GPT-5 Nano is de ultralichte, laag-latency variant van OpenAI's GPT-5 familie, ontworpen voor kostengevoelig, real-timeen high-throughput-toepassingen waar snelheid en prijs belangrijker zijn dan diepgaande meerstaps redeneringen. De GPT-5-instructies en veiligheidsverbeteringen blijven behouden, maar de redeneringsdiepte en enkele lange-contextmogelijkheden worden ingeruild voor zeer lage latentie en zeer lage tokenkosten.
Basisgegevens en functies
- Modelnaam:
gpt-5-nano - Multimodale ondersteuning: Tekst & Visie (tot 400K contexttokens)
- Contextvenster: 400,000 invoertokens; 128,000 uitvoertokens
- Prijzen:
- Invoer: $0.05 per 1 miljoen tokens
- Uitvoer: $0.40 per 1 miljoen tokens
Vergeleken met GPT-5 main, doet GPT-5 nano een concessie brute kracht besteld, ultra-lage latentie en lagere kosten, waardoor het ideaal is voor interactieve toepassingen waarbij snelheid en budget cruciaal zijn.
Technische gegevens
GPT-5 nano maakt gebruik van hetzelfde transformator architectuur als zijn grotere broers en zussen, maar met geavanceerde functies kwantisering en parameter snoeien Technieken om de voetafdruk te verkleinen. Het beschikt over:
- Minimale redenering: Een gestroomlijnd redeneerpad dat is geoptimaliseerd voor single-turn inference, waarbij het 'ingebouwde denken' van GPT-5 wordt nagebootst bij een lagere rekenkracht.
- Verbosity Control: Instelbare verbosity-parameter om de responslengte en -details nauwkeurig af te stemmen.
- Efficiënte aandacht: Aangepaste aandachtskernels voor implementatie met weinig geheugen, zonder dat dit ten koste gaat van de mogelijkheid van het model om lange sequenties te verwerken.
Bij vergelijking met GPT-4 o mini laat GPT-5 nano tot wel 2× sneller doorvoer op identieke hardware, dankzij zijn lichtgewicht ontwerp .
Benchmarkprestaties
Hoewel GPT-5 de absolute leider is in prestaties, levert GPT-5 nano concurrerende nauwkeurigheid over belangrijke benchmarks:
- SWE-Bench (Software Engineering): Bereikt ~75% van de codegeneratienauwkeurigheid van GPT-5 main, terwijl de inferentietijd met ~50% wordt verminderd.
- HealthBench: Behoudt ~80% van de klinische redeneerprestaties van GPT-5 hoofd, geschikt voor basis triage- en samenvattingstaken.
- Meertalige tests: Behoudt robuuste ondersteuning voor 12 talen, met een afname van minder dan 10% in vertaalkwaliteit vergeleken met GPT-5 main.
Deze resultaten onderstrepen de geschiktheid van GPT-5 nano voor kostengevoelig en latentie-kritiek omgevingen waar kleine inleveringen in nauwkeurigheid acceptabel zijn.
Modelversie en afstamming
- Modelkaartnaam:
gpt-5-nano - Kennisgrens: 30 mei 2024 voor nanovariant
- Positie in het gezin:
- Vervangt GPT-4.1 nano als instapmodel
- Zit onder GPT-5 mini en GPT-5 main in de prestatiehiërarchie
De nanovariant erft verbeteringen van de training van GPT-5 main, waaronder verminderde hallucinaties en structureel redeneren, zij het op kleinere schaal.
Beperkingen
Terwijl GPT-5 nano uitblinkt in snelheid en kosten, het heeft inherente nadelen:
- Verminderde diepte: Beperkte capaciteit voor meerstaps redenering vergeleken met GPT-5 main, waardoor het minder ideaal is voor complexe planningstaken.
- Hogere hallucinatiegraad: Licht verhoogd risico op het genereren van onjuiste gegevens onder dubbelzinnige prompts.
- Lagere contextuele herinnering:Hoewel het ruwe tokenvenster groot is, zijn interne mechanismen gunstig voor recent context, waardoor eerdere details in zeer lange dialogen mogelijk over het hoofd worden gezien.
Ontwikkelaars moeten deze beperkingen in overweging nemen bij de keuze van GPT-5 nano voor toepassingen die hoge eisen stellen. hoge feitelijke integriteit.
Gebruikers verhalen
GPT-5 nano schittert in scenario's waarin real-time reacties en kostenbeheersing zijn van het grootste belang:
- Mobiele assistenten: Chatbots op het apparaat voor berichten-apps, levering onmiddellijke antwoorden zonder wolken erboven.
- IoT-interfaces: Spraakgestuurde bediening in slimme apparaten voor thuis, gebruikmakend van lage latentie-inferentie.
- Edge-analyse:Sensorgegevens lokaal samenvatten voordat ze in batches worden geüpload, waardoor het bandbreedtegebruik wordt verminderd.
- Onderwijsmateriaal: Lichtgewicht bijlesbots die in de browser of op low-end hardware werken en die interactief leren.
Vergeleken met het uitvoeren van GPT-5 main in een zware cloudomgeving, maakt nano het mogelijk gedistribueerde implementatie op schaal met voorspelbare kosten per token.
Hoe te bellen gpt-5-nano API van CometAPI
gpt-5-nano API-prijzen in CometAPI, 20% korting op de officiële prijs:
| Invoertokens | $0.04 |
| Uitvoertokens | $0.32 |
Zie ook Prijs
Vereiste stappen
- Inloggen cometapi.com. Als u nog geen gebruiker van ons bent, registreer u dan eerst
- Haal de API-sleutel voor de toegangsgegevens van de interface op. Klik op 'Token toevoegen' bij de API-token in het persoonlijke centrum, haal de tokensleutel op: sk-xxxxx en verstuur.
- Haal de url van deze site op: https://api.cometapi.com/
Gebruik methode
- Selecteer de optie "
gpt-5-nano"/"gpt-5-nano-2025-08-07"eindpunt om de API-aanvraag te versturen en de aanvraagbody in te stellen. De aanvraagmethode en de aanvraagbody zijn te vinden in de API-documentatie op onze website. Onze website biedt ook een Apifox-test voor uw gemak. - Vervangen met uw werkelijke CometAPI-sleutel van uw account.
- Vul het inhoudsveld in en het model zal hierop reageren.
- Verwerk het API-antwoord om het gegenereerde antwoord te verkrijgen.
CometAPI biedt een volledig compatibele REST API voor een naadloze migratie. Belangrijke details voor API-document:
- Kernparameters:
prompt,max_tokens_to_sample,temperature,stop_sequences - eindpunt: https://api.cometapi.com/v1/chat/completions
- Modelparameter: "
gpt-5-nano"/"gpt-5-nano-2025-08-07" - authenticatie:
Bearer YOUR_CometAPI_API_KEY - Content-Type:
application/json.
API-aanroepinstructies: gpt-5-chat-latest moet worden aangeroepen met behulp van de standaard /v1/chat/completions format. Voor andere modellen (gpt-5, gpt-5-mini, gpt-5-nano en hun verouderde versies) gebruikt u: the /v1/responses format is aanbevolenMomenteel zijn er twee modi beschikbaar.
Zie ook GPT-5 Model