GPT-5-Nano is de kleinste en snelste variant in het GPT-5-systeem, geoptimaliseerd voor ontwikkeltools, snelle interacties en omgevingen met ultralage latentie. Hoewel beperkt in redeneerdiepte vergeleken met zijn grotere...
GPT-5 Nano is een kleinschalig model uit OpenAI's GPT-5-familie, geoptimaliseerd voor goedkope inferentie met behoud van een groot contextvenster van 400.000 tokens en een maximale uitvoer van…
GPT-5 Nano accepteert drie invoermodaliteiten: tekst, afbeelding en bestand. Tekstinvoer is eenvoudig. Afbeeldinginvoer stelt het model in staat visuele informatie (bijv. diagrammen, screenshots) te verwerken en vragen daarover te beantwoorden. Bestandinvoer laat u PDFs, Word-documenten of andere bestandstypen bijvoegen voor documentanalyse. Alle modaliteiten kunnen worden gecombineerd in één verzoek. Het model verwerkt deze invoer binnen zijn contextvenster van 400.000 tokens. Let op dat afbeeldingstokens het contextbudget verbruiken; een afbeelding met hoge resolutie kan enkele duizenden tokens gebruiken. Deze multimodale ondersteuning maakt GPT-5 Nano geschikt voor taken zoals grafieklezen, formulierextractie en mixed-media-analyse.
Het model ondersteunt een contextvenster van 400.000 tokens (inclusief zowel invoer- als uitvoertokens) en een maximale uitvoer van 128.000 tokens. Hierdoor kunnen zeer lange documenten – bijvoorbeeld een boeklange tekst of een meerpagina rapport – in één enkele aanvraag worden verwerkt. De ruime uitvoerlimiet betekent dat het model lange antwoorden kan genereren, zoals volledige samenvattingen of uitgebreide analyses. Grote uitvoeren brengen echter ook hogere uitvoertokenkosten met zich mee, namelijk $0,40 per 1M tokens. Ontwikkelaars moeten overwegen de parameter max_tokens passend in te stellen om onbedoelde kostenstijgingen te voorkomen.
Gezien zijn sterke wiskundebenchmark (AA Math 83.7) blinkt het model uit in rekenkundige vraagstukken, wiskundebijles en kwantitatief redeneren. De multimodale mogelijkheden maken het nuttig voor het interpreteren van gescande wiskundewerkbladen, diagrammen of grafieken. De lage prijs ondersteunt grootschalige toepassingen zoals geautomatiseerde klantenondersteuning, inhoudscategorisatie en realtime gegevensextractie uit bestanden. Voor eenvoudige tekstgeneratie (bijv. korte e-mailconcepten, opsommingen) biedt GPT-5 Nano een kosteneffectief alternatief voor grotere modellen. Het is minder geschikt voor creatieve verhalen, codegeneratie of taken die diepgaande feitelijke herinnering vereisen.
Als uw taak extreem eenvoudig is (bijv. classificatie van één woord, ja/nee-vragen) en niet de grote context of multimodale ondersteuning vereist, kunnen kleinere of goedkopere modellen zoals OpenAI's GPT-3.5 Turbo volstaan. De prijs van GPT-5 Nano is al laag, maar voor taken die alleen korte invoer en uitvoer omvatten (bijv. elk een paar tokens), kan een model met een nog lagere prijs per token de kosten verder verlagen. Ook als u de 400k context niet nodig hebt, kan een model met kleinere context maar lagere vaste overheadkosten voordeliger zijn. Benchmark altijd op uw eigen gegevens om de beste kosten-prestatieverhouding te vinden.
GPT-5 Nano behaalt een score van 83.7 op AA Math, een benchmark die rekenkundige en wiskundige woordproblemen meet op basisschoolniveau. Deze score duidt op sterke prestaties voor dergelijke taken ten opzichte van de modelgrootte. AA Math omvat optellen, aftrekken, vermenigvuldigen, delen en meerstaps woordproblemen. Het resultaat van 83.7 suggereert dat het model veel gangbare wiskundige vragen nauwkeurig kan beantwoorden, hoewel het nog fouten kan maken bij complexere of meerstaps problemen. Er worden geen andere benchmarkscores voor dit model gegeven, dus vergelijkingen op het gebied van coderen, algemene kennis of redeneren zijn niet beschikbaar.
Er werden geen specifieke latentiecijfers verstrekt voor GPT-5 Nano. Als klein model wordt echter over het algemeen verwacht dat het sneller is per token dan grotere modellen zoals GPT-4o. OrcaRouter levert het model via zijn OpenAI-compatibele API, en de netwerklatentie hangt af van de locatie van de gebruiker en de infrastructuur van de provider. Voor realtime toepassingen wordt aanbevolen de latentie te testen met representatieve invoer. Het kleine aantal parameters van het model zorgt doorgaans voor een hogere doorvoer op dezelfde hardware, wat de wachttijden in productieomgevingen kan verminderen, vooral bij hoge gelijktijdigheid.
