OpenAI: GPT-5 Nano

GPT-5 Nano es un modelo de generación de texto de OpenAI, posicionado como la variante más pequeña y rápida del sistema GPT-5. Está diseñado para herramientas de desarrollo, interacciones rápidas y entornos de latencia ultrabaja. El modelo fue lanzado por el proveedor el 2025-08-07 y tiene una fecha de corte de conocimiento del 2024-05-31. Su compromiso definitorio es la velocidad y la eficiencia de costos a expensas de la profundidad de razonamiento: OpenAI lo describe como limitado en profundidad de razonamiento en comparación con sus hermanos mayores en la familia GPT-5. Para un desarrollador, eso significa que es mejor tratarlo como un caballo de batalla rápido y de alto rendimiento en lugar de un motor analítico profundo.

El modelo acepta entradas de texto, imagen y archivos y produce únicamente salida de texto. Tiene una ventana de contexto de 400,000 tokens, que es lo suficientemente grande como para contener documentos largos, historiales de conversación extendidos o archivos de código considerables en una sola solicitud. La longitud máxima de salida es de 128,000 tokens. Debido a que se aceptan imágenes y archivos como entrada, el modelo se puede usar para tareas que combinan prosa con adjuntos visuales o de documentos, aunque todo lo que devuelve es texto. No hay entrada de audio ni video, y no hay salida que no sea texto, como embeddings o imágenes.

Esas capacidades apuntan a un conjunto bastante específico de casos de uso. La clasificación, el etiquetado y el enrutamiento de texto entrante de alto volumen encajan bien, ya que allí la latencia importa más que el razonamiento profundo. El resumen de entradas largas, incluidos documentos e imágenes pasados como archivos, es otro ajuste natural dada la gran ventana de contexto. La extracción a un esquema fijo, los asistentes de chat rápidos que necesitan responder en milisegundos y los bucles agénticos donde se llama a un modelo muchas veces por tarea son todos razonables. Las tareas que dependen del razonamiento de varios pasos, el juicio sutil o las cadenas largas de deducción son donde la profundidad de razonamiento reducida se convierte en una desventaja, y una variante más grande de GPT-5 sería la mejor opción.

A través de api14 se llama al modelo con el id "openai/gpt-5-nano" usando la API compatible con OpenAI, por lo que los SDK de OpenAI y los clientes HTTP existentes funcionan con solo un cambio de URL base y clave. Los parámetros de solicitud que admite son include_reasoning, max_completion_tokens, max_tokens, reasoning, reasoning_effort, response_format, seed, structured_outputs, tool_choice, tools y verbosity. En la práctica, eso significa que se puede limitar la salida con max_tokens o max_completion_tokens, controlar el comportamiento de razonamiento a través de reasoning_effort y las opciones reasoning y verbosity, solicitar salida JSON o restringida por esquema con response_format y structured_outputs, hacer la generación reproducible con seed, y proporcionar herramientas al modelo con tools y tool_choice.

La principal limitación a sopesar es la profundidad de razonamiento. Si su carga de trabajo depende de la resolución de problemas difíciles, el análisis cuidadoso de varios pasos o el juicio de alto riesgo, esta variante es la herramienta incorrecta y un modelo GPT-5 más grande es la opción más segura. Para todo lo demás, donde el trabajo es rápido, repetido y bien especificado, GPT-5 Nano es la variante a la que hay que recurrir primero.