OpenAI GPT-5 Nano: 400K 컨텍스트, 83.7 AA Math, 텍스트/이미지/파일 입력, OrcaRouter를 통해 입력 토큰 당 $0.05/M
OpenAI GPT-5 Nano(2025-08-07 출시)는 GPT-5 제품군 중 더 작고 비용 최적화된 모델입니다. 이 모델은 400,000개의 토큰으로 구성된 컨텍스트 윈도우를 제공하여, 한 번에 긴 문서나 책 분량의 콘텐츠를 처리할 수 있습니다. 최대 128,000개의 토큰을 출력할 수 있어, 긴 멀티턴 대화나 상세한 추론 단계를 다룰 수 있습니다.…
GPT-5 Nano는 텍스트, 이미지 및 파일 입력을 지원하며, 다양한 형식을 혼합하여 추론할 수 있습니다. 400,000개의 토큰 컨텍스트는 포함된 이미지나 문서 첨부 파일과 함께 수백 페이지 분량의 텍스트를 담을 수 있습니다. 이 모델은 단일 응답으로 최대 128,000개의 토큰을 생성할 수 있어, 긴 분석 결과물, 코드 생성 또는 다단계 수학 증명에 적합합니다. AA Math 점수 83.7은 강력한 산술 및 논리 추론 능력을 보여줍니다. 일반적인 사용 사례로는 긴 문서 요약, 이미지-텍스트 주석, 파일 기반 데이터 추출, 그리고 차트 이해와 텍스트 맥락이 모두 필요한 교육적 문제 해결이 있습니다.
최적의 사용 사례는 모델의 큰 컨텍스트와 멀티모달 입력을 활용하면서 최고의 벤치마크 성능을 요구하지 않는 경우입니다. 예: 300페이지 분량의 법률 계약서와 첨부된 증거 자료(서명 이미지, 표)를 처리하여 의무 사항을 추출하는 경우. 또 다른 예: 그림이 포함된 긴 연구 논문을 분석한 후 10,000단어 분량의 비평문을 작성하는 경우. 교육 분야에서 GPT-5 Nano는 손으로 쓴 방정식 이미지를 사용하여 복잡한 수학 문제를 단계별로 풀어낼 수 있습니다. 데이터 파이프라인의 경우, PDF와 이미지를 입력받아 구조화된 데이터를 출력할 수 있습니다. 이러한 작업은 낮은 입력 비용(토큰 100만 개당 $0.05)과 파일을 직접 처리할 수 있는 기능 덕분에 이점을 얻습니다.
애플리케이션이 8,000 토큰 정도의 컨텍스트를 초과하지 않고 이미지나 파일 입력이 필요 없다면, 더 작고 저렴한 모델(예: 토큰 비용이 낮은 GPT-4 Mini)이 더 경제적입니다. 유사하게, 출력이 항상 매우 짧은 경우(예: 단일 단어 분류) 출력 토큰 100만 개당 $0.40을 지불하는 것은 낭비일 수 있습니다. 출력 비용이 낮으면서 분류에 최적화된 모델을 고려하세요. GPT-5 Nano는 400K 컨텍스트 윈도우나 멀티모달 기능이 실제로 필요할 때 가장 비용 효율적입니다. 그렇지 않다면 더 간단한 모델이 비용을 절약해 줍니다.
AA Math 벤치마크는 산술, 대수, 응용 문제를 해결하는 수학적 추론 능력을 평가합니다. 83.7의 점수는 GPT-5 Nano가 이 벤치마크에서 83.7%의 작업을 올바르게 해결했음을 나타냅니다. 이는 "나노" 모델로서 강력한 성과로, 초등학교부터 중학교 상급 수준까지의 수학, 다단계 문제를 포함하여 신뢰할 수 있음을 시사합니다. 90 이상의 점수를 받지만 토큰당 비용이 더 높은 대형 모델과 비교해 보세요. 이 점수는 수학 추론에 있어 GPT-5 Nano가 많은 애플리케이션에서 좋은 비용-정확도 균형을 제공함을 확인시켜 줍니다.
GPT-5 Nano의 지연 시간 수치는 2025-08-07 릴리스 기준으로 OpenAI가 공개하지 않았습니다. 실제 속도는 총 토큰 수, 요청 부하, OrcaRouter의 인프라 등의 요소에 따라 달라집니다. Nano는 대형 변형 모델에 비해 작은 모델이므로 토큰당 지연 시간이 낮을 가능성이 높지만, 정확한 수치는 알 수 없습니다. OrcaRouter는 표준 타임아웃 구성으로 비동기 요청을 처리합니다. 지연 시간에 민감한 실시간 애플리케이션의 경우, OrcaRouter API를 통해 일반적인 페이로드(이미지/파일 포함)로 벤치마킹하여 적합성을 평가하는 것이 좋습니다.
