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Nano GPT-5

Il prend en charge un traitement contextuel étendu et des tâches clés de traitement automatique du langage naturel telles que la synthèse et la classification, ce qui le rend idéal pour les développeurs et les entreprises ayant besoin d'une IA rapide, abordable et polyvalente pour les flux de travail texte-texte et image-texte.

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                                        const { OpenAI } = require('openai');

const api = new OpenAI({
  baseURL: 'https://api.ai.cc/v1',
  apiKey: '',
});

const main = async () => {
  const result = await api.chat.completions.create({
    model: 'openai/gpt-5-nano-2025-08-07',
    messages: [
      {
        role: 'system',
        content: 'You are an AI assistant who knows everything.',
      },
      {
        role: 'user',
        content: 'Tell me, why is the sky blue?'
      }
    ],
  });

  const message = result.choices[0].message.content;
  console.log(`Assistant: ${message}`);
};

main();

                                        import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://api.ai.cc/v1",
    api_key="",    
)

response = client.chat.completions.create(
    model="openai/gpt-5-nano-2025-08-07",
    messages=[
        {
            "role": "system",
            "content": "You are an AI assistant who knows everything.",
        },
        {
            "role": "user",
            "content": "Tell me, why is the sky blue?"
        },
    ],
)

message = response.choices[0].message.content

print(f"Assistant: {message}")

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Nano GPT-5

Détails du produit

GPT-5 nano est une version allégée du modèle GPT-5 d'OpenAI, conçue avec soin pour offrir un raisonnement multimodal avancé et une compréhension contextuelle tout en réduisant considérablement la charge de calcul. Elle se présente comme une solution efficace et économique pour les développeurs et les entreprises qui privilégient une inférence rapide, sans pour autant compromettre les capacités fondamentales du système GPT-5 complet.

Spécifications techniques

Fenêtre de contexte et capacité du jeton

GPT-5 nano se targue d'une taille de contexte d'entrée impressionnante pouvant atteindre 400 000 jetons, reproduisant fidèlement le modèle GPT-5 à grande échelle. Cette robustesse lui permet de traiter efficacement des documents volumineux et des entrées multimodales diverses, y compris des tâches sophistiquées de conversion texte-texte et image-texte.

Indicateurs de performance

🚀 Vitesse et latence : Optimisé pour une inférence à faible latence, privilégiant des temps de réponse plus rapides, avec des compromis judicieux par rapport aux couches de raisonnement les plus profondes du GPT-5 complet.
✅ Précision: Il conserve de solides capacités d'apprentissage à partir de peu d'exemples, une compréhension multimodale profonde et une exactitude factuelle, bien qu'il soit conçu pour gérer une complexité légèrement inférieure à celle de GPT-5 et GPT-5 mini.
🌐 Assistance multilingue : Offre une prise en charge linguistique complète, tirant parti des capacités linguistiques étendues inhérentes au framework GPT-5.

Points forts de l'architecture

Héritier du cadre de transformation avancé de GPT-5, GPT-5 nano intègre des mécanismes d'attention optimisés et une utilisation efficace des couches de parcimonie et de mélange d'experts, le tout méticuleusement réglé pour un fonctionnement léger. Cette architecture offre un équilibre parfait entre taille et performances, permettant d'atteindre un débit élevé et des coûts de calcul réduits, tout en privilégiant le raisonnement fondamental et les capacités de traitement multimodal.

Tarification de l'API

• Jetons d'entrée : 0,0525 $ par million de jetons
• Jetons de sortie : 0,42 $ par million de jetons
• Jetons d'entrée mis en cache : 0,00525 $ par million de jetons

