GPT-5-Nano jest najmniejszym i najszybszym wariantem w systemie GPT-5, zoptymalizowanym pod kątem narzędzi dla programistów, szybkich interakcji i środowisk o bardzo niskim opóźnieniu. Chociaż ma ograniczone możliwości wnioskowania w porównaniu do większych...
GPT-5 Nano to model małej skali z rodziny GPT-5 firmy OpenAI, zoptymalizowany pod kątem niskokosztowej inferencji, przy zachowaniu dużego okna kontekstowego wynoszącego 400,000 tokenów i maksymalnej…
GPT-5 Nano akceptuje trzy modalności wejściowe: tekst, obraz i plik. Wejścia tekstowe są proste. Wejścia obrazowe pozwalają modelowi przetwarzać informacje wizualne (np. diagramy, zrzuty ekranu) i odpowiadać na pytania na ich temat. Wejścia plikowe umożliwiają dołączanie plików PDF, dokumentów Word lub innych typów plików do analizy na poziomie dokumentu. Wszystkie modalności można łączyć w jednym żądaniu. Model przetwarza te dane wejściowe w swoim oknie kontekstowym o wielkości 400 000 tokenów. Należy pamiętać, że tokeny obrazu są pobierane z budżetu kontekstowego; obraz o wysokiej rozdzielczości może zużywać kilka tysięcy tokenów. To multimodalne wsparcie sprawia, że GPT-5 Nano nadaje się do zadań takich jak odczytywanie wykresów, wyodrębnianie formularzy i analiza multimediów mieszanych.
Model obsługuje okno kontekstowe o wielkości 400 000 tokenów (wliczając tokeny wejściowe i wyjściowe) oraz maksymalną liczbę tokenów wyjściowych wynoszącą 128 000. Umożliwia to przetwarzanie bardzo długich dokumentów – na przykład tekstu o długości książki lub wielostronicowego raportu – w ramach jednego zapytania. Hojny limit wyjściowy oznacza, że model może generować obszerne odpowiedzi, takie jak pełne streszczenia lub rozszerzone analizy. Należy jednak pamiętać, że duże dane wyjściowe wiążą się z wyższymi kosztami tokenów wyjściowych, wynoszącymi 0,40 USD za 1 milion tokenów. Deweloperzy powinni rozważyć odpowiednie ustawienie parametru max_tokens, aby uniknąć nieprzewidzianego wzrostu kosztów.
Biorąc pod uwagę silny benchmark matematyczny (AA Math 83.7), model doskonale radzi sobie z arytmetycznymi zadaniami tekstowymi, nauczaniem matematyki i rozumowaniem ilościowym. Jego multimodalne możliwości sprawiają, że jest przydatny do interpretacji zeskanowanych arkuszy matematycznych, diagramów lub wykresów. Niska cena wspiera zastosowania o dużej objętości, takie jak zautomatyzowane wsparcie klienta, kategoryzacja treści i ekstrakcja danych w czasie rzeczywistym z plików. W przypadku prostego generowania tekstu (np. krótkich szkiców e-maili, podsumowań w punktach), GPT-5 Nano stanowi opłacalną alternatywę dla większych modeli. Jest mniej odpowiedni do kreatywnego opowiadania historii, generowania kodu lub zadań wymagających głębokiego przywoływania faktów.
Jeśli twoje zadanie jest niezwykle proste (np. klasyfikacja jednowyrazowa, pytania tak/nie) i nie wymaga dużego kontekstu ani wsparcia multimodalnego, nawet mniejsze czy tańsze modele, takie jak OpenAI’s GPT-3.5 Turbo, mogą być wystarczające. Cena GPT-5 Nano jest już niska, ale w przypadku zadań obejmujących tylko krótkie dane wejściowe i wyjściowe (np. po kilka tokenów każdy) model z jeszcze niższą ceną za token może dodatkowo obniżyć koszty. Ponadto, jeśli nie potrzebujesz kontekstu 400k, model z mniejszym kontekstem, ale niższymi kosztami stałymi, może być bardziej ekonomiczny. Zawsze przeprowadzaj testy porównawcze na swoich danych, aby znaleźć najlepszy kompromis między kosztem a wydajnością.
