OpenAI GPT-5 Nano: 400K de contexto, 83.7 AA Math, entrada de texto/imagem/arquivo, $0.05/M tokens de entrada via OrcaRouter.
OpenAI GPT-5 Nano (lançamento em 07/08/2025) é um membro menor e otimizado para custo da família GPT-5. Ele oferece uma janela de contexto de 400.000 tokens — suficiente para processar documentos…
O GPT-5 Nano aceita entradas de texto, imagem e arquivo, permitindo raciocinar sobre uma combinação de formatos. Seu contexto de 400.000 tokens pode conter centenas de páginas de texto, juntamente com imagens incorporadas ou anexos de documentos. O modelo pode gerar até 128.000 tokens em uma única resposta, adequado para saídas analíticas longas, gerações de código ou provas matemáticas de múltiplas etapas. Sua pontuação AA Math de 83,7 demonstra forte raciocínio aritmético e lógico. Casos de uso comuns incluem sumarização de documentos longos, anotação de imagem para texto, extração de dados baseada em arquivos e resolução de problemas educacionais onde é necessário compreender tanto gráficos quanto contexto textual.
Os melhores casos de uso exploram o grande contexto do modelo e a entrada multimodal sem exigir desempenho máximo de benchmark. Exemplo: processar um contrato legal de 300 páginas mais anexos (imagens de assinaturas, tabelas) para extrair obrigações. Outro: analisar um artigo de pesquisa longo com figuras e depois escrever uma crítica de 10.000 palavras. Na educação, o GPT-5 Nano pode resolver um problema matemático complexo passo a passo, usando imagens de equações manuscritas. Para pipelines de dados, pode ingerir PDFs e imagens, gerando dados estruturados. Essas tarefas se beneficiam do baixo custo de entrada ($0,05/M tokens) e da capacidade de lidar diretamente com arquivos.
Se a sua aplicação nunca precisar de mais de, digamos, 8.000 tokens de contexto e não exigir entradas de imagem ou arquivo, um modelo menor e mais barato (por exemplo, GPT-4 Mini com custo menor por token) seria mais econômico. Da mesma forma, se suas saídas forem sempre muito curtas (por exemplo, classificações de uma única palavra), pagar $0,40 por 1M de tokens de saída pode ser um desperdício — considere um modelo otimizado para classificação com menor custo de saída. O GPT-5 Nano é mais econômico quando você realmente precisa de sua janela de contexto de 400K ou de suas capacidades multimodais; caso contrário, modelos mais simples economizarão dinheiro.
O benchmark AA Math avalia o raciocínio matemático — resolução de problemas de aritmética, álgebra e problemas contextualizados. Uma pontuação de 83,7 indica que o GPT-5 Nano resolveu corretamente 83,7% das tarefas deste benchmark. Esse é um desempenho forte para um modelo “nano”, sugerindo que ele pode lidar de forma confiável com matemática do ensino fundamental ao início do ensino médio, incluindo problemas de múltiplas etapas. Compare isso com modelos maiores, que podem pontuar acima de 90, mas com um custo maior por token. A pontuação confirma que, para raciocínio matemático, o GPT-5 Nano oferece um bom equilíbrio entre custo e precisão para muitas aplicações.
Os números de latência para o GPT-5 Nano não são divulgados publicamente pela OpenAI a partir do lançamento em 2025-08-07. Na prática, a velocidade depende de fatores como contagem total de tokens, carga de solicitações e a infraestrutura do OrcaRouter. Como o Nano é um modelo menor em relação às variantes grandes, ele provavelmente tem latência por token mais baixa, mas os números exatos não estão disponíveis. O OrcaRouter lida com solicitações de forma assíncrona com configurações de timeout padrão. Para aplicações em tempo real sensíveis à latência, recomendamos fazer benchmarking com sua carga típica (incluindo imagens/arquivos) através da API do OrcaRouter para avaliar a adequação.
