GPT-5-Nano는 GPT-5 시스템에서 가장 작고 빠른 변종으로, 개발자 도구, 빠른 상호작용, 초저지연 환경에 최적화되어 있습니다. 더 큰 변종에 비해 추론 깊이는 제한적이지만...
GPT-5 Nano는 OpenAI의 GPT-5 제품군에 속한 소규모 모델로, 저비용 추론에 최적화되어 있으며 40만 토큰의 큰 컨텍스트 윈도우와 최대 128,000 토큰 출력을 유지합니다. 텍스트, 이미지, 파일 입력 모드를 지원하여 멀티모달 작업에 다재다능합니다. 이 모델의 두드러진 벤치마크는 AA Math에서 83.7점으로, 강력한 산술 및 문장제…
GPT-5 Nano는 텍스트, 이미지, 파일의 세 가지 입력 모드를 지원합니다. 텍스트 입력은 간단합니다. 이미지 입력을 통해 모델은 시각적 정보(예: 다이어그램, 스크린샷)를 처리하고 이에 대한 질문에 답할 수 있습니다. 파일 입력을 사용하면 PDF, Word 문서 또는 기타 파일 형식을 첨부하여 문서 수준 분석을 수행할 수 있습니다. 모든 모드는 단일 요청에서 결합될 수 있습니다. 모델은 400,000 토큰 컨텍스트 윈도우 내에서 이러한 입력을 처리합니다. 이미지 토큰은 컨텍스트 예산을 소모합니다. 고해상도 이미지는 수천 개의 토큰을 사용할 수 있습니다. 이러한 멀티모달 지원 덕분에 GPT-5 Nano는 차트 읽기, 양식 추출, 혼합 미디어 분석과 같은 작업에 적합합니다.
이 모델은 400,000개의 토큰(입력 및 출력 토큰 포함) 컨텍스트 윈도우를 지원하며, 최대 128,000개의 토큰을 출력할 수 있습니다. 이를 통해 단일 요청으로 매우 긴 문서(예: 책 분량의 텍스트 또는 여러 페이지에 걸친 보고서)를 처리할 수 있습니다. 넉넉한 출력 제한 덕분에 모델은 전체 요약이나 심층 분석과 같은 긴 응답을 생성할 수 있습니다. 그러나 큰 출력은 토큰 100만 개당 $0.40의 높은 출력 토큰 비용을 초래합니다. 개발자는 의도치 않은 비용 증가를 방지하기 위해 max_tokens 매개변수를 적절히 설정하는 것을 고려해야 합니다.
강력한 수학 벤치마크(AA Math 83.7)를 바탕으로, 이 모델은 산술 응용 문제, 수학 튜터링, 정량적 추론에 탁월합니다. 멀티모달 기능은 스캔된 수학 워크시트, 다이어그램 또는 차트를 해석하는 데 유용합니다. 낮은 가격은 자동 고객 지원, 콘텐츠 분류, 파일에서의 실시간 데이터 추출과 같은 대용량 애플리케이션을 지원합니다. 짧은 이메일 초안, 글머리 기호 요약과 같은 간단한 텍스트 생성의 경우, GPT-5 Nano는 더 큰 모델에 비해 비용 효율적인 대안을 제공합니다. 창의적인 스토리텔링, 코드 생성 또는 깊은 사실 회상이 필요한 작업에는 덜 적합합니다.
만약 작업이 극도로 간단한 경우(예: 단어 분류, 예/아니오 질문)라서 대규모 컨텍스트나 멀티모달 지원이 필요하지 않다면, OpenAI의 GPT-3.5 Turbo 같은 더 작거나 저렴한 모델로도 충분할 수 있습니다. GPT-5 Nano의 가격은 이미 낮지만, 각각 짧은 입력과 출력(예: 몇 개의 토큰씩)만 필요한 작업의 경우 토큰당 가격이 더 낮은 모델을 사용하면 비용을 더 줄일 수 있습니다. 또한 400k 컨텍스트가 필요하지 않다면 컨텍스트는 작지만 고정 오버헤드가 낮은 모델이 더 경제적일 수 있습니다. 항상 자체 데이터로 벤치마킹하여 최적의 비용-성능 절충점을 찾으세요.