Caractéristiques et capacités principales

✨ Échelle du modèle : Il comporte un nombre de paramètres inférieur à celui de GPT-5 et mini, conçu spécifiquement pour la vitesse et l'efficacité des ressources sans sacrifices substantiels dans la compréhension contextuelle ou les tâches multimodales.
🖼️ Multimodalité : Son API prend en charge les modalités de saisie texte-texte et image-texte. Les futures extensions au sein du cadre unifié GPT-5 visent à intégrer des fonctionnalités de saisie audio, vidéo et de code.
🧠 Raisonnement: Capable d'un raisonnement logique par étapes et d'une résolution de problèmes complexes, tout en étant optimisé pour une exécution plus rapide dans les scénarios les plus gourmands en ressources de calcul.
⚙️ Réglage fin et adaptabilité : Offre des options de personnalisation flexibles pour les tâches spécifiques à un domaine et les diverses exigences des entreprises.
🛡️ Biais et sécurité : Intègre des fonctions avancées d'alignement, d'atténuation des biais et de sécurité, conformes aux normes élevées de GPT-5.

Exemple de code

Cas d'utilisation et applications

💡 Compréhension et génération rapides de contenu multimodal, particulièrement précieuses dans les environnements sensibles aux coûts.
💡 Déploiement évolutif pour une assistance légère en ingénierie logicielle, incluant des suggestions de code et le débogage.
💡 Analyse de documents à grande échelle en temps réel, parfaitement intégrée au contexte de l'image.
💡 Outils pédagogiques et assistants de recherche nécessitant un traitement concis et précis des instructions en plusieurs étapes.

Comparaison avec d'autres modèles

Comparaison avec GPT-5 mini : GPT-5 nano excelle par sa rapidité d'exécution et son faible coût, tout en offrant une prise en charge multimodale de base. À l'inverse, GPT-5 mini propose un compromis entre vitesse et profondeur de raisonnement, permettant des flux de travail plus étendus pour un prix légèrement supérieur.

CONTRE GPT-4o: GPT-5 nano surpasse nettement GPT-4o en termes de précision de raisonnement, de capacités multimodales et de réduction des hallucinations. Il présente également une latence et un coût considérablement inférieurs à ceux du modèle GPT-4o, plus lourd mais plus simple.

CONTRE OpenAI o3: GPT-5 nano fournit des réponses factuelles plus fiables et un raisonnement plus avancé que o3, grâce à des mécanismes d'alignement et de sécurité spécialisés. Il offre une IA multimodale très économique, parfaitement adaptée aux applications en temps réel.

Foire aux questions (FAQ)

❓ Quelles techniques de distillation extrêmes permettent à GPT-5 Nano d'atteindre une intelligence paramétrique inférieure à 100 millions ?

GPT-5 Nano utilise une architecture neuronale révolutionnaire pour la recherche et la distillation progressive des connaissances, ce qui permet de condenser les capacités de GPT-5 dans un modèle incroyablement compact de 87 millions de paramètres. Son architecture intègre des mécanismes d'attention ultra-efficaces avec des calculs factorisés, des réseaux d'experts partagés qui optimisent l'utilisation des paramètres et une mise à l'échelle dynamique de la largeur qui adapte la capacité du modèle aux exigences de la tâche.

❓ Comment le modèle parvient-il à conserver des capacités significatives à des taux de compression aussi extrêmes ?

GPT-5 Nano met en œuvre une compression préservant les capacités grâce à une conservation prioritaire des connaissances, axée sur les schémas de raisonnement essentiels, la compréhension intuitive et les domaines fréquemment utilisés. Son architecture utilise une optimisation multi-objectif qui concilie les contraintes de taille, la préservation des performances et un partage sophistiqué des paramètres.

❓ Quels scénarios de déploiement deviennent possibles grâce à l'encombrement minimal du GPT-5 Nano ?

Ce modèle permet le déploiement de l'IA dans des scénarios auparavant impossibles, notamment les appareils portables toujours actifs, les systèmes embarqués dans l'électronique grand public, les appareils IoT aux ressources limitées et les applications exigeant une confidentialité extrême sans dépendance au cloud.

❓ Comment GPT-5 Nano gère-t-il les compromis fondamentaux liés à la compression extrême des modèles ?

L'architecture fait des compromis intelligents en privilégiant des performances robustes sur les tâches courantes, en se concentrant sur une récupération efficace de l'information plutôt que sur une génération créative approfondie, et en optimisant un fonctionnement fiable dans des domaines connus plutôt que sur de vastes connaissances générales.

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