Pontos fortes: Contexto longo (400K tokens), entrada multimodal (texto/imagem/arquivo), grande capacidade de saída (128K tokens), raciocínio matemático sólido (83.7 AA Math) e baixo custo por token. Limitações: Não é o modelo com melhor desempenho em outros benchmarks (pontuações não fornecidas para tarefas de codificação, raciocínio ou conhecimento). Sua contagem menor de parâmetros provavelmente significa que ele tem dificuldades com tarefas altamente sutis ou criativas. Além disso, a latência não é garantida; sem suporte para entrada de áudio ou vídeo. A qualidade da saída pode degradar em gerações muito longas próximas ao limite de 128K. Para tarefas que exigem pontuações de última geração, considere modelos GPT‑5 maiores.
O preço é baseado no uso de tokens, cobrado à taxa do provedor OpenAI sem margem de lucro. Tokens de entrada: $0,05 por 1 milhão de tokens. Tokens de saída: $0,40 por 1 milhão de tokens. O OrcaRouter repassa essas taxas exatas. Para uma conversa típica usando 100.000 tokens de entrada (incluindo imagens tokenizadas como parte da entrada) e 10.000 tokens de saída, o custo seria ($0,05 × 0,1) + ($0,40 × 0,01) = $0,005 + $0,004 = $0,009 (menos de um centavo). A cobrança é medida no nível do token; você pode definir limites de gastos através do painel do OrcaRouter.
A principal vantagem do GPT-5 Nano é o baixo custo de entrada em relação ao seu tamanho de contexto. Por exemplo, processar um documento de 400K‑token custa apenas $0.02 para entrada (400K / 1M × $0.05). Os tokens de saída são mais caros por token, portanto, se sua aplicação gera respostas muito longas, o custo de saída pode dominar. Por exemplo, uma saída de 100K‑token custa $0.04 (100K / 1M × $0.40). Avalie sua relação média entre entrada e saída. Se as saídas são curtas, mas as entradas são enormes, o Nano é extremamente barato. Se as saídas se aproximam de 128K, considere se existe um modelo de taxa de saída mais barata para sua tarefa específica.
OrcaRouter não divulga mecanismos específicos de cache para modelos individuais. As melhores práticas padrão da API se aplicam: reutilize respostas no nível da aplicação quando apropriado e minimize o consumo redundante de tokens. Observe que, como o GPT-5 Nano suporta entradas de arquivos e imagens (que são tokenizadas), cada arquivo ou imagem exclusivos conta como novos tokens de entrada. O cache de conteúdo tokenizado não é suportado no nível da API. Para otimizar custos, você pode armazenar em cache as partes de texto dos seus prompts no lado do cliente e evitar reenviar contextos longos idênticos se a resposta do modelo for determinística e você controlar temperature=0.
Use o endpoint de API compatível com OpenAI: URL base https://api.orcarouter.ai/v1, ID do modelo "openai/gpt-5-nano-2025-08-07". Exemplo com 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": "Solve this math problem."},{"type": "image_url", "image_url": {"url": "data:image/png;base64,..."}}]}],\n "max_tokens": 512\n }'\n\nTodos os parâmetros padrão (temperature, top_p, stop, frequency_penalty, etc.) são suportados. As entradas de arquivo podem ser codificadas em base64 ou baseadas em URL.
O GPT-5 Nano suporta os parâmetros padrão de chat completions: model (obrigatório, use o ID exato), messages (array de objetos de mensagem), max_tokens (até 128000), temperature (0–2, padrão 1), top_p (0–1, padrão 1), n (número de completions, padrão 1), stop (string ou array), frequency_penalty, presence_penalty, user (identificador único para rastreamento) e logit_bias. Para entradas de imagem e arquivo, use content objects com o tipo "image_url" (para imagens) ou "file" (para anexos de arquivo, se suportado—consulte a documentação do OrcaRouter). Parâmetros como tools, tool_choice e response_format estão disponíveis quando o modelo suporta saída estruturada.
A migração é simples porque o OrcaRouter implementa o mesmo esquema compatível com OpenAI. Altere apenas duas coisas: 1) Defina a URL base para https://api.orcarouter.ai/v1; 2) Substitua sua chave de API da OpenAI por uma chave de API do OrcaRouter (obtida no painel do OrcaRouter). Mantenha todos os outros corpos de requisição inalterados, incluindo IDs de modelo formatados como "openai/gpt-5-nano-2025-08-07". O OrcaRouter gerencia o roteamento e a cobrança. Nenhuma alteração de código além do endpoint e da chave é necessária. Teste com uma única requisição para confirmar a conectividade e a gestão de uso de tokens.
