GPT-5-Nano är den minsta och snabbaste varianten i GPT-5-systemet, optimerad för utvecklarverktyg, snabba interaktioner och miljöer med ultralåg latens. Även om den är begränsad i resonemangsdjup jämfört med sina större...
GPT-5 Nano är en småskalig modell i OpenAI:s GPT-5-familj, optimerad för kostnadseffektiv inferens samtidigt som den behåller ett stort kontextfönster på 400 000 tokens och en maximal utmatning på…
GPT-5 Nano accepterar tre indatamodaliteter: text, bild och fil. Textindata är okomplicerade. Bildindata gör att modellen kan bearbeta visuell information (t.ex. diagram, skärmbilder) och svara på frågor om dem. Filindata låter dig bifoga PDF-filer, Word-dokument eller andra filtyper för dokumentnivåanalys. Alla modaliteter kan kombineras i en enda förfrågan. Modellen bearbetar dessa indata inom sitt 400 000-tokens kontextfönster. Notera att bildtokens förbrukar kontextbudgeten; en högupplöst bild kan använda flera tusen tokens. Detta multimodala stöd gör GPT-5 Nano lämplig för uppgifter som diagramavläsning, formulärextraktion och analys av blandade media.
Modellen stöder en kontextfönster på 400 000 tokens (inklusive både indata- och utdatatokens) och en maximal utskrift på 128 000 tokens. Detta möjliggör bearbetning av mycket långa dokument – till exempel en boklång text eller en flersidig rapport – i en enda begäran. Den generösa utdatagränsen innebär att modellen kan producera långa svar, såsom fullständiga sammanfattningar eller utökad analys. Stora utdata medför dock högre kostnader för utdatatokens på $0,40 per 1M tokens. Utvecklare bör överväga att ställa in max_tokens-parametern på lämpligt sätt för att undvika oavsiktlig kostnadsökning.
Med tanke på dess starka matematikbenchmark (AA Math 83.7) utmärker sig modellen för aritmetiska ordproblem, matematikhandledning och kvantitativ resonemang. Dess multimodala förmågor gör den användbar för att tolka skannade matematikblad, diagram eller ritningar. Det låga priset stöder högkvalitativa applikationer som automatiserad kundsupport, innehållskategorisering och realtidsdataextraktion från filer. För enkel textgenerering (t.ex. korta utkast till mejl, punktlistesammanfattningar) erbjuder GPT-5 Nano ett kostnadseffektivt alternativ till större modeller. Den är mindre lämplig för kreativt berättande, kodgenerering eller uppgifter som kräver djup faktakunskap.
Om din uppgift är extremt enkel (t.ex. enords-klassificering, ja/nej-frågor) och inte kräver den stora kontexten eller multimodalt stöd, kan även mindre eller billigare modeller som OpenAI:s GPT-3.5 Turbo räcka. Priset på GPT-5 Nano är redan lågt, men för uppgifter som endast involverar korta in- och utdata (t.ex. några få tokens var), kan en modell med ännu lägre prissättning per token minska kostnaden ytterligare. Om du inte heller behöver 400 000 tokens kontext, kan en modell med mindre kontext men lägre fast overhead vara mer ekonomisk. Benchmarka alltid på din data för att hitta den bästa avvägningen mellan kostnad och prestanda.
GPT-5 Nano uppnår en poäng på 83,7 på AA Math, vilket är ett riktmärke som mäter aritmetik- och matematiska ordproblem på grundskolenivå. Denna poäng indikerar stark prestanda för sådana uppgifter i förhållande till dess modellstorlek. AA Math omfattar addition, subtraktion, multiplikation, division och flerstegs ordproblem. Resultatet 83,7 tyder på att modellen kan hantera många vanliga matematiska frågor korrekt, även om den fortfarande kan göra fel på mer komplexa eller flerstegsproblem. Inga andra riktmärkespoäng tillhandahålls för denna modell, så jämförelser gällande kodning, allmän kunskap eller resonemang är inte tillgängliga.
Inga specifika latenssiffror angavs för GPT-5 Nano. Men som en liten modell förväntas den generellt sett vara snabbare per token än större modeller som GPT-4o. OrcaRouter betjänar modellen via sitt OpenAI-kompatibla API, och nätverkslatens beror på användarens plats och leverantörens infrastruktur. För realtidsapplikationer rekommenderas att testa latens med representativa indata. Modellens lilla parameterantal möjliggör vanligtvis högre genomströmning på samma hårdvara, vilket kan minska väntetider i produktionsmiljöer, särskilt vid hög samtidighet.