Op basis van de AA Math-score van 83,7 is GPT-5 Nano sterk in wiskundig redeneren en rekenkunde. Dit maakt het geschikt voor educatieve hulpmiddelen, data-analyse en elke taak die gestructureerde numerieke verwerking vereist. Het vermogen om afbeeldingen en bestanden te verwerken ondersteunt verder documentgerichte wiskundige problemen. Zwakke punten zijn onder meer het ontbreken van benchmarks in andere domeinen zoals programmeren (HumanEval), algemene kennis (MMLU) of conversatievloeiendheid. Gebruikers mogen niet uitgaan van gelijkwaardige prestaties bij niet-wiskundige taken. Het model kan ook minder goed in staat zijn om subtiele context te begrijpen of lange, creatieve inhoud te genereren.
Zonder benchmarks voor redeneren, coderen of gezond verstand kan de algemene intelligentie van GPT-5 Nano niet worden gekwantificeerd. De score van 83,7 AA Math, hoewel respectabel, garandeert geen bekwaamheid op andere gebieden. Het model is klein, dus het kan meer feitelijke fouten of minder coherente uitvoer produceren over dubbelzinnige onderwerpen in vergelijking met grotere modellen. Het contextvenster van 400k is groot, maar het effectief gebruiken van die context kan zorgvuldige prompt engineering vereisen. Het ontbreken van een opgegeven snelheidsbeoordeling betekent dat de latentie in de praktijk moet worden geverifieerd. Gebruikers moeten hun eigen evaluaties uitvoeren op taakspecifieke metrieken voordat ze worden ingezet.
GPT-5 Nano kost $0,05 per 1 miljoen ingangstokens en $0,40 per 1 miljoen uitgangstokens. Deze tarieven worden vastgesteld door OpenAI en doorgerekend door OrcaRouter zonder opslag. Ingangstokens omvatten de prompt en eventuele afbeelding- of bestandstokens. Uitgangstokens zijn de gegenereerde reactie. Beide richtingen worden gefactureerd op basis van het aantal tokens. Voor een typische prompt van 1.000 tokens en een reactie van 500 tokens zouden de kosten ongeveer $0,00005 (ingang) + $0,0002 (uitgang) = $0,00025 per verzoek bedragen. Dit is concurrerend voor een model met een contextvenster van 400k en een uitvoer van 128k.
Hoewel GPT-5 Nano goedkoop is, kosten uitvoertokens acht keer meer dan invoertokens ($0.40 vs $0.05 per 1M). Voor toepassingen die lange antwoorden genereren (bijv. 10k+ uitvoertokens), kunnen uitvoerkosten domineren. Ontwikkelaars moeten max_tokens beperken tot het minimaal benodigde. Invoertokens van afbeeldingen en bestanden worden gefactureerd tegen hetzelfde invoertarief, maar afbeeldingen met hoge resolutie verbruiken veel tokens (bijv. een 1-megapixelafbeelding kan ~2,000 tokens gebruiken). Het gebruik van een lagere resolutie of het verminderen van het aantal afbeeldingen kan de kosten verlagen. Het grote contextvenster stimuleert lange prompts, maar elk extra token voegt kosten toe. Breng de contextgrootte in evenwicht met het tokenbudget.
OrcaRouter geeft de prijzen van OpenAI door zonder opslag, maar cachingbeleid wordt bepaald door OpenAI. De provider kan caching aanbieden voor herhaalde identieke invoervoorvoegsels, wat de kosten voor invoertokens zou verlagen. Er zijn echter geen specifieke details over caching voor GPT-5 Nano verstrekt. Ontwikkelaars moeten de documentatie van OpenAI raadplegen voor hun cachingbeleid. OrcaRouter voegt geen eigen cachinglaag toe; het fungeert als een transparante gateway. Als caching beschikbaar is, kan het de kosten aanzienlijk verlagen voor toepassingen met repetitieve prompts, zoals geautomatiseerde klantenondersteuning of op sjablonen gebaseerde generatie.
Om GPT-5 Nano te gebruiken, stelt u de basis-URL in op https://api.orcarouter.ai/v1 en geeft u de model-ID op als "openai/gpt-5-nano" in uw API-verzoek. Het eindpunt is compatibel met OpenAI, dus u kunt elke OpenAI SDK of HTTP-client gebruiken. Een typisch verzoek bevat parameters zoals messages, max_tokens, temperature en stop sequences. OrcaRouter stuurt het verzoek door naar OpenAI en geeft het antwoord terug zonder extra verwerking. Authenticatie gebeurt via een API-sleutel verstrekt door OrcaRouter. Dit maakt migratie eenvoudig voor gebruikers die al de API van OpenAI gebruiken: wijzig gewoon de basis-URL, model-ID en API-sleutel.