장점: 긴 컨텍스트 (400K tokens), 다중 모드 입력 (텍스트/이미지/파일), 큰 출력 용량 (128K tokens), 견고한 수학 추론 (83.7 AA Math), 그리고 낮은 토큰당 비용. 제한 사항: 다른 벤치마크에서 최고 성능 모델이 아닙니다 (코딩, 추론, 지식 작업에 대한 점수 제공되지 않음). 더 작은 파라미터 수는 매우 미묘하거나 창의적인 작업에 어려움을 겪을 가능성이 높음을 의미합니다. 또한 지연 시간이 보장되지 않으며, 오디오 또는 비디오 입력을 지원하지 않습니다. 출력 품질은 128K 제한에 가까운 매우 긴 생성에서 저하될 수 있습니다. 최첨단 점수가 필요한 작업의 경우 더 큰 GPT‑5 모델을 고려하세요.
가격은 토큰 사용량에 따라 책정되며, OpenAI 제공업체 요율에 따라 마크업 없이 청구됩니다. 입력 토큰: 100만 토큰당 $0.05. 출력 토큰: 100만 토큰당 $0.40. OrcaRouter는 이 정확한 요율을 그대로 적용합니다. 일반적인 대화에서 입력 토큰 100,000개(입력의 일부로 토큰화된 이미지 포함)와 출력 토큰 10,000개를 사용하는 경우 비용은 ($0.05 × 0.1) + ($0.40 × 0.01) = $0.005 + $0.004 = $0.009(1센트 미만)입니다. 청구는 토큰 수준에서 측정됩니다. OrcaRouter 대시보드를 통해 지출 한도를 설정할 수 있습니다.
GPT-5 Nano의 주요 장점은 컨텍스트 크기 대비 낮은 입력 비용입니다. 예를 들어, 400K 토큰 문서를 처리하는 데 드는 입력 비용은 단 $0.02입니다 (400K / 1M × $0.05). 출력 토큰은 토큰당 더 비싸므로, 애플리케이션이 매우 긴 응답을 생성하는 경우 출력 비용이 지배적일 수 있습니다. 예를 들어, 100K 토큰 출력 비용은 $0.04입니다 (100K / 1M × $0.40). 평균 입력-출력 비율을 평가하십시오. 출력이 짧지만 입력이 큰 경우 Nano는 매우 저렴합니다. 출력이 128K에 근접한다면 특정 작업에 대해 더 저렴한 출력 요율 모델이 있는지 고려하십시오.
OrcaRouter는 개별 모델에 대한 특정 캐싱 메커니즘을 공개하지 않습니다. 표준 API 모범 사례가 적용됩니다. 적절한 경우 애플리케이션 수준에서 응답을 재사용하고 중복 토큰 소비를 최소화하세요. GPT-5 Nano는 파일 및 이미지 입력(토큰화됨)을 지원하므로, 각각의 고유한 파일이나 이미지는 새로운 입력 토큰으로 간주됩니다. 토큰화된 콘텐츠의 캐싱은 API 수준에서 지원되지 않습니다. 비용을 최적화하려면 클라이언트 측에서 프롬프트의 텍스트 부분을 캐시하고, 모델의 답변이 결정적이며 temperature=0을 제어할 수 있는 경우 동일한 긴 컨텍스트를 다시 전송하지 마세요.
OpenAI 호환 API 엔드포인트 사용: 기본 URL https://api.orcarouter.ai/v1, 모델 ID "openai/gpt-5-nano-2025-08-07". curl 사용 예시: curl 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": "Solve this math problem."},{"type": "image_url", "image_url": {"url": "data:image/png;base64,..."}}]}],\n "max_tokens": 512\n }'\n\n모든 표준 매개변수(temperature, top_p, stop, frequency_penalty 등)가 지원됩니다. 파일 입력은 base64 인코딩 또는 URL 기반으로 제공할 수 있습니다.
GPT-5 Nano는 표준 채팅 완료 파라미터를 지원합니다: model (필수, 정확한 ID 사용), messages (메시지 객체 배열), max_tokens (최대 128000), temperature (0–2, 기본값 1), top_p (0–1, 기본값 1), n (완료 수, 기본값 1), stop (문자열 또는 배열), frequency_penalty, presence_penalty, user (추적용 고유 식별자), logit_bias. 이미지 및 파일 입력의 경우, "image_url" (이미지용) 또는 "file" (파일 첨부용, 지원 시—OrcaRouter 문서 확인) 유형의 콘텐츠 객체를 사용하세요. tools, tool_choice, response_format 같은 파라미터는 모델이 구조화된 출력을 지원할 때 사용 가능합니다.
마이그레이션은 OrcaRouter가 정확히 동일한 OpenAI 호환 스키마를 구현하기 때문에 간단합니다. 다음 두 가지만 변경하세요: 1) 기본 URL을 https://api.orcarouter.ai/v1로 설정; 2) OpenAI API 키를 OrcaRouter API 키로 교체(OrcaRouter 대시보드에서 획득). "openai/gpt-5-nano-2025-08-07" 형식의 모델 ID를 포함한 다른 모든 요청 본문은 변경하지 않고 유지합니다. OrcaRouter가 라우팅 및 결제를 처리합니다. 엔드포인트와 키 외에는 코드 변경이 필요하지 않습니다. 단일 요청으로 테스트하여 연결성과 토큰 사용량 계산을 확인하세요.