GPT-5 Nano는 초등학교 수준의 산술 및 수학 단어 문제 해결 능력을 측정하는 벤치마크인 AA Math에서 83.7점을 기록했습니다. 이 점수는 모델 크기 대비 해당 작업에서 강력한 성능을 보여줍니다. AA Math에는 덧셈, 뺄셈, 곱셈, 나눗셈 및 다단계 단어 문제가 포함됩니다. 83.7 결과는 모델이 많은 일반적인 수학 질문을 정확하게 처리할 수 있음을 시사하지만, 더 복잡하거나 다단계 문제에서는 여전히 오류가 발생할 수 있습니다. 이 모델에 대해 다른 벤치마크 점수는 제공되지 않았으므로, 코딩, 일반 지식 또는 추론에 대한 비교는 불가능합니다.
GPT-5 Nano에 대한 구체적인 지연 시간 수치는 제공되지 않았습니다. 그러나 소형 모델로서 일반적으로 GPT-4o와 같은 대형 모델보다 토큰당 속도가 더 빠를 것으로 예상됩니다. OrcaRouter는 OpenAI 호환 API를 통해 모델을 제공하며, 네트워크 지연 시간은 사용자 위치와 제공업체 인프라에 따라 달라집니다. 실시간 애플리케이션의 경우 대표 입력으로 지연 시간을 테스트하는 것이 좋습니다. 이 모델의 적은 파라미터 수는 일반적으로 동일한 하드웨어에서 더 높은 처리량을 가능하게 하여, 특히 높은 동시성 환경에서 프로덕션 설정의 대기 시간을 줄일 수 있습니다.
제공된 AA Math 점수 83.7에 기반하여, GPT-5 Nano는 수학적 추론과 산술에 강점을 보입니다. 따라서 교육 도구, 데이터 분석, 그리고 구조화된 숫자 처리를 포함하는 모든 작업에 적합합니다. 이미지와 파일을 처리하는 기능은 문서 중심의 수학 문제를 더욱 지원합니다. 약점으로는 코딩(HumanEval), 일반 지식(MMLU), 또는 대화 유창성과 같은 다른 영역의 벤치마크가 부족하다는 점입니다. 사용자는 비수학 작업에서 동등한 성능을 기대해서는 안 됩니다. 또한 이 모델은 미묘한 맥락을 이해하거나 장문의 창의적 콘텐츠를 생성하는 능력이 떨어질 수 있습니다.
추론, 코딩, 상식에 대한 벤치마크가 없으므로 GPT-5 Nano의 일반 지능을 계량할 수 없습니다. 83.7 AA Math 점수는 그 자체로 훌륭하지만, 다른 영역에서의 능력을 보장하지는 않습니다. 이 모델은 작기 때문에 더 큰 모델에 비해 모호한 주제에 대해 더 많은 사실 오류를 생성하거나 덜 일관된 출력을 생성할 수 있습니다. 400k 컨텍스트 윈도우는 크지만, 해당 컨텍스트를 효과적으로 사용하려면 세심한 프롬프트 엔지니어링이 필요할 수 있습니다. 제공된 속도 등급이 없으므로 실제 지연 시간을 확인해야 합니다. 사용자는 배포 전에 작업별 지표에 대해 자체 평가를 수행해야 합니다.
GPT-5 Nano의 가격은 입력 토큰 100만 개당 $0.05, 출력 토큰 100만 개당 $0.40입니다. 이 요금은 OpenAI에 의해 설정되며 OrcaRouter가 마크업 없이 전달합니다. 입력 토큰에는 프롬프트와 모든 이미지 또는 파일 토큰이 포함됩니다. 출력 토큰은 생성된 응답입니다. 두 방향 모두 토큰 수에 따라 청구됩니다. 일반적인 1,000토큰 프롬프트와 500토큰 응답의 경우 비용은 약 $0.00005(입력) + $0.0002(출력) = 요청당 $0.00025입니다. 이는 400k 컨텍스트 윈도우와 128k 출력을 가진 모델에 대해 경쟁력 있는 가격입니다.
