GPT-5 Nano to ultralekki wariant o niskich opóźnieniach z rodziny GPT-5 firmy OpenAI, zaprojektowany dla aplikacji o wrażliwości na koszty, działających w czasie rzeczywistym i o wysokiej przepustowości, w których szybkość i cena są ważniejsze niż głębokie, wieloetapowe rozumowanie. Zachowuje ulepszenia GPT-5 w zakresie podążania za instrukcjami i bezpieczeństwa, ale poświęca głębię rozumowania i część możliwości długiego kontekstu, aby zapewnić bardzo niskie opóźnienie i bardzo niski koszt tokenów.
Podstawowe informacje i funkcje
- Nazwa modelu:
gpt-5-nano - Wsparcie multimodalne: Tekst i Obraz (do 400K tokenów kontekstu)
- Okno kontekstowe: 400 000 tokenów wejściowych; 128 000 tokenów wyjściowych
- Cennik
:- Wejście: $0.05 za 1M tokenów
- Wyjście: $0.40 za 1M tokenów
W porównaniu z głównym GPT-5, GPT-5 nano wymienia surową moc na ultraniskie opóźnienie i obniżony koszt, co czyni go idealnym dla aplikacji interaktywnych, w których kluczowe są szybkość i budżet.
Szczegóły techniczne
GPT-5 nano wykorzystuje tę samą architekturę typu transformer co jego więksi krewni, ale zawiera zaawansowane techniki kwantyzacji i przycinania parametrów, aby zmniejszyć swój rozmiar. Oferuje:
- Minimalne rozumowanie: Uproszczoną ścieżkę rozumowania zoptymalizowaną pod kątem wnioskowania w pojedynczej turze, naśladującą „wbudowane myślenie” GPT-5 przy mniejszym zużyciu obliczeń.
- Kontrola rozwlekłości: Regulowany parametr rozwlekłości do precyzyjnego dostrajania długości i szczegółowości odpowiedzi.
- Wydajną uwagę: Niestandardowe jądra mechanizmu uwagi dla wdrożeń o niskich wymaganiach pamięciowych bez poświęcania zdolności modelu do obsługi długich sekwencji.
W testach porównawczych z GPT-4 o mini, GPT-5 nano osiąga do 2× większą przepustowość na identycznym sprzęcie dzięki swojej lekkości.
Wydajność w benchmarkach
Choć główny GPT-5 prowadzi pod względem bezwzględnej wydajności, GPT-5 nano zapewnia konkurencyjną dokładność w kluczowych benchmarkach:
- SWE-Bench (Inżynieria oprogramowania): Osiąga ~75% dokładności generowania kodu w porównaniu z GPT-5 main, jednocześnie skracając czas wnioskowania o ~50%.
- HealthBench: Utrzymuje ~80% wydajności rozumowania klinicznego GPT-5 main, odpowiednie do podstawowej selekcji (triage) i zadań podsumowujących.
- Testy wielojęzyczne: Zachowuje solidne wsparcie w 12 językach, a spadek jakości tłumaczeń względem GPT-5 main wynosi mniej niż 10%.
Wyniki te podkreślają przydatność GPT-5 nano w środowiskach wrażliwych na koszty i krytycznych pod względem opóźnień, gdzie akceptowalne są niewielkie kompromisy w dokładności.
Wersja modelu i linia rozwojowa
- Nazwa karty modelu:
gpt-5-nano - Data odcięcia wiedzy: 30 maja 2024 dla wariantu nano
- Pozycja w rodzinie
:- Zastępuje GPT-4.1 nano jako podstawową ofertę
- Znajduje się poniżej GPT-5 mini i GPT-5 main w hierarchii wydajności
Wariant nano dziedziczy ulepszenia z treningu GPT-5 main, w tym zredukowane halucynacje i rozumowanie strukturalne, choć w mniejszej skali.