GPT-5 Nano osiąga wynik 83.7 w AA Math, który jest benchmarkiem mierzącym rozwiązywanie zadań arytmetycznych i matematycznych na poziomie szkoły podstawowej. Wynik ten wskazuje na silną wydajność w takich zadaniach w stosunku do rozmiaru modelu. AA Math obejmuje dodawanie, odejmowanie, mnożenie, dzielenie oraz wieloetapowe zadania tekstowe. Wynik 83.7 sugeruje, że model może poprawnie obsługiwać wiele typowych zapytań matematycznych, choć może nadal popełniać błędy w bardziej złożonych lub wieloetapowych problemach. Nie podano żadnych innych wyników benchmarków dla tego modelu, więc porównania dotyczące programowania, ogólnej wiedzy czy rozumowania nie są dostępne.
Nie podano konkretnych danych dotyczących opóźnień dla GPT-5 Nano. Jednak jako mały model, ogólnie oczekuje się, że będzie szybszy na token niż większe modele, takie jak GPT-4o. OrcaRouter udostępnia model za pomocą swojego interfejsu API zgodnego z OpenAI, a opóźnienie sieciowe zależy od lokalizacji użytkownika i infrastruktury dostawcy. W przypadku aplikacji czasu rzeczywistego zaleca się testowanie opóźnień przy użyciu reprezentatywnych danych wejściowych. Mała liczba parametrów modelu zazwyczaj pozwala na wyższą przepustowość na tym samym sprzęcie, co może skrócić czas oczekiwania w środowiskach produkcyjnych, zwłaszcza przy dużym obciążeniu.
Na podstawie wyniku AA Math wynoszącego 83,7, GPT-5 Nano jest silny w rozumowaniu matematycznym i arytmetyce. To czyni go odpowiednim do narzędzi edukacyjnych, analizy danych oraz wszelkich zadań obejmujących ustrukturyzowane przetwarzanie liczb. Jego zdolność do obsługi obrazów i plików dodatkowo wspiera rozwiązywanie problemów matematycznych związanych z dokumentami. Słabe strony obejmują brak benchmarków w innych dziedzinach, takich jak kodowanie (HumanEval), wiedza ogólna (MMLU) czy płynność konwersacyjna. Użytkownicy nie powinni zakładać równoważnej wydajności w zadaniach niezwiązanych z matematyką. Model może również być mniej zdolny do rozumienia subtelnego kontekstu lub generowania długich, kreatywnych treści.
Bez testów porównawczych dotyczących rozumowania, kodowania czy zdrowego rozsądku ogólna inteligencja GPT-5 Nano nie może być zmierzona. Jego wynik 83,7 AA Math, choć godny szacunku, nie gwarantuje biegłości w innych obszarach. Model jest mały, więc w porównaniu z większymi modelami może generować więcej błędów faktograficznych lub mniej spójne odpowiedzi na niejednoznaczne tematy. Jego 400-tysięczne okno kontekstowe jest duże, ale efektywne wykorzystanie tego kontekstu może wymagać starannego inżynierowania promptów. Brak podanej oceny szybkości oznacza, że rzeczywiste opóźnienie należy zweryfikować. Przed wdrożeniem użytkownicy powinni przeprowadzić własne oceny na metrykach specyficznych dla zadania.
