OpenAI GPT-5 Nano: contesto di 400K, 83.7 AA Math, input testo/immagine/file, $0.05/M token di input tramite OrcaRouter.
OpenAI GPT-5 Nano (rilascio 2025-08-07) è un membro più piccolo e ottimizzato per i costi della famiglia GPT-5. Offre una finestra di contesto di 400.000 token, sufficiente per elaborare interi…
GPT-5 Nano accetta input di testo, immagini e file, consentendogli di ragionare su un mix di formati. Il suo contesto di 400.000 token può contenere centinaia di pagine di testo insieme a immagini incorporate o allegati di documenti. Il modello può generare fino a 128.000 token in una singola risposta, adatto per output analitici lunghi, generazioni di codice o dimostrazioni matematiche multi-step. Il suo punteggio AA Math di 83,7 dimostra un forte ragionamento aritmetico e logico. I casi d'uso comuni includono riepilogo di documenti lunghi, annotazioni immagine-testo, estrazione di dati basata su file e risoluzione di problemi educativi dove è richiesta sia la comprensione di grafici che il contesto testuale.
I casi d'uso migliori sfruttano il grande contesto del modello e l'input multimodale senza richiedere le massime prestazioni nei benchmark. Esempio: elaborazione di un contratto legale di 300 pagine più allegati (immagini di firme, tabelle) per estrarre obblighi. Un altro: analisi di un lungo articolo di ricerca con figure, poi scrittura di una critica di 10.000 parole. In ambito educativo, GPT-5 Nano può risolvere un problema matematico complesso passo dopo passo, utilizzando immagini di equazioni scritte a mano. Per pipeline di dati, può acquisire PDF e immagini, producendo dati strutturati. Queste attività traggono vantaggio dal basso costo di input ($0.05/M tokens) e dalla capacità di gestire file direttamente.
Se la tua applicazione non richiede mai più di, ad esempio, 8.000 token di contesto e non necessita di input di immagini o file, un modello più piccolo ed economico (ad esempio, GPT-4 Mini a un costo per token inferiore) sarebbe più conveniente. Allo stesso modo, se i tuoi output sono sempre molto brevi (ad esempio, classificazioni di una singola parola), pagare $0,40 per 1M di token di output potrebbe essere uno spreco: considera un modello ottimizzato per la classificazione a un costo di output inferiore. GPT-5 Nano è più conveniente quando hai realmente bisogno della sua finestra di contesto di 400K o delle capacità multimodali; altrimenti, modelli più semplici faranno risparmiare denaro.
Il benchmark AA Math valuta il ragionamento matematico — risoluzione di problemi aritmetici, algebrici e problemi di parole. Un punteggio di 83.7 indica che GPT-5 Nano ha risolto correttamente l'83.7% dei compiti in questo benchmark. Questa è una prestazione solida per un modello "nano", il che implica che può gestire in modo affidabile la matematica di livello scolastico fino ai primi anni delle superiori, inclusi problemi a più passaggi. Confrontalo con modelli più grandi che possono ottenere punteggi superiori a 90, ma a un costo per token più elevato. Il punteggio conferma che per il ragionamento matematico, GPT-5 Nano offre un buon compromesso costo-precisione per molte applicazioni.
I dati di latenza per GPT-5 Nano non sono stati resi pubblici da OpenAI al momento del rilascio del 2025-08-07. In pratica, la velocità dipende da fattori come il numero totale di token, il carico di richieste e l'infrastruttura di OrcaRouter. Poiché Nano è un modello più piccolo rispetto alle varianti grandi, probabilmente ha una latenza per token inferiore, ma i numeri esatti non sono disponibili. OrcaRouter gestisce le richieste in modo asincrono con configurazioni di timeout standard. Per applicazioni in tempo reale sensibili alla latenza, consigliamo di eseguire benchmark con il tuo carico tipico (incluse immagini/file) tramite l'API di OrcaRouter per valutarne l'idoneità.
Strengths: Contesto lungo (400K token), input multi-modale (testo/immagine/file), grande capacità di output (128K token), solido ragionamento matematico (83.7 AA Math) e basso costo per token. Limitations: Non è il modello con le migliori prestazioni su altri benchmark (punteggi non forniti per coding, ragionamento o compiti di conoscenza). Il suo minor numero di parametri probabilmente implica difficoltà con compiti molto sfumati o creativi. Inoltre, latenza non garantita; nessun supporto per input audio o video. La qualità dell'output potrebbe degradarsi su generazioni molto lunghe vicine al limite di 128K. Per compiti che richiedono punteggi all'avanguardia, considera modelli GPT-5 più grandi.
