GPT-5 Nano è la variante ultra‑leggera 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 in più passaggi. Mantiene i miglioramenti di GPT-5 nel seguire le istruzioni e nella sicurezza, ma sacrifica la profondità del ragionamento e alcune capacità di lungo contesto per offrire latenza molto bassa e costo per token molto basso.
Informazioni di base e funzionalità
- Model Name:
gpt-5-nano - Supporto multimodale: Testo e Visione (fino a 400K token di contesto)
- Finestra di contesto: 400,000 token in input; 128,000 token in output
- Prezzi
:- Input: $0.05 per 1M tokens
- Output: $0.40 per 1M tokens
Rispetto a GPT-5 main, GPT-5 nano scambia la potenza grezza per latenza ultra‑bassa e costo ridotto, rendendolo ideale per applicazioni interattive in cui velocità e budget sono critici .
Dettagli tecnici
GPT-5 nano utilizza la stessa architettura transformer dei modelli più grandi, ma incorpora tecniche avanzate di quantizzazione e potatura dei parametri per ridurne l’ingombro. Presenta:
- Ragionamento minimo: un percorso di ragionamento snello ottimizzato per inferenza a singolo turno, che emula il “pensiero integrato” di GPT-5 con calcolo ridotto.
- Controllo della verbosità: parametro di verbosità regolabile per ottimizzare la lunghezza e il dettaglio delle risposte.
- Attenzione efficiente: kernel di attenzione personalizzati per distribuzioni a bassa memoria senza sacrificare la capacità del modello di gestire sequenze lunghe.
Nei benchmark contro GPT-4 o mini, GPT-5 nano dimostra fino a 2× più veloce throughput sullo stesso hardware, grazie al suo design leggero .
Prestazioni nei benchmark
Sebbene GPT-5 main sia in testa in termini di performance assolute, GPT-5 nano offre accuratezza competitiva su benchmark chiave:
- SWE-Bench (Software Engineering): Raggiunge ~75% dell’accuratezza di generazione di codice di GPT-5 main riducendo i tempi di inferenza di ~50%.
- HealthBench: Mantiene ~80% delle prestazioni di ragionamento clinico di GPT-5 main, adatto a compiti di triage di base e sintesi .
- Test multilingue: Mantiene un solido supporto su 12 lingue, con un calo inferiore al 10% nella qualità di traduzione rispetto a GPT-5 main .
Questi risultati sottolineano 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 linea evolutiva
- Model Card Name:
gpt-5-nano - Knowledge Cut-off: 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 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 per il ragionamento in più passaggi rispetto a GPT-5 main, rendendolo meno ideale per compiti di pianificazione complessi.
- Tasso di allucinazioni più elevato: Rischio leggermente aumentato di generare dettagli errati in presenza di prompt ambigui.
- Richiamo contestuale inferiore: Sebbene la finestra di token grezza sia ampia, i meccanismi interni privilegiano il contesto recente, con il rischio di trascurare 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 dà il meglio in scenari in cui risposte in tempo reale e controllo dei costi sono fondamentali:
- Assistenti mobili: Chatbot on‑device per app di messaggistica, che forniscono risposte istantanee senza overhead cloud.
- Interfacce IoT: Controlli vocali in dispositivi smart home, sfruttando inferenza a bassa latenza.
- Analitica edge: Sintesi dei dati dei sensori in locale prima dell’invio in batch, riducendo l’uso di banda.
- Strumenti educativi: Bot di tutoraggio leggeri che operano nel browser o su hardware di fascia bassa, offrendo apprendimento interattivo.
Rispetto all’esecuzione di GPT-5 main in un ambiente cloud pesante, la variante nano permette una distribuzione distribuita su larga scala con costi per token prevedibili.
Come iniziare a usare l’API gpt-5-nano?
Passaggi necessari
- Accedi a cometapi.com. Se non sei ancora nostro utente, registrati prima
- Ottieni la credenziale chiave API 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 d’uso
- Seleziona l’“
**gpt-5-nano**” / "gpt-5-nano-2025-08-07" endpoint per inviare la richiesta API e imposta il body della richiesta. Il metodo di richiesta e il body sono disponibili nella documentazione API del nostro sito. Il nostro sito fornisce anche test Apifox per comodità. - Sostituisci <YOUR_API_KEY> con la tua chiave CometAPI effettiva 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 - Parametro Model: “
gpt-5-nano” / "gpt-5-nano-2025-08-07" - Autenticazione:
Bearer YOUR_CometAPI_API_KEY - Content-Type:
application/json.
Istruzioni per la chiamata API: gpt-5-chat-latest deve essere chiamato usando lo standard /v1/chat/completions format. Per gli altri modelli (gpt-5, gpt-5-mini, gpt-5-nano e le loro versioni datate), è consigliato usare the /v1/responses format è consigliato.Attualmente sono disponibili due modalità.