GPT-5 Nano kosztuje 0,05 USD za 1 milion tokenów wejściowych i 0,40 USD za 1 milion tokenów wyjściowych. Stawki te są ustalone przez OpenAI i przekazywane przez OrcaRouter z zerową marżą. Tokeny wejściowe obejmują prompt oraz wszelkie tokeny obrazów lub plików. Tokeny wyjściowe to wygenerowana odpowiedź. Obie strony są rozliczane na podstawie liczby tokenów. Dla typowego promptu o długości 1000 tokenów i odpowiedzi o długości 500 tokenów koszt wyniósłby około 0,00005 USD (wejście) + 0,0002 USD (wyjście) = 0,00025 USD na żądanie. Jest to konkurencyjna cena jak na model z oknem kontekstowym 400k i wyjściem 128k.
Chociaż GPT-5 Nano jest niedrogi, tokeny wyjściowe kosztują osiem razy więcej niż tokeny wejściowe ($0.40 vs $0.05 za 1M). W przypadku aplikacji generujących długie odpowiedzi (np. 10k+ tokenów wyjściowych), koszty wyjściowe mogą dominować. Deweloperzy powinni ograniczyć max_tokens do niezbędnego minimum. Tokeny wejściowe z obrazów i plików są rozliczane według tej samej stawki wejściowej, ale obrazy w wysokiej rozdzielczości zużywają wiele tokenów (np. obraz o rozdzielczości 1 megapiksela może zużyć ~2 000 tokenów). Używanie niższej rozdzielczości lub zmniejszenie liczby obrazów może obniżyć koszty. Duże okno kontekstowe zachęca do długich promptów, ale każdy dodatkowy token zwiększa koszt. Zrównoważ rozmiar kontekstu z budżetem tokenów.
OrcaRouter przekazuje ceny OpenAI bez narzutu, ale polityki buforowania są określane przez OpenAI. Dostawca może oferować buforowanie dla powtarzających się identycznych prefiksów wejściowych, co zmniejszyłoby opłaty za tokeny wejściowe. Nie podano jednak szczegółowych informacji na temat buforowania dla GPT-5 Nano. Deweloperzy powinni sprawdzić dokumentację OpenAI w celu zapoznania się z ich politykami buforowania. OrcaRouter nie dodaje własnej warstwy buforowania; działa jako przezroczysta brama. Jeśli buforowanie jest dostępne, może znacznie obniżyć koszty dla aplikacji z powtarzającymi się zapytaniami, takich jak automatyczna obsługa klienta lub generowanie oparte na szablonach.
Aby korzystać z GPT-5 Nano, ustaw podstawowy adres URL na https://api.orcarouter.ai/v1 i podaj identyfikator modelu jako "openai/gpt-5-nano" w swoim żądaniu API. Endpoint jest zgodny z OpenAI, więc możesz użyć dowolnego SDK OpenAI lub klienta HTTP. Typowe żądanie zawiera parametry takie jak messages, max_tokens, temperature i stop sequences. OrcaRouter przekazuje żądanie do OpenAI i zwraca odpowiedź bez dodatkowego przetwarzania. Uwierzytelnianie odbywa się za pomocą klucza API dostarczonego przez OrcaRouter. To sprawia, że migracja jest prosta dla użytkowników już korzystających z API OpenAI: wystarczy zmienić podstawowy adres URL, identyfikator modelu i klucz API.
Wszystkie standardowe parametry zakończeń czatu OpenAI są obsługiwane przez proxy OrcaRouter – na przykład messages (z rolami: system, user, assistant), max_tokens, temperature, top_p, frequency_penalty, presence_penalty, stop i stream. W przypadku danych multimodalnych możesz dołączyć pola image_url lub file_type w tablicy content. Model obsługuje także wywoływanie funkcji i narzędzia, chociaż nie są one szczegółowo opisane w podanych faktach. Parametry takie jak n (liczba zakończeń) i logproby również mogą być dostępne. Zapoznaj się z dokumentacją API OpenAI, aby uzyskać pełną listę. OrcaRouter nie modyfikuje ani nie ogranicza parametrów.
