openai

OpenAI: GPT-5 Nano

openai/gpt-5-nano

Nuestro análisis

Análisis asistido por IA basado en las fuentes siguientes. La idoneidad es una valoración editorial; compruébala con tus propias tareas.

GPT-5 Nano de OpenAI (openai/gpt-5-nano) aparece en el catálogo de OpenRouter como la variante más pequeña y rápida de la familia GPT-5, orientada a herramientas para desarrolladores, interacciones rápidas y entornos de latencia ultrabaja. Según el catálogo, acepta entradas de texto, imagen y archivos y genera texto, ofrece una ventana de contexto de unos 400.000 tokens y admite llamadas a herramientas, salidas estructuradas y un modo de razonamiento siempre activo y ajustable. El catálogo reporta resultados intermedios en Design Arena y un corte de conocimiento en mayo de 2024. Al proceder solo de datos de catálogo, conviene validar estas afirmaciones con cargas de trabajo reales.[1]

Puntos fuertes

Acepta entradas de texto, imagen y archivos y devuelve texto, según el catálogo de OpenRouter.[1]
El catálogo indica una ventana de contexto de unos 400.000 tokens, además de llamadas a herramientas, salidas estructuradas y controles de semilla y formato de respuesta.[1]
El esfuerzo de razonamiento es ajustable en cuatro niveles, de mínimo a alto, según el catálogo.[1]

Limitaciones

La evidencia proviene solo del catálogo; no había una ficha de modelo independiente en este paquete de fuentes, por lo que las capacidades y el rendimiento deben validarse con cargas de trabajo propias.[1]
La propia descripción del catálogo señala una profundidad de razonamiento limitada frente a variantes GPT-5 mayores, y sus resultados reportados en Design Arena son intermedios.[1]
El razonamiento es obligatorio y no opcional, la salida es solo de texto y OpenRouter indica una fecha de expiración en diciembre de 2026 para esta entrada.[1]

Dónde utilizarlo

Vale la pena evaluarlo para asistentes sensibles a la latencia y herramientas interactivas para desarrolladores, acorde con el posicionamiento que indica el catálogo.[1]
Encaje plausible para agentes o pipelines que requieran llamadas a herramientas o salidas estructuradas sobre entradas largas.[1]
Podría servir para preprocesamiento multimodal, como extraer texto de imágenes y archivos, pendiente de pruebas de calidad y costo.[1]

Fuentes

[1] OpenRouter catalog · OpenAI: GPT-5 NanoFuentes consultadas: 13 nov 2026

Sobre este modelo

La descripción siguiente es el texto original aportado por OpenRouter, en el idioma de la fuente.

GPT-5-Nano is the smallest and fastest variant in the GPT-5 system, optimized for developer tools, rapid interactions, and ultra-low latency environments. While limited in reasoning depth compared to its larger...

Especificaciones

ID del modelo: openai/gpt-5-nano
ID canónico: openai/gpt-5-nano-2025-08-07
Creador: openai
Añadido a OpenRouter: 07.08.2025
Longitud de contexto: 400,000
Modalidad: text+image+file->text
Modalidades de entrada: text, image, file
Modalidades de salida: text
Precio por token: USD por 1M de tokens: entrada $0.050 / salida $0.400
Corte de conocimiento: 31.05.2024
Fecha de expiración: 11.12.2026

Tareas y capacidades

Una nota aparece solo cuando la fuente aporta una medición correspondiente para esa tarea, el modelo está activo y la cohorte tiene al menos 10 modelos comparables. La columna de capacidad muestra hechos declarados por la fuente — formatos compatibles, razonamiento y parámetros de herramientas — que no son calidad medida.

Tarea	Nota	Capacidad declarada por la fuente
Calidad general	Sin medición	razonamiento: obligatorio · predeterminado medium · esfuerzos: high, medium, low, minimal · parámetros: include_reasoning, reasoning, reasoning_effort
Programación	Sin medición	—
Agentes	Sin medición	parámetros: structured_outputs, tool_choice, tools
Escritura	Sin medición	salida: text
Razonamiento	Sin medición	razonamiento: obligatorio · predeterminado medium · esfuerzos: high, medium, low, minimal · parámetros: include_reasoning, reasoning, reasoning_effort
Análisis de documentos	Sin medición	entrada: file
Visión	Sin medición	entrada: image
Generación de imágenes	Sin medición	—
Audio	Sin medición	—
Vídeo	Sin medición	—
Embeddings	Sin medición	—

Evaluaciones

Fuente	Benchmark	Valor	Nota	Datos obtenidos
Design Arena	models · 3dtasa de victoria 36.3% · posición 126	948Elo	CC — por debajo de la franja B	13.11.2026
Design Arena	models · codecategoriestasa de victoria 48% · posición 114	1,075Elo	CC — por debajo de la franja B	13.11.2026
Design Arena	models · dataviztasa de victoria 46.2% · posición 112	1,054Elo	CC — por debajo de la franja B	13.11.2026
Design Arena	models · gamedevtasa de victoria 46.5% · posición 119	1,035Elo	CC — por debajo de la franja B	13.11.2026
Design Arena	models · uicomponenttasa de victoria 51.9% · posición 112	1,057Elo	CC — por debajo de la franja B	13.11.2026
Design Arena	models · websitetasa de victoria 48.9% · posición 115	1,094Elo	CC — por debajo de la franja B	13.11.2026

Cómo funcionan las notas

Cada nota compara un modelo solo con otros modelos evaluados por la misma fuente y métrica en la instantánea actual. S es el 10% superior, A el siguiente 20%, B el siguiente 30% y C el resto. Los modelos sin medición publicada aparecen como no evaluados: un formato compatible nunca implica calidad medida.

S — S — 10% superior de la cohorte
A — A — siguiente 20% de la cohorte
B — B — siguiente 30% de la cohorte
C — C — por debajo de la franja B

Proveedores

Estadísticas opcionales de proveedores en vivo desde OpenRouter. Los valores ausentes son desconocidos, no cero.

Proveedor	Longitud de contexto	Precio entrada /1M	Precio salida /1M	Latencia p50 (30m, s)	Rendimiento p50 (30m, tok/s)	Disponibilidad (30m)
OpenAI	400,000	$0.025	$0.200	—	—	100%
Azure	400,000	$0.050	$0.400	—	—	100%
OpenAI	400,000	$0.050	$0.400	—	—	100%
Azure	400,000	$0.055	$0.440	—	—	100%

Datos de proveedores obtenidos: 13.11.2026

Ningún artículo publicado identifica aún este modelo.