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OpenAI: GPT-5 Nano
openai/gpt-5-nano
Nossa análise
Análise com auxílio de IA baseada nas fontes abaixo. A adequação é uma avaliação editorial; teste com suas próprias tarefas.
O GPT-5 Nano da OpenAI (openai/gpt-5-nano) consta no catálogo da OpenRouter como a variante menor e mais rápida da família GPT-5, voltada a ferramentas de desenvolvedor, interações rápidas e ambientes de latência ultrabaixa. Segundo o catálogo, aceita entradas de texto, imagem e arquivos e produz texto, oferece uma janela de contexto de cerca de 400 mil tokens e suporta chamadas de ferramentas, saídas estruturadas e um modo de raciocínio sempre ativo e ajustável. O catálogo relata resultados medianos no Design Arena e um corte de conhecimento em maio de 2024. Como a evidência vem apenas do catálogo, é preciso validar essas afirmações em cargas de trabalho reais.[1]
Pontos fortes
- Aceita entradas de texto, imagem e arquivos e retorna texto, segundo o catálogo da OpenRouter.[1]
- O catálogo indica uma janela de contexto de cerca de 400 mil tokens, além de chamadas de ferramentas, saídas estruturadas e controles de seed e formato de resposta.[1]
- O esforço de raciocínio é ajustável em quatro níveis, de mínimo a alto, conforme o catálogo.[1]
Limitações
- A evidência vem apenas do catálogo; não havia um cartão de modelo independente neste pacote de fontes, então capacidades e desempenho precisam ser validados nas suas próprias cargas de trabalho.[1]
- A própria descrição do catálogo aponta profundidade de raciocínio limitada em relação às variantes maiores do GPT-5, e os resultados relatados no Design Arena são medianos.[1]
- O raciocínio é obrigatório e não opcional, a saída é somente texto e a OpenRouter indica uma data de expiração em dezembro de 2026 para esta entrada.[1]
Onde usar
- Vale avaliar para assistentes sensíveis à latência e ferramentas interativas de desenvolvimento, de acordo com o posicionamento informado pelo catálogo.[1]
- Encaixe plausível para agentes ou pipelines que precisem de chamadas de ferramentas ou saídas estruturadas sobre entradas longas.[1]
- Pode servir para pré-processamento multimodal, como extrair texto de imagens e arquivos, sujeito a testes de qualidade e custo.[1]
Fontes
- [1] OpenRouter catalog · OpenAI: GPT-5 NanoFontes consultadas: 13 de nov. de 2026
Sobre este modelo
A descrição abaixo é o texto original fornecido pelo OpenRouter, no idioma da fonte.
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...
Especificações
- ID do modelo
- openai/gpt-5-nano
- ID canônico
- openai/gpt-5-nano-2025-08-07
- Criador
- openai
- Adicionado ao OpenRouter
- 07.08.2025
- Comprimento de contexto
- 400,000
- Modalidade
- text+image+file->text
- Modalidades de entrada
- text, image, file
- Modalidades de saída
- text
- Preço por token
- USD por 1M de tokens: entrada $0.050 / saída $0.400
- Corte de conhecimento
- 31.05.2024
- Data de expiração
- 11.12.2026
Tarefas e capacidades
Uma nota aparece apenas quando a fonte fornece uma medição correspondente para aquela tarefa, o modelo está ativo e a coorte tem pelo menos 10 modelos comparáveis. A coluna de capacidade lista fatos declarados pela fonte — formatos compatíveis, raciocínio e parâmetros de ferramentas — que não são qualidade medida.
| Tarefa | Nota | Capacidade declarada pela fonte |
|---|---|---|
| Qualidade geral | Sem medição | raciocínio: obrigatório · padrão medium · esforços: high, medium, low, minimal · parâmetros: include_reasoning, reasoning, reasoning_effort |
| Programação | Sem medição | — |
| Agentes | Sem medição | parâmetros: structured_outputs, tool_choice, tools |
| Escrita | Sem medição | saída: text |
| Raciocínio | Sem medição | raciocínio: obrigatório · padrão medium · esforços: high, medium, low, minimal · parâmetros: include_reasoning, reasoning, reasoning_effort |
| Análise de documentos | Sem medição | entrada: file |
| Visão | Sem medição | entrada: image |
| Geração de imagens | Sem medição | — |
| Áudio | Sem medição | — |
| Vídeo | Sem medição | — |
| Embeddings | Sem medição | — |
Avaliações
| Fonte | Benchmark | Valor | Nota | Dados obtidos |
|---|---|---|---|---|
| Design Arena | models · 3dtaxa de vitória 36.3% · posição 126 | 948Elo | CC — abaixo da faixa B | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · codecategoriestaxa de vitória 48% · posição 114 | 1,075Elo | CC — abaixo da faixa B | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · dataviztaxa de vitória 46.2% · posição 112 | 1,054Elo | CC — abaixo da faixa B | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · gamedevtaxa de vitória 46.5% · posição 119 | 1,035Elo | CC — abaixo da faixa B | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · uicomponenttaxa de vitória 51.9% · posição 112 | 1,057Elo | CC — abaixo da faixa B | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · websitetaxa de vitória 48.9% · posição 115 | 1,094Elo | CC — abaixo da faixa B | 13.11.2026 |
Como funcionam as notas
Cada nota compara um modelo apenas com outros modelos avaliados pela mesma fonte e métrica no snapshot atual. S é o top 10%, A os 20% seguintes, B os 30% seguintes e C o restante. Modelos sem medição publicada aparecem como não avaliados — um formato compatível nunca implica qualidade medida.
- S — S — top 10% da coorte
- A — A — próximos 20% da coorte
- B — B — próximos 30% da coorte
- C — C — abaixo da faixa B
Provedores
Estatísticas opcionais de provedores ao vivo do OpenRouter. Valores ausentes são desconhecidos, não zero.
| Provedor | Comprimento de contexto | Preço entrada /1M | Preço saída /1M | Latência p50 (30m, s) | Taxa p50 (30m, tok/s) | Disponibilidade (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% |
Dados de provedores obtidos: 13.11.2026
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