Migracja do GPT-5 Nano jest prosta. Jeśli obecnie używasz API OpenAI, zmień bazowy URL na https://api.orcarouter.ai/v1, zastąp swój klucz API kluczem OrcaRouter i ustaw model na "openai/gpt-5-nano". Format zapytania pozostaje identyczny. Może być konieczne dostosowanie temperatury i max_tokens do mniejszego modelu. Przetestuj na podzbiorze swoich promptów, aby ocenić jakość wyników. Ponieważ GPT-5 Nano ma mniejszą liczbę parametrów, może reagować inaczej na instrukcje; może być potrzebne dostrojenie promptów. OrcaRouter nie dodaje marży, więc porównanie kosztów jest bezpośrednie.
GPT-4o to większy, bardziej wydajny model z wyższymi wynikami benchmarków w większości dziedzin (np. MMLU, HumanEval), ale także z wyższą ceną. GPT-5 Nano jest zoptymalizowany pod kątem kosztów i szybkości. Okno kontekstowe GPT-4o jest obecnie mniejsze (128k tokenów) niż 400k tokenów GPT-5 Nano, chociaż GPT-4o oferuje silniejsze rozumowanie i kreatywność. W przypadku zadań wymagających dużego kontekstu lub skupienia się na problemach matematycznych, GPT-5 Nano może być bardziej odpowiedni. W przypadku złożonego kodowania, subtelnych rozmów lub zadań wymagających wysokiej dokładności, GPT-4o jest prawdopodobnie lepszy. Wybór zależy od budżetu i wymagań dotyczących wydajności.
GPT-3.5 Turbo to starszy, mały model o porównywalnej cenie, ale znacznie mniejszym oknie kontekstowym (16k tokenów) i bez obsługi multimodalnej. GPT-5 Nano oferuje okno kontekstowe o rozmiarze 400k, 128k wyjścia oraz możliwość wprowadzania obrazów i plików, co czyni go znacznie bardziej wydajnym w przypadku długich dokumentów i zadań multimodalnych. Jednak GPT-3.5 Turbo może być wystarczający do krótkich interakcji tekstowych i może charakteryzować się niższym opóźnieniem ze względu na mniejsze okno kontekstowe. Porównania benchmarków nie są dostępne, ale wynik AA Math na poziomie 83,7 dla GPT-5 Nano sugeruje lepsze rozumowanie matematyczne. W przypadku czysto tekstowych, krótkich zadań GPT-3.5 Turbo pozostaje opłacalną opcją.
GPT-4o Mini to mniejszy wariant GPT-4o z podobnym wsparciem multimodalnym i oknem kontekstu wynoszącym 128k tokenów. GPT-5 Nano oferuje potrójnie większy kontekst (400k tokenów) oraz większy limit wyjściowy (128k vs 16k dla GPT-4o Mini). Cennik GPT-4o Mini (zazwyczaj $0,15/M wejście, $0,60/M wyjście) jest wyższy niż GPT-5 Nano wynoszący $0,05/$0,40. Jednakże GPT-4o Mini prawdopodobnie wyróżnia się w ogólnym rozumowaniu i wykonywaniu instrukcji, ponieważ jest destylowaną wersją GPT-4o. Pojedynczy mocny benchmark GPT-5 Nano (AA Math) sugeruje, że jest wyspecjalizowany w matematyce. Wybierz GPT-5 Nano do zadań matematycznych z dużym kontekstem; wybierz GPT-4o Mini dla szerszych możliwości.
Zgodne z OpenAI — zostań przy swoim 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| Wejście / 1M tokenów | $0.050 |
|---|---|
| Wyjście / 1M tokenów | $0.400 |
| Odczyt cache / 1M | $0.0050 |
| Waluta | USD |
Szacunek na podstawie cennika
Tylko szacunek — rzeczywista liczba tokenów zależy od tokenizatora dostawcy.
Porównaj miesięczne koszty modeli w kalkulatorze kosztów LLM
O czym mówią programiści w tym tygodniu
GET /api/public/models/openai/gpt-5-nanoOtwórz @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