GPT-5 Nano è la variante ultraleggera e a bassa latenza della famiglia GPT-5 di OpenAI, progettata per applicazioni sensibili ai costi, in tempo reale e ad alto throughput, in cui velocità e prezzo contano più del ragionamento profondo su più passaggi. Mantiene i miglioramenti di GPT-5 nel rispetto delle istruzioni e nella sicurezza, ma sacrifica la profondità di ragionamento e alcune capacità di lungo contesto per offrire latenza molto bassa e costo per token molto basso.
Informazioni di base e funzionalità
- Nome del modello:
gpt-5-nano - Supporto multimodale: Testo & Visione (fino a 400K token di contesto)
- Finestra di contesto: 400,000 token di input; 128,000 token di output
- Pricing
:- Input: $0.05 per 1M token
- Output: $0.40 per 1M token
Rispetto a GPT-5 main, GPT-5 nano sacrifica la potenza grezza a favore di latenza ultra-bassa e costo ridotto, rendendolo ideale per applicazioni interattive in cui la velocità e il budget sono critici .
Dettagli tecnici
GPT-5 nano sfrutta la stessa architettura transformer dei fratelli maggiori, ma integra tecniche avanzate di quantizzazione e potatura dei parametri per ridurne l’ingombro. Presenta:
- Ragionamento minimo: Un percorso di ragionamento snellito, ottimizzato per inferenza a singolo turno, che emula il “pensiero incorporato” di GPT-5 con un calcolo ridotto.
- Controllo della verbosità: Parametro di verbosità regolabile per calibrare lunghezza e livello di dettaglio delle risposte.
- Attenzione efficiente: Kernel di attenzione personalizzati per distribuzioni a bassa memoria senza sacrificare la capacità del modello di gestire sequenze lunghe.
Rispetto a GPT-4 o mini, nei benchmark GPT-5 nano dimostra fino a 2× di throughput in più sul medesimo hardware, grazie al suo design leggero .
Prestazioni di benchmark
Sebbene GPT-5 main primeggi in prestazioni assolute, GPT-5 nano offre accuratezza competitiva sui benchmark chiave:
- SWE-Bench (Software Engineering): Raggiunge ~75% dell’accuratezza di generazione di codice di GPT-5 main, riducendo il tempo di inferenza di ~50%.
- HealthBench: Mantiene ~80% delle prestazioni di ragionamento clinico di GPT-5 main, adatto a triage di base e attività di sintesi .
- Test multilingue: Conserva un supporto solido in 12 lingue, con un calo inferiore al 10% nella qualità di traduzione rispetto a GPT-5 main .
Questi risultati evidenziano l’idoneità di GPT-5 nano per ambienti sensibili ai costi e critici in termini di latenza, in cui lievi compromessi in accuratezza sono accettabili.
Versione del modello e discendenza
- Model Card Name:
gpt-5-nano - Cut-off della conoscenza: 30 maggio 2024 per la variante nano
- Posizione nella famiglia
:- Sostituisce GPT-4.1 nano come offerta entry-level
- Si colloca sotto GPT-5 mini e GPT-5 main nella gerarchia delle prestazioni
La variante nano eredita i miglioramenti derivanti dall’addestramento di GPT-5 main, incluse allucinazioni ridotte e ragionamento strutturale, sebbene su scala minore.
Limitazioni
Sebbene GPT-5 nano eccella in velocità e costo, presenta limitazioni intrinseche:
- Profondità ridotta: Capacità limitata di ragionamento su più passaggi rispetto a GPT-5 main, meno adatta a compiti di pianificazione complessa.
- Tasso di allucinazioni più elevato: Rischio leggermente maggiore di generare dettagli errati con prompt ambigui.
- Richiamo contestuale inferiore: Sebbene la finestra di token grezza sia ampia, i meccanismi interni privilegiano il contesto più recente, potenzialmente trascurando dettagli precedenti in dialoghi molto lunghi .
Gli sviluppatori dovrebbero valutare questi vincoli quando scelgono GPT-5 nano per applicazioni che richiedono elevata integrità fattuale.
Casi d’uso
GPT-5 nano brilla negli scenari in cui risposte in tempo reale e controllo dei costi sono fondamentali:
- Assistenti mobili: Chatbot on-device per app di messaggistica, che offrono risposte istantanee senza sovraccarico del cloud.
- Interfacce IoT: Controlli abilitati alla voce nei dispositivi per la casa intelligente, sfruttando inferenza a bassa latenza.
- Analisi edge: Riassumere i dati dei sensori in locale prima di inviare i caricamenti in batch, riducendo l’uso di banda.
- Strumenti educativi: Bot didattici leggeri che operano nel browser o su hardware di fascia bassa, fornendo apprendimento interattivo.
Rispetto all’esecuzione di GPT-5 main in un ambiente cloud pesante, nano abilita distribuzioni distribuite su larga scala con costi per token prevedibili.
Come iniziare a usare l’API gpt-5-nano?
Passaggi richiesti
- Accedi a cometapi.com. Se non sei ancora nostro utente, registrati prima
- Ottieni la chiave API di credenziale di accesso dell’interfaccia. Clicca “Add Token” nella sezione API token del centro personale, ottieni la chiave token: sk-xxxxx e invia.
- Ottieni l’URL di questo sito: https://api.cometapi.com/
Metodo di utilizzo
- Seleziona l’endpoint “
**gpt-5-nano**” / "gpt-5-nano-2025-08-07" per inviare la richiesta API e imposta il corpo della richiesta. Il metodo di richiesta e il corpo della richiesta sono ottenuti dalla nostra documentazione API sul sito web. Il nostro sito fornisce anche test Apifox per tua comodità. - Sostituisci <YOUR_API_KEY> con la tua vera chiave CometAPI dal tuo account.
- Inserisci la tua domanda o richiesta nel campo content: è ciò a cui il modello risponderà.
- . Elabora la risposta dell’API per ottenere la risposta generata.
CometAPI fornisce una REST API completamente compatibile—per una migrazione senza soluzione di continuità. Dettagli chiave alla API doc:
- Parametri principali:
prompt,max_tokens_to_sample,temperature,stop_sequences - Endpoint: https://api.cometapi.com/v1/chat/completions
- Model Parameter: “
gpt-5-nano” / "gpt-5-nano-2025-08-07" - Autenticazione:
Bearer YOUR_CometAPI_API_KEY - Content-Type:
application/json.
Istruzioni per le chiamate API: gpt-5-chat-latest dovrebbe essere chiamato usando lo standard /v1/chat/completions format. Per altri modelli (gpt-5, gpt-5-mini, gpt-5-nano e le loro versioni datate), utilizzare the /v1/responses format è consigliato.Attualmente sono disponibili due modalità.