GPT-5 Nano 是 OpenAI 的 GPT-5 系列中超輕量、低延遲的變體，專為對成本敏感、即時以及高吞吐量的應用而設計，在這些場景中，速度與價格比深度多步推理更為重要。它保留了 GPT-5 的指令遵循與安全性改進，但在推理深度與部分長上下文能力上做出取捨，以實現極低延遲與極低 Token 成本。
基本資訊與功能
- 模型名稱：
gpt-5-nano - 多模態支援：文字與視覺（最高 400K 上下文 token）
- 上下文視窗：400,000 個輸入 token；128,000 個輸出 token
- 定價
:- Input: $0.05 per 1M tokens
- Output: $0.40 per 1M tokens
與 GPT-5 main 相比，GPT-5 nano 在原始算力上做出取捨，以換取超低延遲與更低成本，使其非常適合互動式應用，在其中速度與預算至關重要。
技術細節
GPT-5 nano 採用與更大模型相同的transformer 架構，但結合先進的量化與參數剪枝技術以縮小模型足跡。其特點包括：
- 最小化推理：為單輪推理最佳化的精簡推理路徑，在較低計算量下模擬 GPT-5 的「內建思考」。
- 冗長度控制：可調的冗長度參數，用於微調回應的長度與細節。
- 高效注意力：自訂注意力核心，支援低記憶體部署，同時不犧牲模型處理長序列的能力。
在與 GPT-4 o mini 的對比基準中，受益於其輕量化設計，GPT-5 nano 在相同硬體上實現高達2× 更快的吞吐量。
基準表現
雖然 GPT-5 main 在絕對效能上領先，GPT-5 nano 在關鍵基準上仍提供具競爭力的準確度：
- SWE-Bench（軟體工程）：在程式碼生成準確度上達到 GPT-5 main 的 ~75%，同時將推理時間縮短約 ~50%。
- HealthBench：維持 GPT-5 main 約 ~80% 的臨床推理表現，適用於基本分診與摘要任務。
- 多語言測試：在 12 種語言中保持穩健支援，翻譯品質較 GPT-5 main 僅下降不到 10%。
這些結果凸顯了 GPT-5 nano 在對成本敏感與延遲關鍵的環境中的適用性，當精確度略有取捨可接受時尤為合適。
型號版本與傳承
- 模型卡名稱：
gpt-5-nano - 知識截止：2024 年 5 月 30 日（nano 變體）
- 在家族中的定位
:- 取代 GPT-4.1 nano，成為入門級產品
- 在效能層級上位於 GPT-5 mini 與 GPT-5 main 之下
nano 變體承襲了 GPT-5 main 的訓練改進，包括降低幻覺與結構化推理，但規模更小。
限制
儘管 GPT-5 nano 在速度與成本方面表現出色，但也存在內在缺點：
- 深度降低：相較於 GPT-5 main，在多步推理上的能力有限，不太適合複雜規劃任務。
- 較高的幻覺率：在語義含糊的提示下，更容易產生不正確細節的風險略有上升。
- 較低的上下文召回：雖然原始 token 視窗很大，內部機制更偏好較新的上下文，在超長對話中可能忽略較早的細節。
在為高事實完整性需求的應用選擇 GPT-5 nano 時，開發者應權衡以上限制。
使用案例
GPT-5 nano 在即時回應與成本控制為首要目標的場景中表現突出：
- 行動助理：用於訊息應用的裝置端聊天機器人，無需雲端開銷即可提供即時回覆。
- 物聯網介面：智慧家庭裝置中的語音控制，充分利用低延遲推理。
- 邊緣分析：在彙批上傳前於本地彙整感測器資料，降低頻寬使用。
- 教育工具：可在瀏覽器或低階硬體上運行的輕量教學機器人，提供互動式學習。
與在笨重的雲端環境中運行 GPT-5 main 相比，nano 能以可預期的每 token 成本在大規模上實現分散式部署。
如何開始使用 gpt-5-nano API？
必要步驟
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使用方式
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- 核心參數：
prompt,max_tokens_to_sample,temperature,stop_sequences - 端點：https://api.cometapi.com/v1/chat/completions
- 模型參數：“
gpt-5-nano” / "gpt-5-nano-2025-08-07" - 驗證：
Bearer YOUR_CometAPI_API_KEY - Content-Type：
application/json.
API 呼叫說明：gpt-5-chat-latest 應使用標準的 /v1/chat/completions format。對於其他模型（gpt-5、gpt-5-mini、gpt-5-nano 及其日期版本），使用 the /v1/responses format 建議使用。目前提供兩種模式。