GPT-5-Nano ist die kleinste und schnellste Variante im GPT-5-System, optimiert für Entwicklertools, schnelle Interaktionen und Umgebungen mit extrem niedriger Latenz. Während die Argumentationstiefe im Vergleich zu seinen größeren...
GPT-5 Nano ist ein kleines Modell aus OpenAIs GPT-5-Familie, optimiert für kostengünstige Inferenz bei gleichzeitiger Beibehaltung eines großen Kontextfensters von 400.000 Tokens und einer maximalen…
GPT-5 Nano akzeptiert drei Eingabemodalitäten: Text, Bild und Datei. Texteingaben sind unkompliziert. Bildeingaben ermöglichen es dem Modell, visuelle Informationen (z. B. Diagramme, Screenshots) zu verarbeiten und Fragen dazu zu beantworten. Dateieingaben ermöglichen das Anhängen von PDFs, Word-Dokumenten oder anderen Dateitypen für eine Analyse auf Dokumentebene. Alle Modalitäten können in einer einzigen Anfrage kombiniert werden. Das Modell verarbeitet diese Eingaben innerhalb seines 400.000-Token-Kontextfensters. Beachten Sie, dass Bildtokens das Kontextbudget belasten; ein hochauflösendes Bild kann mehrere tausend Tokens verbrauchen. Diese multimodale Unterstützung macht GPT-5 Nano geeignet für Aufgaben wie Diagrammlesen, Formularextraktion und Mixed-Media-Analyse.
Das Modell unterstützt ein Kontextfenster von 400.000 Token (einschließlich Eingabe- und Ausgabe-Token) und eine maximale Ausgabe von 128.000 Token. Dies ermöglicht die Verarbeitung sehr langer Dokumente – beispielsweise eines buchlangen Texts oder eines mehrseitigen Berichts – in einer einzigen Anfrage. Die großzügige Ausgabebegrenzung bedeutet, dass das Modell umfangreiche Antworten wie vollständige Zusammenfassungen oder ausführliche Analysen erstellen kann. Allerdings verursachen große Ausgaben auch höhere Kosten für Ausgabe-Token in Höhe von 0,40 $ pro 1M Token. Entwickler sollten die Parameter max_tokens angemessen festlegen, um ungewollte Kostensteigerungen zu vermeiden.
Angesichts seines starken Mathe-Benchmarks (AA Math 83.7) zeichnet sich das Modell bei arithmetischen Textaufgaben, Mathe-Nachhilfe und quantitativem Denken aus. Seine multimodalen Fähigkeiten machen es nützlich für die Interpretation gescannter Mathe-Arbeitsblätter, Diagramme oder Grafiken. Die niedrigen Preise unterstützen hochvolumige Anwendungen wie automatisierte Kundenbetreuung, Kategorisierung von Inhalten und Echtzeit-Datenextraktion aus Dateien. Für einfache Textgenerierung (z. B. kurze E-Mail-Entwürfe, Aufzählungspunkte-Zusammenfassungen) bietet GPT-5 Nano eine kostengünstige Alternative zu größeren Modellen. Es ist weniger geeignet für kreatives Geschichtenerzählen, Codegenerierung oder Aufgaben, die tiefes Faktenwissen erfordern.
Wenn Ihre Aufgabe extrem einfach ist (z. B. einzelne Wortklassifikation, Ja/Nein-Fragen) und weder einen großen Kontext noch multimodale Unterstützung erfordert, könnten sogar kleinere oder günstigere Modelle wie OpenAI’s GPT-3.5 Turbo ausreichen. Der Preis von GPT-5 Nano ist bereits niedrig, aber für Aufgaben, die nur kurze Ein- und Ausgaben umfassen (z. B. jeweils wenige Tokens), könnte ein Modell mit noch niedrigerem Preis pro Token die Kosten weiter senken. Wenn Sie außerdem den 400k-Kontext nicht benötigen, könnte ein Modell mit kleinerem Kontext, aber niedrigeren Fixkosten wirtschaftlicher sein. Testen Sie stets mit Ihren eigenen Daten, um den besten Kompromiss zwischen Kosten und Leistung zu finden.
