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OpenAI: GPT-5 Nano (batch)
openai/gpt-5-nano:batch
Nuestro análisis
Análisis asistido por IA basado en las fuentes siguientes. La idoneidad es una valoración editorial; compruébala con tus propias tareas.
El catálogo de OpenRouter presenta openai/gpt-5-nano:batch como la variante batch de GPT-5 Nano y la describe como la opción más pequeña y rápida del sistema GPT-5 para herramientas de desarrollo e interacciones rápidas de muy baja latencia. La ficha indica entradas de texto, imagen y archivo con salida de texto, contexto de 400.000 tokens, razonamiento obligatorio y compatibilidad con herramientas, salidas estructuradas, semillas y formato de respuesta. Este paquete solo contiene datos de catálogo; el comportamiento de batch y una ficha independiente del modelo siguen sin verificarse.[1]
Puntos fuertes
- El catálogo indica entradas multimodales de texto, imagen y archivo, con salida de texto.[1]
- Se reporta una ventana de contexto de 400.000 tokens.[1]
- La API admite herramientas, selección de herramientas, salidas estructuradas, formato de respuesta, semilla, verbosidad y esfuerzo de razonamiento ajustable.[1]
Limitaciones
- La única evidencia es el catálogo de OpenRouter; no había una ficha independiente, y los resultados medidos se limitan a categorías seleccionadas de Design Arena.[1]
- El razonamiento es obligatorio, y el catálogo describe su profundidad como limitada frente a variantes GPT-5 más grandes.[1]
- El catálogo no explica la semántica exacta de ejecución de :batch e indica una fecha de expiración del 2026-12-11; verifique disponibilidad y comportamiento antes de adoptarlo.[1]
Dónde utilizarlo
- Evalúelo para flujos de extracción, clasificación o transformación con herramientas que se beneficien de salidas estructuradas y controles de respuesta.[1]
- Considérelo para aplicaciones que deban producir texto a partir de entradas de texto, imagen y archivo.[1]
- Pruébelo en tareas de herramientas de desarrollo donde sea útil ajustar el esfuerzo de razonamiento, tras confirmar la semántica de ejecución batch del proveedor.[1]
Fuentes
- [1] OpenRouter catalog · OpenAI: GPT-5 Nano (batch)Fuentes 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:batch
- 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 $0.025 / salida $0.200
- 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 | — | — | — |
Datos de proveedores obtenidos: 13.11.2026
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