파일 입력의 경우, 유형이 "file"인 객체를 포함하고 base64 인코딩 또는 공개 URL로 파일 데이터를 제공하세요. OrcaRouter는 OpenAI API와 동일한 스키마를 허용합니다. 예시 메시지 내용: [{"type": "text", "text": "Summarize this PDF"}, {"type": "file", "file": {"url": "..."}}]. 파일의 토큰화 비용은 크기와 복잡성에 따라 다릅니다(이미지는 해상도에 비례하여 입력 토큰으로 계산됨). 전체 컨텍스트(텍스트+이미지+파일 토큰)가 400,000 미만으로 유지되도록 하세요. 매우 큰 파일의 경우 사전 분할 또는 다른 전략을 고려하세요.
GPT-5 Nano는 더 큰 컨텍스트 창(400K vs. GPT‑4 Mini의 일반적인 128K)과 멀티모달 입력(텍스트/이미지/파일 vs. 많은 Mini 변형의 텍스트 전용)을 제공합니다. 비용은 더 낮습니다: M 토큰당 $0.05/$0.40 vs. 출력에 대한 요금이 종종 더 높은 GPT‑4 Mini. 그러나 GPT‑4 Mini는 더 빠른 추론을 제공할 수 있습니다(하지만 두 모델 모두 지연 시간 수치가 공개되지 않았습니다). GPT‑5 Nano의 AA Math 점수(83.7)는 GPT‑4 Mini의 수학 성능과 경쟁력이 있거나 능가합니다. 긴 컨텍스트, 멀티모달 작업의 경우 Nano가 분명한 선택입니다. 짧은 일반 텍스트의 경우 Mini가 여전히 비용 효율적일 수 있습니다.
GPT-5 Pro는 OpenAI의 대형 플래그십 모델로, 전반적으로 더 높은 벤치마크 점수를 제공하지만 토큰 가격도 더 높습니다(정확한 요금은 제공되지 않음). Pro는 아마도 더 작은 컨텍스트 창(소문에 따르면 128K)을 가지고 있지만 추론, 코딩 및 창의성은 더 뛰어납니다. GPT-5 Nano는 일부 정확도와 기능을 낮은 가격과 더 긴 컨텍스트를 위해 희생합니다. 어려운 작업에서 최대 품질이 우선이라면 Pro를 선택하세요. 경제적으로 대량의 데이터를 처리해야 하고 적당한 정확도를 감수할 수 있다면 Nano가 더 우수합니다. 둘 다 동일한 API 형식으로 OrcaRouter를 통해 액세스할 수 있습니다.
OrcaRouter는 다양한 모델에 대한 접근을 제공합니다. 대안으로는 더 높은 정확도를 위한 대형 OpenAI 모델(GPT-5 Pro), 간단한 텍스트를 위한 소형 모델(GPT-4 Mini), 또는 Anthropic의 Claude나 Meta의 Llama와 같은 타사 모델이 있습니다. 각각은 서로 다른 컨텍스트 윈도우, 가격 및 모달리티 지원을 제공합니다. 예를 들어, Claude 3 Haiku는 더 빠른 속도를 제공할 수 있지만 이미지 입력은 지원하지 않습니다. OrcaRouter 가격 페이지에서 토큰당 비용을 비교할 수 있습니다. GPT-5 Nano는 특히 400K 컨텍스트, 다중 모달 입력, 낮은 입력 비용의 조합으로 두드러지며—이는 경량 모델 중에서 독특합니다.
GPT-5 Nano는 API를 통해 액세스되는 다른 OpenAI 모델과 마찬가지로 기본적으로 사용자 데이터를 학습하지 않습니다(OpenAI의 API 데이터 사용 정책이 적용됨). OrcaRouter는 프록시 역할을 하며, 청구 및 요청 로깅에 필요한 것 이상으로 사용자의 프롬프트나 응답을 저장하지 않습니다(해당 개인정보 보호정책에 따름). 두 제공업체 모두 사용자가 선택하지 않는 한 모델 개선을 위해 API 데이터를 사용하지 않기로 약속합니다. 민감한 데이터의 경우 로컬 또는 전용 모델 사용을 고려하세요. GPT‑5 Nano의 데이터 처리 방식은 다른 OpenAI API 모델과 동일하며, OrcaRouter에 의한 추가 데이터 보존은 없습니다.
OpenAI 호환 — 쓰던 SDK 그대로
https://api.orcarouter.ai/v1from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.orcarouter.ai/v1",
api_key="$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| 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.
@misc{orcarouter_gpt_5_nano_2025_08_07,
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howpublished = {OrcaRouter},
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}openai. (n.d.). openai/gpt-5-nano-2025-08-07 API. OrcaRouter. https://www.orcarouter.ai/models/openai/gpt-5-nano-2025-08-07