GPT-5 Nano erreicht einen Wert von 83.7 bei AA Math, einem Benchmark, der Rechen- und mathematische Textaufgaben auf Grundschulniveau misst. Dieser Wert deutet auf eine starke Leistung bei solchen Aufgaben im Verhältnis zur Modellgröße hin. AA Math umfasst Addition, Subtraktion, Multiplikation, Division und mehrschrittige Textaufgaben. Das Ergebnis von 83.7 legt nahe, dass das Modell viele gängige Mathematikfragen genau beantworten kann, obwohl es bei komplexeren oder mehrschrittigen Problemen möglicherweise noch Fehler macht. Für dieses Modell werden keine weiteren Benchmark-Ergebnisse bereitgestellt, daher sind Vergleiche hinsichtlich Programmierung, Allgemeinwissen oder logischem Denken nicht verfügbar.
Es wurden keine spezifischen Latenzzahlen für GPT-5 Nano angegeben. Als kleines Modell wird jedoch allgemein erwartet, dass es pro Token schneller ist als größere Modelle wie GPT-4o. OrcaRouter stellt das Modell über seine OpenAI-kompatible API bereit, und die Netzwerklatenz hängt vom Standort des Benutzers und der Infrastruktur des Anbieters ab. Für Echtzeitanwendungen wird empfohlen, die Latenz mit repräsentativen Eingaben zu testen. Die geringe Parameteranzahl des Modells ermöglicht in der Regel einen höheren Durchsatz auf derselben Hardware, was die Wartezeiten in Produktionsumgebungen, insbesondere bei hoher Auslastung, reduzieren kann.
Basierend auf dem bereitgestellten AA Math-Wert von 83,7 ist GPT-5 Nano stark im mathematischen Denken und Rechnen. Dies macht es geeignet für Bildungswerkzeuge, Datenanalyse und jede Aufgabe, die strukturierte numerische Verarbeitung umfasst. Seine Fähigkeit, Bilder und Dateien zu verarbeiten, unterstützt zusätzlich dokumentenzentrierte Mathematikaufgaben. Zu den Schwächen gehört das Fehlen von Benchmarks in anderen Bereichen wie Programmierung (HumanEval), Allgemeinwissen (MMLU) oder Gesprächsflüssigkeit. Benutzer sollten nicht von gleichwertiger Leistung in nicht-mathematischen Aufgaben ausgehen. Das Modell ist möglicherweise auch weniger in der Lage, subtile Zusammenhänge zu verstehen oder langformatige kreative Inhalte zu generieren.
Ohne Benchmarks für logisches Denken, Programmierung oder Allgemeinwissen kann die allgemeine Intelligenz von GPT-5 Nano nicht quantifiziert werden. Seine 83,7 Punkte in AA Math sind zwar respektabel, garantieren aber keine Kompetenz in anderen Bereichen. Das Modell ist klein, daher kann es im Vergleich zu größeren Modellen mehr faktische Fehler oder weniger kohärente Ausgaben bei mehrdeutigen Themen produzieren. Sein 400k-Kontextfenster ist groß, aber die effektive Nutzung dieses Kontexts kann eine sorgfältige Prompt-Engineering erfordern. Das Fehlen einer angegebenen Geschwindigkeitsbewertung bedeutet, dass die tatsächliche Latenz überprüft werden sollte. Benutzer sollten vor dem Einsatz eigene Evaluierungen anhand aufgabenspezifischer Metriken durchführen.
GPT-5 Nano kostet 0,05 $ pro 1 Million Input-Tokens und 0,40 $ pro 1 Million Output-Tokens. Diese Tarife werden von OpenAI festgelegt und von OrcaRouter ohne Aufschlag weitergegeben. Input-Tokens umfassen den Prompt sowie etwaige Bild- oder Datei-Tokens. Output-Tokens sind die generierte Antwort. Beide Richtungen werden nach der Token-Anzahl abgerechnet. Bei einem typischen Prompt mit 1.000 Tokens und einer Antwort mit 500 Tokens lägen die Kosten bei etwa 0,00005 $ (Input) + 0,0002 $ (Output) = 0,00025 $ pro Anfrage. Dies ist wettbewerbsfähig für ein Modell mit 400k Kontextfenster und 128k Output.