Alle standaard OpenAI-chatcompletions parameters worden ondersteund via de proxy van OrcaRouter – bijvoorbeeld messages (met rollen: system, user, assistant), max_tokens, temperature, top_p, frequency_penalty, presence_penalty, stop en stream. Voor multimodale invoer kun je image_url of file_type velden opnemen in de content array. Het model ondersteunt ook function calling en tools, hoewel deze niet in detail worden beschreven in de verstrekte feiten. Parameters zoals n (aantal completions) en logprobs zijn mogelijk ook beschikbaar. Raadpleeg de API-documentatie van OpenAI voor de volledige lijst. OrcaRouter wijzigt of beperkt parameters niet.
Migreren naar GPT-5 Nano is eenvoudig. Als u momenteel de API van OpenAI gebruikt, wijzig dan de basis-URL naar https://api.orcarouter.ai/v1, vervang uw API-sleutel door een OrcaRouter-sleutel en stel het model in op "openai/gpt-5-nano". Het verzoekformaat blijft identiek. U moet mogelijk temperature en max_tokens aanpassen aan het kleinere model. Test met een subset van uw prompts om de uitvoerkwaliteit te evalueren. Omdat GPT-5 Nano een kleiner aantal parameters heeft, kan het anders reageren op instructies; prompt tuning kan nodig zijn. OrcaRouter biedt geen markup, dus kostenvergelijkingen zijn direct.
GPT-4o is een groter, capabeler model met hogere benchmarkscores in de meeste domeinen (bijv. MMLU, HumanEval), maar ook met een hogere prijs. GPT-5 Nano is geoptimaliseerd voor kosten en snelheid. Het contextvenster van GPT-4o is momenteel kleiner (128k tokens) dan dat van GPT-5 Nano met 400k tokens, hoewel GPT-4o sterkere redenering en creativiteit biedt. Voor taken die een groot contextvenster vereisen of zich richten op wiskundeproblemen, kan GPT-5 Nano geschikter zijn. Voor complexe codering, genuanceerde gesprekken of taken die hoge nauwkeurigheid vereisen, is GPT-4o waarschijnlijk superieur. De keuze hangt af van uw budget en prestatie-eisen.
GPT-3.5 Turbo is een ouder klein model met vergelijkbare prijzen, maar met een veel kleiner contextvenster (16k tokens) en geen multimodale ondersteuning. GPT-5 Nano biedt een contextvenster van 400k, een uitvoer van 128k en afbeeldings-/bestandsinvoer, waardoor het veel geschikter is voor lange documenten en multimodale taken. GPT-3.5 Turbo is echter mogelijk voldoende voor korte, alleen-tekst interacties en kan een lagere latentie hebben vanwege de verwerking van kleinere contexten. Benchmarkvergelijkingen zijn niet beschikbaar, maar de AA Math-score van 83.7 van GPT-5 Nano suggereert een betere wiskundige redenering. Voor puur op tekst gebaseerde korte taken blijft GPT-3.5 Turbo een kosteneffectieve optie.
GPT-4o Mini is een kleinere variant van GPT-4o met vergelijkbare multimodale ondersteuning en een contextvenster van 128k tokens. GPT-5 Nano biedt drie keer de context (400k tokens) en een grotere uitvoerlimiet (128k vs 16k voor GPT-4o Mini). De prijzen van GPT-4o Mini (doorgaans $0.15/M input, $0.60/M output) zijn hoger dan die van GPT-5 Nano’s $0.05/$0.40. GPT-4o Mini blinkt echter waarschijnlijk uit in algemene redenering en het opvolgen van instructies, omdat het een gedistilleerde versie is van GPT-4o. GPT-5 Nano's enkele sterke benchmark (AA Math) suggereert dat het gespecialiseerd is in wiskunde. Kies GPT-5 Nano voor wiskundige taken met grote context; kies GPT-4o Mini voor bredere mogelijkheden.
OpenAI-compatibel — behoud je huidige 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| Invoer / 1M tokens | $0.050 |
|---|---|
| Uitvoer / 1M tokens | $0.400 |
| Cache lezen / 1M | $0.0050 |
| Valuta | USD |
Schatting op basis van catalogusprijs
Alleen een schatting — het werkelijke aantal tokens hangt af van de tokenizer van de aanbieder.
Vergelijk maandelijkse kosten van modellen in de LLM-kostencalculator
Waar ontwikkelaars het deze week over hebben
GET /api/public/models/openai/gpt-5-nanoOpenen @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