Il prezzo si basa sull'utilizzo dei token, addebitato alla tariffa del provider OpenAI senza alcun margine. Token di input: $0.05 per 1 milione di token. Token di output: $0.40 per 1 milione di token. OrcaRouter applica queste tariffe esatte. Per una conversazione tipica che utilizza 100.000 token di input (incluse le immagini tokenizzate come parte dell'input) e 10.000 token di output, il costo sarebbe ($0.05 × 0.1) + ($0.40 × 0.01) = $0.005 + $0.004 = $0.009 (meno di un centesimo). La fatturazione è misurata a livello di token; è possibile impostare limiti di spesa tramite il dashboard di OrcaRouter.
Il principale vantaggio di GPT-5 Nano è il basso costo di input rispetto alla sua dimensione del contesto. Ad esempio, elaborare un documento di 400K token costa solo $0.02 per l'input (400K / 1M × $0.05). I token di output sono più costosi per token, quindi se la tua applicazione genera risposte molto lunghe, il costo di output può dominare. Ad esempio, un output di 100K token costa $0.04 (100K / 1M × $0.40). Valuta il tuo rapporto medio input-output. Se gli output sono brevi ma gli input sono enormi, Nano è estremamente economico. Se gli output si avvicinano a 128K, considera se esiste un modello con un tasso di output più economico per il tuo compito specifico.
OrcaRouter non divulga meccanismi di caching specifici per singoli modelli. Si applicano le best practice standard delle API: riutilizzare le risposte a livello applicativo quando opportuno e ridurre al minimo il consumo ridondante di token. Nota che, poiché GPT-5 Nano supporta input di file e immagini (che vengono tokenizzati), ogni file o immagine univoco conta come nuovi token di input. Il caching dei contenuti tokenizzati non è supportato a livello API. Per ottimizzare i costi, puoi fare il caching lato client delle porzioni di testo dei tuoi prompt ed evitare di reinviare contesti lunghi identici se la risposta del modello è deterministica e controlli temperature=0.
Utilizza l'endpoint API compatibile con OpenAI: URL base https://api.orcarouter.ai/v1, ID modello "openai/gpt-5-nano-2025-08-07". Esempio con curl:\n\ncurl https://api.orcarouter.ai/v1/chat/completions \n -H "Authorization: Bearer YOUR_ORCAROUTER_API_KEY" \n -H "Content-Type: application/json" \n -d '{\n "model": "openai/gpt-5-nano-2025-08-07",\n "messages": [{"role": "user", "content": [{"type": "text", "text": "Risolvi questo problema di matematica."},{"type": "image_url", "image_url": {"url": "data:image/png;base64,..."}}]}],\n "max_tokens": 512\n }'\n\nTutti i parametri standard (temperature, top_p, stop, frequency_penalty, ecc.) sono supportati. Gli input di file possono essere codificati in base64 o basati su URL.
GPT-5 Nano supporta i parametri standard di completamento chat: model (obbligatorio, usa l'ID esatto), messages (array di oggetti messaggio), max_tokens (fino a 128000), temperature (0–2, predefinito 1), top_p (0–1, predefinito 1), n (numero di completamenti, predefinito 1), stop (stringa o array), frequency_penalty, presence_penalty, user (identificatore univoco per il tracciamento) e logit_bias. Per input di immagini e file, usa oggetti contenuto con tipo "image_url" (per immagini) o "file" (per allegati di file, se supportati—controlla la documentazione di OrcaRouter). Parametri come tools, tool_choice e response_format sono disponibili quando il modello supporta output strutturato.
La migrazione è semplice perché OrcaRouter implementa esattamente lo stesso schema compatibile con OpenAI. Modifica solo due cose: 1) Imposta l'URL di base su https://api.orcarouter.ai/v1; 2) Sostituisci la tua chiave API OpenAI con una chiave API OrcaRouter (ottenuta dal dashboard di OrcaRouter). Mantieni invariati tutti gli altri corpi delle richieste, inclusi gli ID dei modelli formattati come "openai/gpt-5-nano-2025-08-07". OrcaRouter gestisce il routing e la fatturazione. Non sono necessarie modifiche al codice oltre all'endpoint e alla chiave. Testa con una singola richiesta per confermare la connettività e la contabilizzazione dell'utilizzo dei token.
Per gli input di file, includi un oggetto content con tipo "file" e fornisci i dati del file come codifica base64 o un URL pubblico. OrcaRouter accetta lo stesso schema dell'API di OpenAI. Esempio di contenuto del messaggio: [{"type": "text", "text": "Summarize this PDF"}, {"type": "file", "file": {"url": "..."}}]. Il costo tokenizzato dei file dipende dalle loro dimensioni e complessità (le immagini vengono conteggiate come token di input proporzionali alla risoluzione). Assicurati che il tuo contesto totale (token di testo + immagini + file) rimanga sotto i 400.000. Per file molto grandi, considera il pre‑splitting o l'utilizzo di una strategia diversa.