Ograniczenia
Chociaż GPT-5 nano wyróżnia się pod względem szybkości i kosztu, ma wrodzone wady:
- Zredukowana głębia: Ograniczona zdolność do wieloetapowego rozumowania w porównaniu z GPT-5 main, co czyni go mniej odpowiednim do złożonych zadań planistycznych.
- Wyższy współczynnik halucynacji: Nieco podwyższone ryzyko generowania nieprawidłowych szczegółów przy niejednoznacznych poleceniach.
- Niższa zdolność przywoływania kontekstu: Chociaż surowe okno tokenów jest duże, wewnętrzne mechanizmy preferują niedawny kontekst, co może prowadzić do pomijania wcześniejszych szczegółów w bardzo długich dialogach.
Deweloperzy powinni rozważyć te ograniczenia przy wyborze GPT-5 nano do aplikacji wymagających wysokiej integralności faktów.
Zastosowania
GPT-5 nano błyszczy w scenariuszach, w których kluczowe są odpowiedzi w czasie rzeczywistym i kontrola kosztów:
- Asystenci mobilni: Chatboty działające na urządzeniu w aplikacjach do komunikacji, dostarczające błyskawiczne odpowiedzi bez narzutu chmury.
- Interfejsy IoT: Sterowanie głosowe w urządzeniach inteligentnego domu, wykorzystujące wnioskowanie o niskich opóźnieniach.
- Analityka na brzegu sieci: Lokalne podsumowywanie danych z czujników przed wsadowym przesyłaniem, zmniejszające zużycie przepustowości.
- Narzędzia edukacyjne: Lekkie boty tutoringowe działające w przeglądarce lub na słabym sprzęcie, zapewniające interaktywne nauczanie.
W porównaniu z uruchamianiem GPT-5 main w ciężkim środowisku chmurowym, nano umożliwia rozproszone wdrożenia na dużą skalę z przewidywalnymi kosztami na token.
Jak zacząć korzystać z interfejsu API gpt-5-nano?
Wymagane kroki
- Zaloguj się do cometapi.com. Jeśli nie jesteś naszym użytkownikiem, zarejestruj się najpierw
- Uzyskaj klucz API poświadczeń dostępu do interfejsu. Kliknij „Add Token” w sekcji tokenu API w centrum osobistym, uzyskaj klucz tokenu: sk-xxxxx i zatwierdź.
- Uzyskaj adres URL tej witryny:
https://api.cometapi.com/
Sposób użycia
- Wybierz punkt końcowy „
**gpt-5-nano**” / "gpt-5-nano-2025-08-07", aby wysłać żądanie API i ustaw ciało żądania. Metoda żądania i ciało żądania są dostępne w dokumentacji API na naszej stronie. Nasza strona zapewnia także test w Apifox dla Twojej wygody. - Zastąp <YOUR_API_KEY> swoim rzeczywistym kluczem CometAPI ze swojego konta.
- Wstaw swoje pytanie lub prośbę do pola content — na to odpowie model.
- . Przetwórz odpowiedź API, aby uzyskać wygenerowaną odpowiedź.
CometAPI zapewnia w pełni kompatybilny interfejs REST API — dla bezproblemowej migracji. Kluczowe szczegóły w Dokumentacja API:
- Parametry główne:
prompt,max_tokens_to_sample,temperature,stop_sequences - Endpoint:
https://api.cometapi.com/v1/chat/completions - Parametr modelu: “
gpt-5-nano” / "gpt-5-nano-2025-08-07" - Uwierzytelnianie:
Bearer YOUR_CometAPI_API_KEY - Content-Type:
application/json.
Instrukcje wywołania API: gpt-5-chat-latest powinien być wywoływany przy użyciu standardowego /v1/chat/completions format. W przypadku innych modeli (gpt-5, gpt-5-mini, gpt-5-nano i ich wersji datowanych), użycie the /v1/responses format jest zalecane.Obecnie dostępne są dwa tryby.