Obwohl GPT-5 Nano günstig ist, kosten Ausgabe-Tokens achtmal mehr als Eingabe-Tokens (0,40 $ vs. 0,05 $ pro 1 Mio.). Bei Anwendungen, die lange Antworten generieren (z. B. 10k+ Ausgabe-Tokens), können die Ausgabekosten dominieren. Entwickler sollten max_tokens auf das notwendige Minimum begrenzen. Eingabe-Tokens von Bildern und Dateien werden zum gleichen Eingabesatz abgerechnet, aber hochauflösende Bilder verbrauchen viele Tokens (z. B. kann ein 1-Megapixel-Bild etwa 2.000 Tokens verbrauchen). Die Verwendung einer niedrigeren Auflösung oder die Reduzierung der Bildanzahl kann die Kosten senken. Das große Kontextfenster ermutigt zu langen Prompts, aber jedes zusätzliche Token erhöht die Kosten. Bringen Sie Kontextgröße und Token-Budget in Einklang.
OrcaRouter gibt die Preise von OpenAI ohne Aufschlag weiter, aber die Caching-Richtlinien werden von OpenAI festgelegt. Der Anbieter kann Caching für wiederholte identische Eingabepräfixe anbieten, was die Kosten für Eingabe-Token senken würde. Es wurden jedoch keine spezifischen Details zum Caching für GPT-5 Nano bereitgestellt. Entwickler sollten die Dokumentation von OpenAI zu deren Caching-Richtlinien überprüfen. OrcaRouter fügt keine eigene Caching-Schicht hinzu, sondern fungiert als transparentes Gateway. Wenn Caching verfügbar ist, kann es die Kosten für Anwendungen mit wiederholten Eingabeaufforderungen wie automatisiertem Kundensupport oder vorlagenbasierter Generierung erheblich senken.
Um GPT-5 Nano zu verwenden, setzen Sie die Basis-URL auf https://api.orcarouter.ai/v1 und geben Sie die Modell-ID als "openai/gpt-5-nano" in Ihrer API-Anfrage an. Der Endpunkt ist OpenAI-kompatibel, daher können Sie jedes OpenAI SDK oder jeden HTTP-Client verwenden. Eine typische Anfrage umfasst Parameter wie messages, max_tokens, temperature und stop-Sequenzen. OrcaRouter leitet die Anfrage an OpenAI weiter und gibt die Antwort ohne weitere Verarbeitung zurück. Die Authentifizierung erfolgt über einen von OrcaRouter bereitgestellten API-Schlüssel. Dies macht die Migration für Benutzer, die bereits die OpenAI-API verwenden, einfach: Ändern Sie einfach die Basis-URL, die Modell-ID und den API-Schlüssel.
Alle standardmäßigen OpenAI Chat Completions Parameter werden über OrcaRouters Proxy unterstützt – zum Beispiel messages (mit Rollen: system, user, assistant), max_tokens, temperature, top_p, frequency_penalty, presence_penalty, stop und stream. Für multimodale Eingaben können Sie image_url- oder file_type-Felder im content-Array einfügen. Das Modell unterstützt auch Funktionsaufrufe und Tools, obwohl diese in den bereitgestellten Fakten nicht detailliert beschrieben werden. Parameter wie n (Anzahl der Vervollständigungen) und logprobs sind möglicherweise ebenfalls verfügbar. Siehe die OpenAI API-Dokumentation für die vollständige Liste. OrcaRouter ändert oder schränkt Parameter nicht ein.
Die Migration zu GPT-5 Nano ist unkompliziert. Wenn Sie derzeit die API von OpenAI verwenden, ändern Sie die Basis-URL auf https://api.orcarouter.ai/v1, ersetzen Sie Ihren API-Schlüssel durch einen OrcaRouter-Schlüssel und setzen Sie das Modell auf "openai/gpt-5-nano". Das Anfrageformat bleibt identisch. Möglicherweise müssen Sie temperature und max_tokens anpassen, um sie an das kleinere Modell anzupassen. Testen Sie mit einer Teilmenge Ihrer Prompts, um die Ausgabequalität zu bewerten. Da GPT-5 Nano eine geringere Anzahl an Parametern hat, kann es anders auf Anweisungen reagieren; möglicherweise ist eine Anpassung der Prompts erforderlich. OrcaRouter fügt keine Auszeichnungen hinzu, sodass Kostenvergleiche direkt sind.