Baserat på AA Math-poängen 83.7 är GPT-5 Nano stark inom matematiskt resonemang och aritmetik. Detta gör den lämplig för utbildningsverktyg, dataanalys och alla uppgifter som involverar strukturerad numerisk bearbetning. Dess förmåga att hantera bilder och filer stöder ytterligare dokumentcentrerade matematikproblem. Svagheter inkluderar avsaknad av riktmärken inom andra domäner som kodning (HumanEval), allmän kunskap (MMLU) eller samtalsflyt. Användare bör inte anta likvärdig prestanda i icke-matematiska uppgifter. Modellen kan också vara mindre kapabel att förstå subtila sammanhang eller generera långformat kreativt innehåll.
Utan benchmarks för resonemang, kodning eller sunt förnuft kan GPT-5 Nanos allmänna intelligens inte kvantifieras. Dess 83,7 AA Math-poäng, även om den är respektabel, garanterar inte kompetens inom andra områden. Modellen är liten, så den kan producera fler faktiska fel eller mindre sammanhängande utdata om tvetydiga ämnen jämfört med större modeller. Dess 400k kontextfönster är stort, men att effektivt använda den kontexten kan kräva noggrann prompt-engineering. Avsaknaden av en angiven hastighetsklassificering innebär att verklig latens bör verifieras. Användare bör utföra egna utvärderingar på uppgiftsspecifika mätvärden före driftsättning.
GPT-5 Nano prissätts till $0.05 per 1 miljon inmatningstokens och $0.40 per 1 miljon utdatatokens. Dessa priser sätts av OpenAI och förmedlas av OrcaRouter utan påslag. Inmatningstokens inkluderar prompten och eventuella bild- eller filtokens. Utdatatokens är det genererade svaret. Båda riktningarna debiteras baserat på tokenantal. För en typisk 1,000-token prompt och 500-token svar skulle kostnaden vara ungefär $0.00005 (inmatning) + $0.0002 (utdata) = $0.00025 per förfrågan. Detta är konkurrenskraftigt för en modell med 400k kontextfönster och 128k utdata.
Även om GPT-5 Nano är billig, kostar output-tokens åtta gånger mer än input-tokens (0,40 USD vs 0,05 USD per 1M). För applikationer som genererar långa svar (t.ex. 10k+ output-tokens) kan output-kostnaderna dominera. Utvecklare bör begränsa max_tokens till det minimum som behövs. Input-tokens från bilder och filer faktureras med samma input-takt, men högupplösta bilder förbrukar många tokens (t.ex. en 1-megapixel bild kan använda ~2 000 tokens). Att använda lägre upplösning eller minska antalet bilder kan minska kostnaderna. Det stora kontextfönstret uppmuntrar långa promptar, men varje extra token ökar kostnaden. Balansera kontextstorlek med tokenbudget.
OrcaRouter förmedlar OpenAIs prissättning utan påslag, men cachningspolicyer bestäms av OpenAI. Leverantören kan erbjuda cachning för upprepade identiska inmatningsprefix, vilket skulle minska kostnaderna för inmatningstoken. Inga specifika detaljer om cachning för GPT-5 Nano har dock lämnats. Utvecklare bör kontrollera OpenAIs dokumentation för deras cachningspolicyer. OrcaRouter lägger inte till en egen cachningsnivå; den fungerar som en transparent gateway. Om cachning är tillgänglig kan det avsevärt sänka kostnaderna för applikationer med repetitiva uppmaningar, såsom automatiserad kundsupport eller mallbaserad generering.
För att använda GPT-5 Nano, ställ in bas-URL till https://api.orcarouter.ai/v1 och ange modell-ID som "openai/gpt-5-nano" i din API-förfrågan. Slutpunkten är OpenAI-kompatibel, så du kan använda vilken OpenAI SDK eller HTTP-klient som helst. En typisk förfrågan innehåller parametrar som messages, max_tokens, temperature och stop-sekvenser. OrcaRouter vidarebefordrar förfrågan till OpenAI och returnerar svaret utan ytterligare bearbetning. Autentisering sker via en API-nyckel som tillhandahålls av OrcaRouter. Detta gör migreringen enkel för användare som redan använder OpenAIs API: ändra bara bas-URL, modell-ID och API-nyckel.
