GPT-5 Nano は、OpenAI の GPT-5 ファミリーにおける超軽量・低レイテンシのバリアントで、コスト重視、リアルタイム、およびスループットが重視され、深い多段推論よりも速度と価格が重要となるアプリケーション向けに設計されています。GPT-5 の指示追従と安全性の改善を維持しつつ、推論の深さや一部の長文脈機能をトレードオフすることで、非常に低いレイテンシと非常に低いトークンコストを実現します。
基本情報と機能
- モデル名:
gpt-5-nano - マルチモーダル対応: テキスト & ビジョン（最大 400K コンテキストトークン）
- コンテキストウィンドウ: 入力 400,000 トークン; 出力 128,000 トークン
- 価格
:- 入力: 100万トークンあたり $0.05
- 出力: 100万トークンあたり $0.40
GPT-5 main と比べると、GPT-5 nano は生のパワーを超低レイテンシと低コストに置き換え、速度と予算が重要なインタラクティブなアプリケーションに最適です。
技術詳細
GPT-5 nano は、より大きな同系モデルと同じトランスフォーマーアーキテクチャを活用しつつ、先進的な量子化とパラメータプルーニング技術を取り入れてフットプリントを縮小しています。特長は以下のとおりです。
- 最小限の推論: 単発推論に最適化されたスリムな推論経路。計算コストを抑えつつ、GPT-5 の「組み込み思考」を模倣します。
- 冗長度制御: 応答の長さと詳細度を微調整できる冗長度パラメータを備えます。
- 効率的なアテンション: 長い系列への対応能力を犠牲にすることなく、低メモリ環境でのデプロイを可能にするカスタムアテンションカーネル。
GPT-4 o mini と同一ハードウェアで比較ベンチマークを行うと、軽量設計により最大**2×**のスループットを示します。
ベンチマーク性能
絶対性能では GPT-5 main が先行しますが、GPT-5 nano は主要ベンチマークで競合し得る精度を示します。
- SWE-Bench（ソフトウェアエンジニアリング）: コード生成精度で GPT-5 main の ~75% を達成し、推論時間を ~50% 短縮。
- HealthBench: GPT-5 main の臨床推論性能の ~80% を維持し、基本的なトリアージや要約タスクに適合。
- 多言語テスト: 12 言語で堅牢な対応を維持し、翻訳品質は GPT-5 main 比で 10% 未満の低下。
これらの結果は、わずかな精度のトレードオフが許容される、コスト重視かつレイテンシクリティカルな環境における GPT-5 nano の適性を示しています。
モデルのバージョンと系譜
- モデルカード名:
gpt-5-nano - 知識カットオフ: nano バリアントは 2024年5月30日
- ファミリー内での位置
:- エントリーレベル製品として GPT-4.1 nano を置き換え
- 性能階層では GPT-5 mini と GPT-5 main の下位に位置
nano バリアントは、規模を抑えつつも、GPT-5 main の学習で導入されたハルシネーションの低減や構造的推論の改善を継承しています。
制限事項
速度とコストに優れる一方で、GPT-5 nano には固有の制約があります。
- 推論の深さの低下: GPT-5 main と比べて多段推論の能力が限定的で、複雑な計画タスクには不向き。
- ハルシネーション率の上昇: 曖昧なプロンプト下では誤った詳細を生成するリスクがやや高い。
- コンテキスト想起の低下: トークンウィンドウ自体は大きいものの、内部機構は直近の文脈を優先するため、非常に長い対話では前半の詳細を見落とす可能性があります。
開発者は、高い事実整合性が求められる用途に GPT-5 nano を選ぶ際、これらの制約を勘案する必要があります。
ユースケース
GPT-5 nano は、リアルタイムな応答とコスト管理が最重要となるシナリオで威力を発揮します。
- モバイルアシスタント: メッセージングアプリ向けのオンデバイスチャットボット。クラウドのオーバーヘッドなしで即時応答を提供。
- IoT インターフェース: スマートホームデバイスの音声制御で、低レイテンシ推論を活用。
- エッジ分析: センサー データをローカルで要約してからバッチ送信し、帯域使用量を削減。
- 教育ツール: ブラウザ内や低スペックハードウェアで動作する軽量チュータリングボットにより、双方向学習を提供。
重量級クラウド環境で GPT-5 main を稼働させる場合と比べ、nano は予測可能なトークン単価でスケールする分散デプロイを可能にします。
gpt-5-nano API の使い始め方
必要な手順
- cometapi.com にログインします。未ユーザーの場合は、まず登録してください
- インターフェースのアクセス認証 API キーを取得します。個人センターの API token で “Add Token” をクリックし、トークンキー: sk-xxxxx を取得して送信します。
- 本サイトの URL を取得します:
https://api.cometapi.com/
使用方法
- “
**gpt-5-nano**” / "gpt-5-nano-2025-08-07" エンドポイントを選択して API リクエストを送信し、リクエストボディを設定します。リクエストメソッドとリクエストボディは当社ウェブサイトの API doc から取得できます。便利にお試しいただける Apifox テストも提供しています。 - アカウントの CometAPI キーで <YOUR_API_KEY> を実際のキーに置き換えます。
- content フィールドに質問またはリクエストを挿入します。モデルはその内容に応答します。
- . API レスポンスを処理して生成された回答を取得します。
CometAPI は完全互換の REST API を提供しており、移行をシームレスに行えます。詳細は API doc を参照してください:
- コアパラメータ:
prompt,max_tokens_to_sample,temperature,stop_sequences - エンドポイント:
https://api.cometapi.com/v1/chat/completions - モデルパラメータ: “
gpt-5-nano” / "gpt-5-nano-2025-08-07" - 認証:
Bearer YOUR_CometAPI_API_KEY - Content-Type:
application/json.
API Call Instructions: gpt-5-chat-latest should be called using the standard /v1/chat/completions format. For other models (gpt-5, gpt-5-mini, gpt-5-nano, and their dated versions), using the /v1/responses format is recommended.Currently two modes are available.