Para entradas de arquivo, inclua um objeto de conteúdo com o tipo "file" e forneça os dados do arquivo como codificação base64 ou uma URL pública. O OrcaRouter aceita o mesmo esquema da API da OpenAI. Exemplo de conteúdo de mensagem: [{"type": "text", "text": "Summarize this PDF"}, {"type": "file", "file": {"url": "..."}}]. O custo tokenizado dos arquivos depende do seu tamanho e complexidade (imagens são contadas como tokens de entrada proporcionais à resolução). Certifique-se de que seu contexto total (tokens de texto+imagem+arquivo) permaneça abaixo de 400.000. Para arquivos muito grandes, considere pré-dividir ou usar uma estratégia diferente.
O GPT-5 Nano oferece uma janela de contexto maior (400K vs. os típicos 128K do GPT‑4 Mini) e entrada multimodal (texto/imagem/arquivo vs. apenas texto em muitas variantes do Mini). Seu custo é menor: $0,05/$0,40 por M tokens vs. as taxas do GPT‑4 Mini que geralmente são mais altas para saída. No entanto, o GPT‑4 Mini pode fornecer inferência mais rápida (embora os valores de latência não sejam publicados para nenhum deles). A pontuação AA Math do GPT‑5 Nano (83,7) é competitiva ou supera o desempenho matemático do GPT‑4 Mini. Para tarefas de contexto longo e multimodais, o Nano é a escolha clara; para texto genérico curto, o Mini ainda pode ser custo‑efetivo.
GPT-5 Pro é o grande modelo flagship da OpenAI com pontuações de benchmark mais altas em todas as áreas, mas também com preços de tokens mais altos (taxas exatas não fornecidas). O Pro provavelmente tem uma janela de contexto menor (rumor de 128K), mas melhor raciocínio, codificação e criatividade. O GPT-5 Nano troca alguma precisão e capacidades por um preço muito mais baixo e contexto mais longo. Se sua prioridade é a máxima qualidade em tarefas difíceis, escolha o Pro. Se você precisa processar grandes quantidades de dados de forma econômica e pode aceitar precisão moderada, o Nano é superior. Ambos são acessíveis via OrcaRouter com o mesmo formato de API.
OrcaRouter fornece acesso a muitos modelos. As alternativas incluem modelos maiores da OpenAI (GPT‑5 Pro) para maior precisão, modelos menores (GPT‑4 Mini) para texto simples, ou modelos de terceiros como Anthropic’s Claude ou Meta’s Llama. Cada um tem diferentes janelas de contexto, preços e suporte a modalidades. Por exemplo, Claude 3 Haiku pode oferecer velocidade mais rápida, mas sem entrada de imagem. Você pode comparar os custos por token na página de preços do OrcaRouter. GPT-5 Nano se destaca especificamente por sua combinação de contexto de 400K, entrada multimodal e baixo custo de entrada—tornando-o único entre modelos leves.
GPT-5 Nano, como outros modelos da OpenAI acessados via API, não treina com seus dados por padrão (a política de uso de dados da API da OpenAI se aplica). OrcaRouter atua como um proxy e não armazena seus prompts ou respostas além do necessário para faturamento e registro de solicitações (sujeito à sua política de privacidade). Ambos os provedores se comprometem a não usar dados da API para melhoria do modelo, a menos que você opte por isso. Para dados sensíveis, considere usar um modelo local ou dedicado. O tratamento de dados do GPT‑5 Nano é idêntico ao de outros modelos da API OpenAI — sem retenção adicional de dados pela OrcaRouter.
Compatível com OpenAI — mantenha seu 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| Entrada / 1M tokens | $0.050 |
| Saída / 1M tokens | $0.400 |
| Leitura de cache / 1M | $0.0050 |
| Moeda | USD |
Estimativa com base no preço de tabela
Apenas uma estimativa — a contagem real de tokens depende do tokenizador do provedor.
GET /api/public/models/openai/gpt-5-nano-2025-08-07Abrir @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