GPT-4o ist ein größeres, leistungsfähigeres Modell mit höheren Benchmark-Ergebnissen in den meisten Bereichen (z. B. MMLU, HumanEval), aber auch höheren Preisen. GPT-5 Nano ist für Kosten und Geschwindigkeit optimiert. Der Kontextfenster von GPT-4o ist derzeit kleiner (128k Tokens) als die 400k Tokens von GPT-5 Nano, obwohl GPT-4o stärkere Argumentationsfähigkeit und Kreativität bietet. Für Aufgaben, die einen großen Kontext oder einen Schwerpunkt auf Mathematikprobleme erfordern, ist GPT-5 Nano möglicherweise geeigneter. Für komplexe Programmierung, nuancierte Gespräche oder Aufgaben, die hohe Genauigkeit erfordern, ist GPT-4o wahrscheinlich überlegen. Die Wahl hängt von Ihrem Budget und Ihren Leistungsanforderungen ab.
GPT-3.5 Turbo ist ein älteres kleines Modell mit vergleichbaren Preisen, aber einem viel kleineren Kontextfenster (16k Tokens) und ohne multimodale Unterstützung. GPT-5 Nano bietet ein 400k-Kontextfenster, 128k Ausgabe und Bild-/Dateieingaben, was es für lange Dokumente und multimodale Aufgaben weitaus leistungsfähiger macht. Allerdings kann GPT-3.5 Turbo für kurze, textbasierte Interaktionen ausreichen und aufgrund seiner kleineren Kontextverarbeitung eine geringere Latenz aufweisen. Benchmark-Vergleiche sind nicht verfügbar, aber GPT-5 Nanos AA Math score von 83,7 deutet auf bessere mathematische Argumentation hin. Für reine textbasierte kurze Aufgaben bleibt GPT-3.5 Turbo eine kosteneffektive Option.
GPT-4o Mini ist eine kleinere Variante von GPT-4o mit ähnlicher multimodaler Unterstützung und einem Kontextfenster von 128k Token. GPT-5 Nano bietet das Dreifache des Kontexts (400k Token) und eine größere Ausgabelimit (128k gegenüber 16k bei GPT-4o Mini). Die Preise von GPT-4o Mini (typischerweise $0,15/M Input, $0,60/M Output) sind höher als die von GPT-5 Nano mit $0,05/$0,40. Allerdings zeichnet sich GPT-4o Mini wahrscheinlich durch allgemeines Denken und Befolgung von Anweisungen aus, da es eine destillierte Version von GPT-4o ist. GPT-5 Nanos einzige starke Benchmark (AA Math) deutet darauf hin, dass es auf Mathematik spezialisiert ist. Wählen Sie GPT-5 Nano für mathematiklastige Aufgaben mit großem Kontext; wählen Sie GPT-4o Mini für breitere Fähigkeiten.
OpenAI-kompatibel — behalte dein bisheriges SDK
https://api.orcarouter.ai/v1import os
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.orcarouter.ai/v1",
api_key=os.environ["ORCAROUTER_API_KEY"],
)
response = client.chat.completions.create(
model="openai/gpt-5-nano",
messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}],
)
print(response.choices[0].message.content)include_reasoningmax_completion_tokensmax_tokensreasoningresponse_formatseedstreamstructured_outputstool_choicetools| Eingabe / 1M Tokens | $0.050 |
|---|---|
| Ausgabe / 1M Tokens | $0.400 |
| Cache-Lesen / 1M | $0.0050 |
| Währung | USD |
Schätzung auf Basis des Listenpreises
Nur eine Schätzung — die tatsächliche Token-Anzahl hängt vom Tokenizer des Anbieters ab.
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Worüber Entwickler diese Woche sprechen
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