OpenAI GPT-5 Nano: 400K контекст, 83.7 AA Math, ввод текста/изображений/файлов, $0.05/M входных токенов через OrcaRouter.
OpenAI GPT-5 Nano (релиз 2025-08-07) — это уменьшенный, оптимизированный по стоимости представитель семейства GPT-5. Он предлагает окно контекста на 400 000 токенов — достаточно для обработки целых…
GPT-5 Nano принимает текстовые, графические и файловые входные данные, что позволяет ему рассуждать над смешанными форматами. Его контекст в 400 000 токенов может вместить сотни страниц текста вместе с встроенными изображениями или вложениями документов. Модель может генерировать до 128 000 токенов за один ответ, что подходит для длинных аналитических выводов, генерации кода или многошаговых математических доказательств. Её показатель AA Math 83.7 демонстрирует сильные арифметические и логические рассуждения. Обычные случаи использования включают обобщение длинных документов, аннотацию изображений в текст, извлечение данных из файлов и решение образовательных задач, где требуется понимание как диаграмм, так и текстового контекста.
Лучшие варианты использования используют большой контекст модели и мультимодальный ввод, не требуя максимальной производительности по бенчмаркам. Пример: обработка юридического контракта на 300 страниц плюс приложенные приложения (изображения подписей, таблицы) для извлечения обязательств. Другой пример: анализ длинной научной статьи с рисунками, затем написание рецензии на 10 000 слов. В образовании GPT-5 Nano может пошагово решать сложные математические задачи, используя изображения рукописных уравнений. Для конвейеров данных он может принимать PDF и изображения, выводя структурированные данные. Эти задачи выигрывают от низкой стоимости ввода ($0.05/M tokens) и возможности напрямую обрабатывать файлы.
Если вашему приложению никогда не требуется более, скажем, 8 000 токенов контекста и не нужны изображения или файлы, то меньшая и более дешёвая модель (например, GPT-4 Mini с более низкой стоимостью токенов) будет более экономичной. Аналогично, если ваши выходные данные всегда очень короткие (например, классификация из одного слова), платить $0,40 за 1M выходных токенов может быть расточительно — рассмотрите модель, оптимизированную для классификации с меньшей стоимостью выходных данных. GPT-5 Nano наиболее рентабельна, когда вам действительно требуется её окно контекста в 400K или мультимодальные возможности; в противном случае более простые модели сэкономят деньги.
Бенчмарк AA Math оценивает математическое рассуждение — решение арифметических, алгебраических и текстовых задач. Результат 83,7 означает, что GPT-5 Nano правильно решил 83,7% заданий в этом бенчмарке. Это сильный показатель для модели класса «nano», что говорит о её способности уверенно справляться с математикой уровня средней и старшей школы, включая многошаговые задачи. Для сравнения, более крупные модели могут набирать выше 90, но их стоимость за токен выше. Этот результат подтверждает, что GPT-5 Nano предлагает хороший баланс между точностью и стоимостью для многих приложений, связанных с математическим мышлением.
Данные о задержке GPT-5 Nano не были публично раскрыты OpenAI по состоянию на выпуск 2025-08-07. На практике скорость зависит от таких факторов, как общее количество токенов, нагрузка запросов и инфраструктура OrcaRouter. Поскольку Nano — это меньшая модель по сравнению с крупными вариантами, она, вероятно, имеет меньшую задержку на токен, но точные цифры недоступны. OrcaRouter обрабатывает запросы асинхронно с использованием стандартных конфигураций тайм-аута. Для приложений реального времени, чувствительных к задержке, мы рекомендуем провести бенчмаркинг с вашей типовой нагрузкой (включая изображения/файлы) через API OrcaRouter, чтобы оценить пригодность.
Сильные стороны: длинный контекст (400K токенов), мультимодальный ввод (текст/изображение/файл), большой объём вывода (128K токенов), уверенные математические рассуждения (83,7 AA Math) и низкая стоимость за токен. Ограничения: не является лучшей моделью по другим бенчмаркам (оценки по программированию, рассуждениям и знанию не предоставлены). Меньшее количество параметров, вероятно, приводит к трудностям при выполнении сложных или творческих задач. Также не гарантируется задержка; отсутствует поддержка аудио- или видеоввода. Качество вывода может снижаться при очень длинных генерациях, близких к лимиту в 128K. Для задач, требующих передовых показателей, рассмотрите более крупные модели GPT-5.