GPT-5 Nano offre una finestra di contesto più ampia (400K rispetto ai tipici 128K di GPT‑4 Mini) e input multi-modale (testo/immagine/file rispetto al solo testo in molte varianti Mini). Il suo costo è inferiore: $0,05/$0,40 per milione di token rispetto alle tariffe di GPT‑4 Mini, spesso più elevate per l'output. Tuttavia, GPT‑4 Mini potrebbe fornire un'inferenza più rapida (sebbene i dati di latenza non siano pubblicati per nessuno dei due). Il punteggio AA Math di GPT‑5 Nano (83,7) è competitivo o superiore alle prestazioni matematiche di GPT‑4 Mini. Per attività multi-modali e a contesto lungo, Nano è la scelta chiara; per testi brevi generici, Mini potrebbe ancora essere conveniente.
GPT-5 Pro è il modello flagship di grandi dimensioni di OpenAI, con punteggi benchmark più elevati in tutte le aree, ma anche un prezzo per token più alto (tariffe esatte non fornite). Pro ha probabilmente una finestra di contesto più piccola (si vocifera 128K) ma migliori capacità di ragionamento, codifica e creatività. GPT-5 Nano sacrifica un po' di accuratezza e capacità per un prezzo molto più basso e un contesto più lungo. Se la tua priorità è la massima qualità su compiti difficili, scegli Pro. Se devi elaborare enormi quantità di dati in modo economico e puoi accettare un'accuratezza moderata, Nano è superiore. Entrambi sono accessibili tramite OrcaRouter con lo stesso formato API.
OrcaRouter fornisce accesso a molti modelli. Le alternative includono modelli OpenAI più grandi (GPT‑5 Pro) per una maggiore precisione, modelli più piccoli (GPT‑4 Mini) per testi semplici o modelli di terze parti come Claude di Anthropic o Llama di Meta. Ciascuno ha diverse finestre di contesto, prezzi e supporto di modalità. Ad esempio, Claude 3 Haiku può offrire maggiore velocità, ma nessun input di immagini. Puoi confrontare i costi per token sulla pagina dei prezzi di OrcaRouter. GPT-5 Nano si distingue in particolare per la combinazione di 400K di contesto, input multimodale e basso costo di input, rendendolo unico tra i modelli leggeri.
GPT-5 Nano, come altri modelli OpenAI accessibili tramite API, non si addestra sui tuoi dati per impostazione predefinita (si applica la politica di utilizzo dei dati delle API di OpenAI). OrcaRouter funge da proxy e non memorizza i tuoi prompt o risposte oltre quanto necessario per la fatturazione e la registrazione delle richieste (soggetto alla loro politica sulla privacy). Entrambi i fornitori si impegnano a non utilizzare i dati delle API per il miglioramento del modello a meno che tu non abbia dato il consenso. Per dati sensibili, valuta l'utilizzo di un modello locale o dedicato. La gestione dei dati di GPT‑5 Nano è identica a quella degli altri modelli API di OpenAI—nessuna conservazione aggiuntiva dei dati da parte di OrcaRouter.
Compatibile con OpenAI: mantieni il tuo SDK
https://api.orcarouter.ai/v1from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.orcarouter.ai/v1",
api_key="$ORCAROUTER_API_KEY",
)
response = client.chat.completions.create(
model="openai/gpt-5-nano-2025-08-07",
messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}],
)
print(response.choices[0].message.content)include_reasoningmax_completion_tokensmax_tokensreasoningresponse_formatseedstreamstructured_outputstool_choicetools| Input / 1M token | $0.050 |
| Output / 1M token | $0.400 |
| Lettura cache / 1M | $0.0050 |
| Valuta | USD |
Stima basata sul prezzo di listino
Solo una stima — il numero effettivo di token dipende dal tokenizzatore del provider.
GET /api/public/models/openai/gpt-5-nano-2025-08-07Apri @misc{orcarouter_gpt_5_nano_2025_08_07,
title = {openai/gpt-5-nano-2025-08-07 API},
author = {openai},
year = {n.d.},
howpublished = {OrcaRouter},
url = {https://www.orcarouter.ai/models/openai/gpt-5-nano-2025-08-07}
}openai. (n.d.). openai/gpt-5-nano-2025-08-07 API. OrcaRouter. https://www.orcarouter.ai/models/openai/gpt-5-nano-2025-08-07