OpenAI: GPT-5 Nano (batch)

GPT-5 Nano هو نموذج نصي من OpenAI، مُدرج على api14 باسم OpenAI: GPT-5 Nano (batch). وهو أصغر وأسرع نسخة في نظام GPT-5، مُصمم لأدوات المطورين والتفاعلات السريعة والبيئات ذات زمن الاستجابة المنخفض للغاية. تاريخ إصدار المزود هو 2025-08-07، وحد المعرفة هو 2024-05-31. نسخة batch هي النسخة التي تستدعيها عبر api14 تحت معرّف النموذج openai/gpt-5-nano:batch.

يقبل النموذج مدخلات نصية وصورية وملفات، ويعيد نصا فقط. نافذة السياق لديه هي 400,000 رمز، مع حد أقصى للمخرجات يبلغ 128,000 رمز. مقارنة بالنماذج الأكبر في عائلة GPT-5، فإن عمق الاستدلال لديه محدود، لذا يناسب أحمال العمل التي تكون فيها السرعة والإنتاجية أهم من الاستدلال العميق متعدد الخطوات. يدعم المعاملات المتعلقة بالاستدلال، مما يعني أنه يمكنك التحكم في مقدار جهد الاستدلال الذي يطبقه بدلا من قبول سلوك ثابت.

تشير هذه القدرات إلى مجموعة محددة إلى حد ما من حالات الاستخدام. ولأنه يتعامل مع النصوص والصور والملفات في طلب واحد، فإنه يناسب مهام معالجة المستندات ولقطات الشاشة مثل الاستخراج والتصنيف والتلخيص والوسم. تتيح لك نافذة السياق الكبيرة تمرير مستندات طويلة أو عدة ملفات دفعة واحدة دون تقسيم. ويجعله ملف زمن الاستجابة المنخفض خيارا معقولا لأدوات المطورين التفاعلية وميزات بأسلوب الإكمال التلقائي وواجهات الدردشة الأمامية وخطوط المعالجة عالية الحجم حيث يكون كل استدعاء قصيرا. كما أن استدعاء الأدوات والمخرجات المهيكلة يجعلانه قابلا للاستخدام كطبقة قرار في حلقة وكيل أو كمكوّن يجب أن يعيد بيانات وفق مخطط ثابت.

تستدعيه عبر واجهة API المتوافقة مع OpenAI في api14 باستخدام معرّف النموذج openai/gpt-5-nano:batch. معاملات الطلب المدعومة هي include_reasoning و max_tokens و reasoning و reasoning_effort و response_format و seed و structured_outputs و tool_choice و tools و verbosity. عمليا، يحدد max_tokens طول الاستجابة، ويشكّل response_format و structured_outputs المخرجات، ويقود tools و tool_choice استدعاء الدوال، ويساعد seed في قابلية التكرار، ويتيح لك reasoning_effort و verbosity الموازنة بين مقدار العمل الداخلي ومقدار النص الذي ينتجه النموذج.

القيد الرئيسي الذي يجب أخذه في الاعتبار هو عمق الاستدلال. تصف OpenAI هذه النسخة بأنها محدودة في عمق الاستدلال مقارنة بأخواتها الأكبر، لذا إذا كانت مهمتك تعتمد على سلاسل استدلال طويلة أو تخطيط معقد أو حكم دقيق عبر قيود كثيرة، فمن المرجح أن يكون نموذج GPT-5 أكبر خيارا أفضل. أما بالنسبة للاستخراج المباشر والتصنيف والتوليد القصير والتدفقات المدفوعة بالأدوات، فهذا النموذج يغطي المهمة.