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模型详情

GPT-5 nano 20250807

由 OpenAI 提供
按量付费

GPT-5-Nano 是 GPT-5 系统中最小、速度最快的变体,针对开发者工具、快速交互和超低延迟环境进行了优化。虽然与更大的变体相比,它的推理深度有限,但保留了关键的指令跟踪和安全特性。 它是 GPT-4.1-nano 的继任者,为对成本敏感或实时应用提供了一种轻量级选择。

模型规格

模型 ID
gpt-5-nano-2025-08-07
上下文长度
400K
最大输出
128K
输入/输出模态
发布日期
2025-08

02

API 端点

单一 MixRoute 网关,OpenAI 兼容

  • OpenAI-compatible /v1/chat/completions POST

03

价格

固定费率,单位:/1M Tokens

输入

$0.0500 /1M Tokens

补全

$0.4000 /1M Tokens

缓存读取

$0.0050 /1M Tokens

05

选型摘要

快速判断是否适合你的工作负载

这个模型适合什么?

多模态模型;输入:文本、图像;输出:文本

GPT-5 nano 是多模态模型。规格上,context window 为 400,000 个 Token,单次最多输出 128,000 个 Token。

使用前应检查什么?

400,000 context,输出上限 128,000

采用 GPT-5 nano 前,标准输入费率为 $0.05/100 万 Token;已声明支持工具调用、结构化输出、流式输出、提示词缓存、视觉输入、OpenAI SDK 兼容;知识库截止时间为 2024-05-31;发布于 2025-08-07。建议先以具有代表性的流量试跑,确认质量与延迟。

为什么通过 MixRoute 使用?

通过兼容端点以模型 ID 调用

MixRoute 以 OpenAI 兼容端点 /v1/chat/completions 提供 gpt-5-nano-2025-08-07;既有客户端只需指向 https://api.mixroute.ai/v1 并把模型 ID 换成 gpt-5-nano-2025-08-07,再跑一次集成测试即可。

07

能力与兼容性

未确认的能力保持“Unknown”,不做猜测

可用:

工具调用

gpt-5-nano-2025-08-07 支持函数调用与工具调用。

示例 发送 tools 定义;响应会返回 tool_calls,执行后再把结果送回模型。
可用:

结构化输出

gpt-5-nano-2025-08-07 可以按需生成 JSON 格式的输出。

示例 response_format: { type: "json_schema" } 可强制输出有效的 JSON。
可用:

流式输出

gpt-5-nano-2025-08-07 支持流式响应。

示例 stream: true 会逐步流式返回 Token,聊天界面可以边接收边渲染。
可用:

提示缓存

gpt-5-nano-2025-08-07 在支持的路由条件下可以使用提示缓存。

示例 将系统提示词与工具定义放在请求开头;重复的前缀会自动按缓存读取价格计费。
可用:

视觉输入

gpt-5-nano-2025-08-07 可以同时处理图像与文本输入。

示例 在 image_url 内容块中传入 base64 编码的图片,与文本消息一起发送。
可用:

OpenAI SDK

通过 MixRoute 的 OpenAI 兼容端点调用 gpt-5-nano-2025-08-07。

示例 将 base_url 改为 https://api.mixroute.ai/v1;其余部分遵循 OpenAI 风格。

08

Token 成本估算

基于本页价格的实时估算,非实际账单

同一前缀被重复读取的输入占比,最高 100%

09

FAQ

对 gpt-5-nano-2025-08-07 的缓存命中要求所有请求的提示符前缀必须相同。请将稳定的指令和参考资料放在提示符的开头,保持字节一致,并将可变部分放在后面。这样,缓存读取操作将按缓存速率计费,而不是按输入速率计费。

单一端点,可验证的决策

使用相同的请求格式测试此模型和备用路由

从真实工作负载开始,再由质量、总成本和故障条件决定是否接入生产流量。