapat diprediksi.
Bagaimana saya mulai menggunakan API gpt-5-nano?
Langkah yang Diperlukan
- Masuk ke cometapi.com. Jika Anda belum menjadi pengguna kami, harap daftar terlebih dahulu
- Dapatkan kredensial akses kunci API antarmuka. Klik “Add Token” pada API token di pusat pribadi, dapatkan kunci token: sk-xxxxx dan kirimkan.
- Dapatkan url situs ini:
https://api.cometapi.com/
Metode Penggunaan
- Pilih endpoint “
**gpt-5-nano**” / "gpt-5-nano-2025-08-07" untuk mengirim permintaan API dan atur isi permintaan. Metode permintaan dan isi permintaan diperoleh dari dokumen API situs kami. Situs kami juga menyediakan pengujian Apifox untuk kenyamanan Anda. - Ganti <YOUR_API_KEY> dengan kunci CometAPI Anda yang sebenarnya dari akun Anda.
- Masukkan pertanyaan atau permintaan Anda ke bidang content—ini yang akan direspons oleh model.
- . Proses respons API untuk mendapatkan jawaban yang dihasilkan.
CometAPI menyediakan REST API yang sepenuhnya kompatibel—untuk migrasi tanpa hambatan. Detail kunci ke API doc:
- Parameter Inti:
prompt,max_tokens_to_sample,temperature,stop_sequences - Endpoint:
https://api.cometapi.com/v1/chat/completions - Parameter Model: “
gpt-5-nano” / "gpt-5-nano-2025-08-07" - Otentikasi:
Bearer YOUR_CometAPI_API_KEY - Content-Type:
application/json.
Instruksi Panggilan API: gpt-5-chat-latest harus dipanggil menggunakan standar /v1/chat/completions format. Untuk model lain (gpt-5, gpt-5-mini, gpt-5-nano, dan versi bertanggalnya), penggunaan the /v1/responses format disarankan.Saat ini tersedia dua mode.