GPT-5 nano

GPT-5 Nano to ultralekki wariant o niskich opóźnieniach z rodziny GPT-5 od OpenAI, zaprojektowany dla zastosowań wrażliwych na koszty, w czasie rzeczywistym oraz o wysokiej przepustowości, w których szybkość i cena są ważniejsze niż głębokie, wieloetapowe rozumowanie. Zachowuje usprawnienia GPT-5 w zakresie podążania za instrukcjami i bezpieczeństwa, ale ogranicza głębię rozumowania i część możliwości długiego kontekstu, aby zapewnić bardzo niskie opóźnienia i bardzo niski koszt tokenów.

Podstawowe informacje i funkcje

• Nazwa modelu: gpt-5-nano
• Obsługa multimodalna: tekst i obraz (do 400K tokenów kontekstu)
• Okno kontekstu: 400,000 tokenów wejściowych; 128,000 tokenów wyjściowych
• Cennik
  :
  • Wejście: $0.05 za 1M tokenów
  • Wyjście: $0.40 za 1M tokenów

W porównaniu z GPT-5 main, GPT-5 nano poświęca surową moc na rzecz ultraniskich opóźnień i obniżonych kosztów, co czyni go idealnym do aplikacji interaktywnych, w których kluczowe są szybkość i budżet .

Szczegóły techniczne

GPT-5 nano wykorzystuje tę samą architekturę transformera co jego więksi „krewni”, ale wprowadza zaawansowaną kwantyzację i przycinanie parametrów, aby zmniejszyć rozmiar. Oferuje:

• Minimalne wnioskowanie: odchudzona ścieżka rozumowania zoptymalizowana pod wnioskowanie w pojedynczej turze, emulująca „wbudowane myślenie” GPT-5 przy mniejszym koszcie obliczeniowym.
• Kontrola szczegółowości: regulowany parametr, który pozwala dostrajać długość i poziom detalu odpowiedzi.
• Wydajną uwagę: niestandardowe kernele uwagi do wdrożeń o niskich wymaganiach pamięciowych, bez poświęcania zdolności modelu do obsługi długich sekwencji.

W testach porównawczych z GPT-4 o mini, GPT-5 nano zapewnia do 2× szybszą przepustowość na identycznym sprzęcie, dzięki swojej lekkiej konstrukcji .

---

Wydajność w benchmarkach

Chociaż GPT-5 main prowadzi pod względem wydajności bezwzględnej, GPT-5 nano zapewnia konkurencyjną dokładność w kluczowych benchmarkach:

• SWE-Bench (inżynieria oprogramowania): Osiąga ~75% dokładności generowania kodu względem GPT-5 main, jednocześnie skracając czas wnioskowania o ~50%.
• HealthBench: Utrzymuje ~80% wydajności rozumowania klinicznego GPT-5 main, odpowiednie do podstawowej segregacji (triage) i zadań podsumowujących .
• Testy wielojęzyczne: Zachowuje solidne wsparcie dla 12 języków, ze spadkiem jakości tłumaczeń poniżej 10% w porównaniu z GPT-5 main .

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

• Model Card Name: gpt-5-nano
• Data graniczna wiedzy: 30 maja 2024 dla wariantu nano
• Pozycja w rodzinie
  :
  • Zastępuje GPT-4.1 nano jako ofertę podstawową
  • Poniżej GPT-5 mini i GPT-5 main w hierarchii wydajności

Wariant nano dziedziczy ulepszenia ze szkoleń GPT-5 main, w tym zredukowane halucynacje i rozumowanie strukturalne, choć w mniejszej skali.

---

Ograniczenia

Choć GPT-5 nano wyróżnia się szybkością i kosztem, ma wrodzone wady:

• Zredukowana głębia: Ograniczona zdolność do wieloetapowego rozumowania w porównaniu z GPT-5 main, przez co mniej nadaje się do złożonych zadań planistycznych.
• Wyższy odsetek halucynacji: Nieznacznie podwyższone ryzyko generowania nieprawidłowych szczegółów przy niejednoznacznych poleceniach.
• Niższa pamięć kontekstowa: Mimo dużego okna tokenów, mechanizmy wewnętrzne preferują kontekst niedawny, co może prowadzić do pomijania wcześniejszych szczegółów w bardzo długich dialogach .

Deweloperzy powinni rozważyć te ograniczenia, wybierając GPT-5 nano do zastosowań wymagających wysokiej integralności faktów.

---

Zastosowania

GPT-5 nano błyszczy w scenariuszach, w których kluczowe są odpowiedzi w czasie rzeczywistym i kontrola kosztów:

1. Asystenci mobilni: Chatboty działające na urządzeniu w aplikacjach komunikacyjnych, zapewniające natychmiastowe odpowiedzi bez narzutu chmury.
2. Interfejsy IoT: Sterowanie głosowe w urządzeniach smart home, wykorzystujące niskie opóźnienia wnioskowania.
3. Analiza brzegowa: Lokalne podsumowywanie danych z czujników przed paczkowaniem i wysyłką, co zmniejsza wykorzystanie łącza.
4. Narzędzia edukacyjne: Lekkie boty do nauki działające w przeglądarce lub na słabszym sprzęcie, zapewniające interaktywne uczenie.

W porównaniu z uruchamianiem GPT-5 main w zasobożernym środowisku chmurowym, nano umożliwia rozproszone wdrażanie na dużą skalę z przewidywalnymi kosztami per token.

Jak zacząć korzystać z API gpt-5-nano?

Wymagane kroki

• Zaloguj się na cometapi.com. Jeśli nie jesteś jeszcze naszym użytkownikiem, zarejestruj się najpierw
• Uzyskaj klucz API poświadczeń dostępu do interfejsu. Kliknij „Add Token” przy API token w centrum osobistym, pobierz klucz tokena: sk-xxxxx i zatwierdź.
• Uzyskaj adres URL tej witryny: https://api.cometapi.com/

Sposób użycia

1. Wybierz punkt końcowy „**gpt-5-nano**” / "gpt-5-nano-2025-08-07" i wyślij żądanie do API, ustawiając body żądania. Metodę oraz body żądania znajdziesz w dokumentacji API na naszej stronie. Dla wygody udostępniamy także testy w Apifox.
2. Zastąp <YOUR_API_KEY> swoim rzeczywistym kluczem CometAPI z konta.
3. Wstaw swoje pytanie lub prośbę do pola content — na to odpowie model.
4. . Przetwórz odpowiedź API, aby uzyskać wygenerowaną odpowiedź.

CometAPI zapewnia w pełni kompatybilne REST API — dla bezproblemowej migracji. Kluczowe informacje w API doc:

• 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 należy wywoływać przy użyciu standardu /v1/chat/completions format. Dla innych modeli (gpt-5, gpt-5-mini, gpt-5-nano i ich wersji datowanych) zalecane jest użycie the /v1/responses format is recommended.Currently two modes are available.