Alla standardparametrar för OpenAI-chattkompletteringar stöds via OrcaRouters proxy – till exempel messages (med roller: system, user, assistant), max_tokens, temperature, top_p, frequency_penalty, presence_penalty, stop och stream. För multimodala indata kan du inkludera fälten image_url eller file_type i innehållsarrayen. Modellen stöder även funktionsanrop och tools, även om dessa inte beskrivs i detalj i den tillhandahållna informationen. Parametrar som n (antal kompletteringar) och logprobs kan också vara tillgängliga. Se OpenAI:s API-dokumentation för den fullständiga listan. OrcaRouter modifierar eller begränsar inte parametrar.
Att migrera till GPT-5 Nano är enkelt. Om du för närvarande använder OpenAIs API, ändra bas-URL till https://api.orcarouter.ai/v1, ersätt din API-nyckel med en OrcaRouter-nyckel, och ställ in modellen till "openai/gpt-5-nano". Förfrågningsformatet förblir identiskt. Du kan behöva justera temperature och max_tokens för att passa den mindre modellen. Testa med en delmängd av dina prompts för att utvärdera utdatakvaliteten. Eftersom GPT-5 Nano har ett mindre parameterantal kan den svara annorlunda på instruktioner; prompt-justering kan behövas. OrcaRouter tillhandahåller ingen markup, så kostnadsjämförelser är direkta.
GPT-4o är en större, mer kapabel modell med högre benchmarkpoäng inom de flesta domäner (t.ex. MMLU, HumanEval) men också högre prissättning. GPT-5 Nano är optimerad för kostnad och hastighet. GPT-4o:s kontextfönster är för närvarande mindre (128k tokens) än GPT-5 Nano:s 400k tokens, även om GPT-4o erbjuder starkare resonemang och kreativitet. För uppgifter som kräver stort kontext eller fokus på matematikproblem kan GPT-5 Nano vara mer lämplig. För komplex kodning, nyanserad konversation eller uppgifter som kräver hög noggrannhet är GPT-4o troligen överlägsen. Valet beror på din budget och prestandakrav.
GPT-3.5 Turbo är en äldre liten modell med jämförbar prissättning men ett mycket mindre kontextfönster (16 000 tokens) och inget multimodalt stöd. GPT-5 Nano erbjuder ett kontextfönster på 400 000 tokens, 128 000 tokens i utdata samt bild-/filinmatning, vilket gör den betydligt mer kapabel för långa dokument och multimodala uppgifter. GPT-3.5 Turbo kan dock vara tillräcklig för korta, textbaserade interaktioner och kan ha lägre latens på grund av sin mindre kontexthantering. Benchmarkjämförelser finns inte, men GPT-5 Nanos AA Math-poäng på 83,7 indikerar bättre matematisk resonemangsförmåga. För rena textbaserade korta uppgifter är GPT-3.5 Turbo fortfarande ett kostnadseffektivt alternativ.
GPT-4o Mini är en mindre variant av GPT-4o med liknande multimodal support och ett kontextfönster på 128k tokens. GPT-5 Nano erbjuder tredubbla kontexten (400k tokens) och en större utmatningsgräns (128k jämfört med 16k för GPT-4o Mini). Priset för GPT-4o Mini (vanligtvis $0,15/M input, $0,60/M output) är högre än GPT-5 Nanos $0,05/$0,40. Dock utmärker sig GPT-4o Mini troligtvis inom allmänt resonemang och instruktionsföljning eftersom det är en destillerad version av GPT-4o. GPT-5 Nanos enda starka riktmärke (AA Math) indikerar att den är specialiserad på matematik. Välj GPT-5 Nano för matematiktunga uppgifter med stor kontext; välj GPT-4o Mini för bredare kapaciteter.
OpenAI-kompatibel — behåll det SDK du redan använder
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| Inmatning / 1M token | $0.050 |
|---|---|
| Utdata / 1M tokens | $0.400 |
| Cacheläsning / 1M | $0.0050 |
| Valuta | USD |
Uppskattning baserad på listpris
Endast en uppskattning — faktiskt antal token beror på leverantörens tokenizer.
Jämför månadskostnader mellan modeller i LLM-kostnadskalkylatorn
Vad utvecklare säger den här veckan
GET /api/public/models/openai/gpt-5-nanoÖppna @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