Ценообразование основано на использовании токенов по тарифам провайдера OpenAI без наценок. Входные токены: $0,05 за 1 миллион токенов. Выходные токены: $0,40 за 1 миллион токенов. OrcaRouter передает эти точные ставки. Для типового разговора с использованием 100 000 входных токенов (включая изображения, токенизированные как часть ввода) и 10 000 выходных токенов стоимость составит ($0,05 × 0,1) + ($0,40 × 0,01) = $0,005 + $0,004 = $0,009 (менее одного цента). Выставление счетов производится на уровне токенов; вы можете установить лимиты расходов через панель управления OrcaRouter.
Основным преимуществом GPT-5 Nano является низкая стоимость ввода относительно размера контекста. Например, обработка документа объемом 400K токенов стоит всего $0.02 за ввод (400K / 1M × $0.05). Выходные токены стоят дороже за токен, поэтому если ваше приложение генерирует очень длинные ответы, стоимость вывода может доминировать. Например, вывод 100K токенов стоит $0.04 (100K / 1M × $0.40). Оцените среднее соотношение ввода и вывода. Если выводы короткие, но вводы огромны, Nano чрезвычайно дешев. Если выводы приближаются к 128K, рассмотрите, существует ли более дешевая модель с учетом стоимости вывода для вашей конкретной задачи.
OrcaRouter не раскрывает конкретные механизмы кэширования для отдельных моделей. Применяются стандартные рекомендации по работе с API: повторно используйте ответы на уровне приложения, когда это уместно, и минимизируйте избыточное потребление токенов. Обратите внимание: поскольку GPT‑5 Nano поддерживает ввод файлов и изображений (которые токенизируются), каждый уникальный файл или изображение учитывается как новые входные токены. Кэширование токенизированного содержимого не поддерживается на уровне API. Для оптимизации затрат вы можете кэшировать текстовые части ваших промптов на стороне клиента и избегать повторной отправки одинаковых длинных контекстов, если ответ модели детерминирован и вы контролируете temperature=0.
Используйте конечную точку API, совместимую с OpenAI: базовый URL https://api.orcarouter.ai/v1, идентификатор модели "openai/gpt-5-nano-2025-08-07". Пример с curl: curl https://api.orcarouter.ai/v1/chat/completions \ -H "Authorization: Bearer YOUR_ORCAROUTER_API_KEY" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "model": "openai/gpt-5-nano-2025-08-07", "messages": [{"role": "user", "content": [{"type": "text", "text": "Solve this math problem."},{"type": "image_url", "image_url": {"url": "data:image/png;base64,..."}}]}], "max_tokens": 512 }' Все стандартные параметры (temperature, top_p, stop, frequency_penalty и т.д.) поддерживаются. Ввод файлов может быть в виде base64-кодированных данных или URL-ссылок.
GPT-5 Nano поддерживает стандартные параметры завершения чата: model (обязательно, используйте точный ID), messages (массив объектов сообщений), max_tokens (до 128000), temperature (0–2, по умолчанию 1), top_p (0–1, по умолчанию 1), n (количество завершений, по умолчанию 1), stop (строка или массив), frequency_penalty, presence_penalty, user (уникальный идентификатор для отслеживания) и logit_bias. Для ввода изображений и файлов используйте объекты содержимого с типом "image_url" (для изображений) или "file" (для вложений файлов, если поддерживается — проверьте документацию OrcaRouter). Параметры, такие как tools, tool_choice и response_format, доступны, когда модель поддерживает структурированный вывод.
Миграция проста, поскольку OrcaRouter реализует точно такую же совместимую со OpenAI схему. Измените всего две вещи: 1) Установите базовый URL на https://api.orcarouter.ai/v1; 2) Замените ваш API-ключ OpenAI на API-ключ OrcaRouter (получите его на панели управления OrcaRouter). Оставьте все остальные тела запросов без изменений, включая идентификаторы моделей, отформатированные как "openai/gpt-5-nano-2025-08-07". OrcaRouter обрабатывает маршрутизацию и биллинг. Никаких изменений кода, помимо конечной точки и ключа, не требуется. Протестируйте одним запросом, чтобы подтвердить подключение и учет использования токенов.
