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GPT-5纳米

它支持广泛的上下文处理和关键的 NLP 任务，例如摘要和分类，使其成为需要在文本到文本和图像到文本工作流程中快速、经济实惠且用途广泛的 AI 的开发人员和企业的理想选择。

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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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GPT-5纳米

产品详情

GPT-5 nano 是 OpenAI GPT-5 模型的精简版，经过精心设计，能够在显著降低计算开销的同时，提供先进的多模态推理和上下文理解能力。对于优先考虑快速推理的开发者和企业而言，它是一种高效且经济的解决方案，同时又不影响 GPT-5 系统的核心功能。

技术规格

上下文窗口和令牌容量

GPT-5 nano 拥有令人印象深刻的输入上下文大小，最高可达 40万Tokens直接反映完整版的 GPT-5。这种强大的能力使其能够高效地处理大量文档和各种多模态输入，包括复杂的文本到文本和图像到文本任务。

性能基准

🚀 速度和延迟： 针对低延迟推理进行了优化，优先考虑更快的响应时间，与完整的 GPT-5 最深层的推理层相比，进行了周全的权衡。
✅ 准确性： 虽然设计上针对的复杂度处理能力略低于 GPT-5 和 GPT-5 mini，但它仍然保留了强大的少样本学习能力、深刻的多模态理解能力和事实正确性。
🌐 多语言支持： 提供全面的语言支持，充分利用 GPT-5 框架固有的扩展语言功能。

建筑亮点

GPT-5 nano 继承了 GPT-5 的先进 Transformer 框架，并融合了优化的注意力机制，高效利用了稀疏层和专首页混合层，所有这些都经过精心调优，以实现轻量级运行。该架构巧妙地平衡了架构规模，从而在实现高吞吐量和降低计算成本的同时，重点提升了核心推理和多模态处理能力。

API定价

• 输入标记： 0.0525美元 每百万Tokens
• 输出标记： 0.42美元 每百万Tokens
• 缓存的输入标记： 0.00525美元 每百万Tokens

核心特性与功能

✨ 模型比例： 与 GPT-5 和 mini 相比，GPT-5 的参数数量更少，专为速度和资源效率而设计，同时不会在上下文理解或多模态任务方面做出实质性的牺牲。
🖼️ 多模态： 它通过其API支持文本到文本和视觉（图像到文本）输入模式。未来在统一的GPT-5框架内，还将扩展音频、视频和代码输入功能。
🧠 推理： 能够进行逐步逻辑推理和复杂问题解决，但针对计算密集型场景进行了优化，以加快执行速度。
⚙️ 微调与适应性： 为特定领域任务和多样化的企业需求提供灵活的定制选项。
🛡️ 偏见与安全： 集成了先进的对准、偏差缓解和安全功能，符合 GPT-5 的高标准。

代码示例

用例和应用

💡 快速理解和生成多模态内容，在成本敏感型环境中尤其有价值。
💡 可扩展部署，用于轻量级软件工程支持，包括代码建议和调试。
💡 将实时、大规模文档分析与图像上下文无缝集成。
💡 需要简洁准确的多步骤指令处理的教育工具和研究助手。

与其他型号的比较

VS GPT-5 mini： GPT-5 nano 的优势在于执行速度最快、成本最低，并提供基本的多模态支持。相比之下，GPT-5 mini 在速度和推理深度之间取得了平衡，能够满足一些更高级的工作流程需求，但价格略高。

VS GPT-4o： GPT-5 nano 在推理准确率、多模态能力和减少幻觉方面均显著优于 GPT-4o。此外，与 GPT-4o 更复杂但更简单的模型设计相比，它的延迟和成本也显著降低。

VS OpenAI o3： GPT-5 nano 相比 o3，凭借其专门的对齐和安全机制，能够提供更可靠的基于事实的答案和更高级的推理能力。它提供高性价比的多模态人工智能，非常适合实时应用。

常见问题解答 (FAQ)

❓ 哪些极端的提纯技术使得 GPT-5 Nano 能够拥有低于 1 亿个参数的智能？

GPT-5 Nano 采用革命性的神经网络架构搜索和渐进式知识蒸馏技术，将 GPT-5 的功能压缩到一个惊人的紧凑型模型中，该模型仅有 8700 万个参数。其架构具有超高效的注意力机制和分解式计算，共享专首页网络可最大限度地利用参数，并且模型容量可根据任务需求动态调整。

❓ 该模型如何在如此极端的压缩比下保持有效的性能？

GPT-5 Nano 通过优先保留关键推理模式、常识理解和常用领域知识，实现了能力保持压缩。该架构采用多目标优化，在尺寸限制、性能保持和精细的参数共享之间取得平衡。

❓ GPT-5 Nano 的极小体积使其能够实现哪些部署场景？

该模型使得人工智能能够在以前不可能的场景中部署，包括始终在线的可穿戴设备、消费电子产品中的嵌入式系统、资源受限的物联网设备以及需要极高隐私且不依赖云的应用。

❓ GPT-5 Nano 如何处理极端模型压缩带来的根本性权衡？

该架构通过优先考虑常见任务的稳健性能、专注于高效的信息检索而不是深度创意生成以及优化已知领域内的可靠操作而不是广泛的通用知识，做出了明智的妥协。

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