GPT-5 Nano는 저렴하지만, 출력 토큰은 입력 토큰보다 8배 비쌉니다 (1M당 $0.40 대 $0.05). 긴 응답을 생성하는 애플리케이션(예: 10k+ 출력 토큰)의 경우 출력 비용이 지배적일 수 있습니다. 개발자는 max_tokens를 필요한 최소값으로 제한해야 합니다. 이미지와 파일의 입력 토큰은 동일한 입력 요금으로 청구되지만, 고해상도 이미지는 많은 토큰을 소비합니다 (예: 1메가픽셀 이미지는 ~2,000 토큰을 사용할 수 있음). 해상도를 낮추거나 이미지 개수를 줄이면 비용을 낮출 수 있습니다. 큰 컨텍스트 윈도우는 긴 프롬프트를 장려하지만, 추가 토큰마다 비용이 추가됩니다. 컨텍스트 크기와 토큰 예산의 균형을 맞추세요.
OrcaRouter는 OpenAI의 가격을 마크업 없이 그대로 전달하지만, 캐싱 정책은 OpenAI에 의해 결정됩니다. 공급자는 반복되는 동일한 입력 접두사에 대해 캐싱을 제공할 수 있으며, 이는 입력 토큰 비용을 절감할 수 있습니다. 그러나 GPT-5 Nano에 대한 캐싱에 대한 구체적인 세부 정보는 제공되지 않았습니다. 개발자는 캐싱 정책을 위해 OpenAI의 문서를 확인해야 합니다. OrcaRouter는 자체 캐싱 계층을 추가하지 않으며, 투명한 게이트웨이 역할을 합니다. 캐싱이 가능한 경우, 자동화된 고객 지원이나 템플릿 기반 생성과 같이 반복적인 프롬프트가 있는 애플리케이션의 비용을 크게 절감할 수 있습니다.
GPT-5 Nano를 사용하려면, API 요청에서 base URL을 https://api.orcarouter.ai/v1로 설정하고 모델 ID를 "openai/gpt-5-nano"로 지정하세요. 엔드포인트는 OpenAI와 호환되므로 모든 OpenAI SDK 또는 HTTP 클라이언트를 사용할 수 있습니다. 일반적인 요청에는 messages, max_tokens, temperature, stop sequences와 같은 매개변수가 포함됩니다. OrcaRouter는 요청을 OpenAI로 전달하고 추가 처리 없이 응답을 반환합니다. 인증은 OrcaRouter가 제공하는 API 키를 통해 이루어집니다. 이는 이미 OpenAI API를 사용 중인 사용자가 base URL, 모델 ID, API 키만 변경하면 쉽게 마이그레이션할 수 있도록 합니다.
모든 표준 OpenAI 채팅 완성 파라미터는 OrcaRouter의 프록시를 통해 지원됩니다 – 예를 들어, messages (시스템, 사용자, 어시스턴트 역할 포함), max_tokens, temperature, top_p, frequency_penalty, presence_penalty, stop, stream 등이 있습니다. 멀티모달 입력의 경우 content 배열에 image_url 또는 file_type 필드를 포함할 수 있습니다. 이 모델은 함수 호출과 도구도 지원하지만, 제공된 사실에는 자세히 설명되지 않았습니다. n (완성 개수) 및 logprobs와 같은 파라미터도 사용 가능할 수 있습니다. 전체 목록은 OpenAI의 API 문서를 참조하세요. OrcaRouter는 파라미터를 수정하거나 제한하지 않습니다.
GPT-5 Nano로 마이그레이션하는 것은 간단합니다. 현재 OpenAI API를 사용 중이라면, 기본 URL을 https://api.orcarouter.ai/v1로 변경하고, API 키를 OrcaRouter 키로 교체한 후 모델을 "openai/gpt-5-nano"로 설정하세요. 요청 형식은 동일하게 유지됩니다. 더 작은 모델에 맞게 temperature와 max_tokens를 조정해야 할 수 있습니다. 출력 품질을 평가하기 위해 프롬프트의 일부로 테스트하세요. GPT-5 Nano는 파라미터 수가 적기 때문에 명령에 다르게 응답할 수 있습니다. 프롬프트 튜닝이 필요할 수 있습니다. OrcaRouter는 마크업을 제공하지 않으므로 비용 비교가 직접적입니다.
