OpenAI: GPT-5 Nano

GPT-5 Nano, OpenAI से एक टेक्स्ट जनरेशन मॉडल है, जिसे GPT-5 सिस्टम में सबसे छोटे और सबसे तेज़ वेरिएंट के रूप में रखा गया है। यह डेवलपर टूल्स, तेज़ इंटरैक्शन और अल्ट्रा लो लेटेंसी वातावरण के लिए बनाया गया है। मॉडल को प्रोवाइडर ने 2025-08-07 को रिलीज़ किया था और इसका नॉलेज कटऑफ 2024-05-31 है। इसका मुख्य समझौता गति और लागत दक्षता है, जो तर्क की गहराई की कीमत पर मिलती है: OpenAI इसे GPT-5 परिवार के अपने बड़े सहोदरों की तुलना में तर्क की गहराई में सीमित बताता है। एक डेवलपर के लिए, इसका मतलब है कि इसे गहरे विश्लेषणात्मक इंजन के बजाय एक तेज़, उच्च थ्रूपुट वर्कहॉर्स के रूप में मानना सबसे अच्छा है।

मॉडल टेक्स्ट, इमेज और फ़ाइल इनपुट स्वीकार करता है और केवल टेक्स्ट आउटपुट देता है। इसका कॉन्टेक्स्ट विंडो 400,000 टोकन है, जो लंबे दस्तावेज़ों, विस्तारित बातचीत इतिहास या बड़ी कोड फ़ाइलों को एक ही अनुरोध में रखने के लिए काफी बड़ा है। अधिकतम आउटपुट लंबाई 128,000 टोकन है। चूंकि इमेज और फ़ाइलें इनपुट के रूप में स्वीकार की जाती हैं, मॉडल का उपयोग उन कार्यों के लिए किया जा सकता है जो गद्य को दृश्य या दस्तावेज़ अटैचमेंट के साथ मिलाते हैं, हालांकि यह जो कुछ भी लौटाता है वह टेक्स्ट होता है। कोई ऑडियो या वीडियो इनपुट नहीं है, और एम्बेडिंग या इमेज जैसे गैर टेक्स्ट आउटपुट भी नहीं हैं।

ये क्षमताएं उपयोग के मामलों के एक काफी विशिष्ट समूह की ओर इशारा करती हैं। आने वाले टेक्स्ट का उच्च मात्रा वर्गीकरण, टैगिंग और रूटिंग अच्छी तरह फिट बैठते हैं, क्योंकि वहां गहरे तर्क से ज्यादा लेटेंसी मायने रखती है। लंबे इनपुट का सारांश, जिसमें फ़ाइलों के रूप में भेजे गए दस्तावेज़ और इमेज शामिल हैं, बड़े कॉन्टेक्स्ट विंडो को देखते हुए एक और स्वाभाविक फिट है। एक निश्चित स्कीमा में एक्सट्रैक्शन, तेज़ चैट सहायक जिन्हें मिलीसेकंड में जवाब देना होता है, और एजेंटिक लूप जहां एक मॉडल को प्रति कार्य कई बार कॉल किया जाता है, सभी उचित हैं। जो कार्य मल्टी स्टेप तर्क, सूक्ष्म निर्णय या कटौती की लंबी श्रृंखलाओं पर निर्भर हैं, वहां कम तर्क गहराई एक कमी बन जाती है, और एक बड़ा GPT-5 वेरिएंट बेहतर विकल्प होगा।

api14 के माध्यम से आप मॉडल को "openai/gpt-5-nano" आईडी के साथ OpenAI संगत API का उपयोग करके कॉल करते हैं, इसलिए मौजूदा OpenAI SDKs और HTTP क्लाइंट केवल बेस URL और key बदलने के साथ काम करते हैं। यह जो अनुरोध पैरामीटर समर्थित करता है वे हैं include_reasoning, max_completion_tokens, max_tokens, reasoning, reasoning_effort, response_format, seed, structured_outputs, tool_choice, tools और verbosity। व्यवहार में इसका मतलब है कि आप max_tokens या max_completion_tokens के साथ आउटपुट को सीमित कर सकते हैं, reasoning_effort और reasoning तथा verbosity विकल्पों के माध्यम से तर्क व्यवहार को नियंत्रित कर सकते हैं, response_format और structured_outputs के साथ JSON या स्कीमा constrained आउटपुट का अनुरोध कर सकते हैं, seed के साथ जनरेशन को प्रतिलिपि योग्य बना सकते हैं, और tools तथा tool_choice के साथ मॉडल को टूल्स दे सकते हैं।

विचार करने योग्य मुख्य सीमा तर्क की गहराई है। यदि आपका कार्यभार कठिन समस्या समाधान, सावधान मल्टी स्टेप विश्लेषण या उच्च दांव वाले निर्णय पर निर्भर है, तो यह वेरिएंट गलत टूल है और एक बड़ा GPT-5 मॉडल अधिक सुरक्षित विकल्प है। बाकी सब कुछ के लिए, जहां काम तेज़, दोहराया जाने वाला और अच्छी तरह निर्दिष्ट है, GPT-5 Nano पहले चुनने का वेरिएंट है।