OpenAI

OGPT-5 Nano (batch)API

GPT-5-Nano est la variante la plus petite et la plus rapide du système GPT-5, optimisée pour les outils de développement, les interactions rapides et les environnements à latence ultra-faible.

Fenêtre de contexte
400K
tokens
Prix d'entrée
$0.02
par M tokens
Prix de sortie
$0.2
par M tokens
Fournisseur
OpenAI

Les prix se mettent à jour automatiquement — vérifiés toutes les heures par rapport aux prix de la liste des fournisseurs.

Voir les alternatives open-source → Comparer tous les prix des modèles

Benchmarks & performance

Scores de référence indépendants pour GPT-5 Nano (batch), mesurés par Artificial Analysis. Plus c'est élevé, mieux c'est. Mode de mesure : high.

Intelligence index19.9
Math index83.7
GPQA67.6%
MMLU-Pro78%
Humanity's Last Exam8.2%
Long Context Reasoning41.7%
LiveCodeBench78.9%
SciCode36.6%
AIME 202583.7%
IFBench67.6%
τ²-Bench36.5%
Terminal-Bench Hard12.1%
💰 Blended price$0.138 / 1M tokens
📈 Value144.2 intelligence points per $
Données de benchmark par Artificial Analysis

À propos de ce modèle

GPT-5 Nano (batch) est un modèle d'IA commercial d'OpenAI. Les spécifications ci-dessous sont suivies automatiquement : les prix sont actualisés toutes les heures à partir des prix publics, donc les chiffres sur cette page reflètent le coût actuel d'utilisation du modèle via son API.

Questions fréquemment posées

Qu'est-ce que GPT-5 Nano (batch) ?

GPT-5 Nano (batch) est un modèle de langage IA de OpenAI. C'est un modèle propriétaire, disponible via une API. Il obtient un score de 19.9 sur l'indice d'intelligence d'Artificial Analysis.

GPT-5 Nano (batch) est-il gratuit ?

GPT-5 Nano (batch) n'est pas gratuit : il coûte 0,02 $ par million de tokens d'entrée et 0,2 $ par million de tokens de sortie. Les alternatives à poids ouverts peuvent être auto-hébergées sans coût par token.

Qu'est-ce que GPT-5 Nano (batch) fait bien ?

Des benchmarks indépendants d'Artificial Analysis lui donnent GPQA 67.6%, MMLU-Pro 78%, Humanity's Last Exam 8.2%, Long Context Reasoning 41.7%, LiveCodeBench 78.9%, SciCode 36.6%, AIME 2025 83.7%, IFBench 67.6%, τ²-Bench 36.5%, Terminal-Bench Hard 12.1%. Il est particulièrement utilisé pour raisonnement mathématique.

Modèles associés

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