GPT-5 Nano é a variante ultraleve e de baixa latência da família GPT-5 da OpenAI, projetada para aplicações sensíveis a custo, em tempo real e de alta capacidade onde velocidade e preço importam mais do que raciocínio profundo em múltiplas etapas. Mantém as melhorias de seguimento de instruções e segurança do GPT-5, mas troca profundidade de raciocínio e algumas capacidades de contexto longo para fornecer latência muito baixa e custo por token muito baixo.
Informações básicas e recursos
- Nome do modelo:
gpt-5-nano - Suporte multimodal: Texto e Visão (até 400K tokens de contexto)
- Janela de contexto: 400,000 tokens de entrada; 128,000 tokens de saída
- Preços
:- Entrada: $0.05 por 1M tokens
- Saída: $0.40 por 1M tokens
Em comparação com o GPT-5 main, o GPT-5 nano troca poder bruto por ultrabaixa latência e custo reduzido, tornando-o ideal para aplicações interativas em que velocidade e orçamento são críticos .
Detalhes técnicos
O GPT-5 nano aproveita a mesma arquitetura transformer de seus irmãos maiores, mas incorpora técnicas avançadas de quantização e poda de parâmetros para reduzir sua pegada. Ele apresenta:
- Raciocínio mínimo: Um caminho de raciocínio simplificado, otimizado para inferência de turno único, emulando o “pensamento incorporado” do GPT-5 com menor computação.
- Controle de verbosidade: Parâmetro de verbosidade ajustável para calibrar o comprimento e o nível de detalhe da resposta.
- Atenção eficiente: Kernels de atenção personalizados para implantação com pouca memória, sem sacrificar a capacidade do modelo de lidar com sequências longas.
Quando comparado ao GPT-4 o mini, o GPT-5 nano demonstra até 2× mais taxa de processamento no mesmo hardware, graças ao seu design leve .
Desempenho em benchmarks
Embora o GPT-5 main lidere em desempenho absoluto, o GPT-5 nano oferece precisão competitiva em benchmarks-chave:
- SWE-Bench (Engenharia de Software): Alcança ~75% da precisão de geração de código do GPT-5 main, reduzindo o tempo de inferência em ~50%.
- HealthBench: Mantém ~80% do desempenho de raciocínio clínico do GPT-5 main, adequado para triagem básica e tarefas de resumo .
- Testes multilíngues: Mantém suporte robusto em 12 idiomas, com queda inferior a 10% na qualidade de tradução em comparação ao GPT-5 main .
Esses resultados destacam a adequação do GPT-5 nano para ambientes sensíveis a custo e críticos em latência nos quais pequenas concessões em precisão são aceitáveis.
Versão do modelo e linhagem
- Nome do Model Card:
gpt-5-nano - Corte de conhecimento: 30 de maio de 2024 para a variante nano
- Posição na família
:- Substitui o GPT-4.1 nano como oferta de entrada
- Fica abaixo do GPT-5 mini e do GPT-5 main na hierarquia de desempenho
A variante nano herda melhorias do treinamento do GPT-5 main, incluindo menos alucinações e raciocínio estrutural, embora em menor escala.
Limitações
Embora o GPT-5 nano se destaque em velocidade e custo, ele tem desvantagens inerentes:
- Profundidade reduzida: Capacidade limitada para raciocínio em múltiplas etapas em comparação ao GPT-5 main, tornando-o menos ideal para tarefas de planejamento complexas.
- Maior taxa de alucinações: Risco ligeiramente elevado de gerar detalhes incorretos sob prompts ambíguos.
- Menor recordação contextual: Embora a janela bruta de tokens seja grande, os mecanismos internos favorecem o contexto recente, podendo ignorar detalhes anteriores em diálogos muito longos .
Os desenvolvedores devem ponderar essas restrições ao escolher o GPT-5 nano para aplicações que exigem alta integridade factual.
Casos de uso
O GPT-5 nano se destaca em cenários em que respostas em tempo real e controle de custos são fundamentais:
- Assistentes móveis: Chatbots no dispositivo para apps de mensagens, oferecendo respostas instantâneas sem sobrecarga de nuvem.
- Interfaces de IoT: Controles habilitados por voz em dispositivos de casa inteligente, aproveitando inferência de baixa latência.
- Análises de borda: Resumo de dados de sensores localmente antes de agrupar os envios, reduzindo o uso de banda.
- Ferramentas educacionais: Bots de tutoria leves que operam no navegador ou em hardware de baixo desempenho, proporcionando aprendizado interativo.
Em comparação com executar o GPT-5 main em um ambiente de nuvem pesado, o nano possibilita implantação distribuída em escala com custos por token previsíveis.
Como começo a usar a API do gpt-5-nano?
Etapas necessárias
- Faça login em cometapi.com. Se você ainda não é nosso usuário, registre-se primeiro
- Obtenha a chave de API de credenciais de acesso da interface. Clique em “Add Token” no token de API no centro pessoal, obtenha a chave do token: sk-xxxxx e envie.
- Obtenha a URL deste site: https://api.cometapi.com/
Método de uso
- Selecione o endpoint “
**gpt-5-nano**” / "gpt-5-nano-2025-08-07" para enviar a solicitação de API e definir o corpo da solicitação. O método e o corpo da solicitação são obtidos na documentação da API do nosso site. Nosso site também fornece teste no Apifox para sua conveniência. - Substitua <YOUR_API_KEY> pela sua chave CometAPI real da sua conta.
- Insira sua pergunta ou solicitação no campo content — é isso que o modelo responderá.
- . Processe a resposta da API para obter a resposta gerada.
A CometAPI fornece uma API REST totalmente compatível — para migração perfeita. Detalhes principais na documentação da API:
- Parâmetros principais:
prompt,max_tokens_to_sample,temperature,stop_sequences - Endpoint: https://api.cometapi.com/v1/chat/completions
- Parâmetro de modelo: “
gpt-5-nano” / "gpt-5-nano-2025-08-07" - Autenticação:
Bearer YOUR_CometAPI_API_KEY - Content-Type:
application/json.
Instruções de chamada de API: gpt-5-chat-latest deve ser chamado usando o padrão /v1/chat/completions format. Para outros modelos (gpt-5, gpt-5-mini, gpt-5-nano e suas versões datadas), usar the /v1/responses format é recomendado. Atualmente, dois modos estão disponíveis.