GPT-4o는 더 크고 더 뛰어난 모델로, 대부분의 도메인(예: MMLU, HumanEval)에서 더 높은 벤치마크 점수를 기록하지만 가격도 더 높습니다. GPT-5 Nano는 비용과 속도에 최적화되어 있습니다. GPT-4o의 컨텍스트 창은 현재 GPT-5 Nano의 400k 토큰보다 작은 128k 토큰이지만, GPT-4o는 더 강력한 추론 및 창의력을 제공합니다. 큰 컨텍스트가 필요하거나 수학 문제에 집중해야 하는 작업에는 GPT-5 Nano가 더 적합할 수 있습니다. 복잡한 코딩, 미묘한 대화, 또는 높은 정확도가 요구되는 작업에는 GPT-4o가 더 우수할 가능성이 높습니다. 선택은 예산과 성능 요구 사항에 따라 달라집니다.
GPT-3.5 Turbo는 비교적 가격이 비슷하지만 컨텍스트 윈도우가 훨씬 작고(16k 토큰) 멀티모달을 지원하지 않는 구형 소형 모델입니다. GPT-5 Nano는 400k 컨텍스트 윈도우, 128k 출력, 이미지/파일 입력을 제공하여 긴 문서 및 멀티모달 작업에 훨씬 더 강력합니다. 하지만 GPT-3.5 Turbo는 짧은 텍스트 전용 상호작용에 충분할 수 있으며, 더 작은 컨텍스트 처리로 인해 지연 시간이 낮을 수 있습니다. 벤치마크 비교는 제공되지 않지만, GPT-5 Nano의 AA 수학 점수 83.7은 더 나은 수학 추론 능력을 시사합니다. 순수 텍스트 전용 짧은 작업의 경우, GPT-3.5 Turbo는 여전히 비용 효율적인 옵션입니다.
GPT-4o Mini는 유사한 멀티모달 지원과 128k 토큰의 컨텍스트 윈도우를 갖춘 GPT-4o의 소형 변종입니다. GPT-5 Nano는 3배의 컨텍스트(400k 토큰)와 더 큰 출력 제한(GPT-4o Mini의 16k 대비 128k)을 제공합니다. GPT-4o Mini의 가격(일반적으로 입력 $0.15/M, 출력 $0.60/M)은 GPT-5 Nano의 $0.05/$0.40보다 높습니다. 그러나 GPT-4o Mini는 GPT-4o의 증류 버전이기 때문에 일반 추론 및 지시 따르기에서 뛰어날 가능성이 높습니다. GPT-5 Nano의 유일한 강력한 벤치마크(AA Math)는 수학에 특화되어 있음을 시사합니다. 컨텍스트가 큰 수학 중심 작업에는 GPT-5 Nano를 선택하고, 더 광범위한 기능에는 GPT-4o Mini를 선택하세요.
OpenAI 호환 — 쓰던 SDK 그대로
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| 입력 / 1M tokens | $0.050 |
|---|---|
| 출력 / 1M tokens | $0.400 |
| 캐시 읽기 / 1M | $0.0050 |
| 통화 | USD |
정가 기준 추정치
추정치일 뿐입니다 — 실제 토큰 수는 제공자의 토크나이저에 따라 달라집니다.
이번 주 개발자들의 이야기
@misc{orcarouter_gpt_5_nano,
title = {GPT-5 Nano API},
author = {OpenAI},
year = {2025},
howpublished = {OrcaRouter},
url = {https://www.orcarouter.ai/models/openai/gpt-5-nano}
}OpenAI. (2025). GPT-5 Nano API. OrcaRouter. https://www.orcarouter.ai/models/openai/gpt-5-nano