Для файловых входных данных включите объект content с типом "file" и передайте данные файла в виде base64-кодировки или публичного URL. OrcaRouter принимает ту же схему, что и API OpenAI. Пример содержимого сообщения: [{"type": "text", "text": "Summarize this PDF"}, {"type": "file", "file": {"url": "..."}}]. Стоимость токенов для файлов зависит от их размера и сложности (изображения считаются как входные токены пропорционально разрешению). Убедитесь, что общий контекст (токены текста + изображения + файла) не превышает 400 000. Для очень больших файлов рассмотрите предварительное разбиение или другую стратегию.
GPT-5 Nano предлагает более широкий контекстный окно (400K против типичных 128K у GPT‑4 Mini) и мультимодальный ввод (текст/изображение/файл против только текста во многих вариантах Mini). Его стоимость ниже: $0.05/$0.40 за миллион токенов против ставок GPT‑4 Mini, которые часто выше для вывода. Однако GPT‑4 Mini может обеспечить более быстрый вывод (хотя значения задержки не опубликованы ни для одной из моделей). Показатель AA Math у GPT‑5 Nano (83.7) конкурентоспособен или превышает математическую производительность GPT‑4 Mini. Для задач с длинным контекстом и мультимодальных задач Nano — очевидный выбор; для коротких общих текстов Mini может по-прежнему быть экономически эффективным.
GPT-5 Pro — это большая флагманская модель OpenAI с более высокими показателями бенчмарков по всем направлениям, но также с более высокой ценой за токены (точные тарифы не указаны). У Pro, вероятно, меньше контекстное окно (по слухам 128K), но лучше рассуждения, кодирование и креативность. GPT-5 Nano жертвует некоторой точностью и возможностями ради гораздо более низкой цены и более длинного контекста. Если ваш приоритет — максимальное качество на сложных задачах, выбирайте Pro. Если вам нужно экономично обрабатывать огромные объемы данных и вы готовы принять умеренную точность, Nano превосходит. Обе модели доступны через OrcaRouter с тем же форматом API.
OrcaRouter предоставляет доступ ко многим моделям. Альтернативы включают более крупные модели OpenAI (GPT‑5 Pro) для более высокой точности, меньшие модели (GPT‑4 Mini) для простого текста или сторонние модели, такие как Claude от Anthropic или Llama от Meta. У каждой из них разные размеры контекстного окна, цены и поддержка модальностей. Например, Claude 3 Haiku может быть быстрее, но не поддерживает ввод изображений. Вы можете сравнить стоимость за токен на странице цен OrcaRouter. GPT-5 Nano особенно выделяется сочетанием контекста в 400K, мультимодального ввода и низкой стоимости ввода — что делает его уникальным среди легковесных моделей.
GPT-5 Nano, как и другие модели OpenAI, доступные через API, по умолчанию не обучается на ваших данных (применяется политика использования данных API OpenAI). OrcaRouter действует как прокси и не хранит ваши запросы или ответы дольше, чем необходимо для выставления счетов и регистрации запросов (в соответствии с их политикой конфиденциальности). Оба поставщика обязуются не использовать данные API для улучшения модели, если вы не дадите согласие. Для конфиденциальных данных рассмотрите возможность использования локальной или выделенной модели. Обработка данных GPT‑5 Nano идентична обработке данных других моделей OpenAI API — никакого дополнительного хранения данных со стороны OrcaRouter.
Совместимо с OpenAI — оставьте свой 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| Ввод / 1M токенов | $0.050 |
| Вывод / 1M токенов | $0.400 |
| Чтение кэша / 1M | $0.0050 |
| Валюта | USD |
Оценка по прайс-листу
Только оценка — фактическое число токенов зависит от токенизатора провайдера.
GET /api/public/models/openai/gpt-5-nano-2025-08-07Открыть @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