OpenAI: GPT-5 Nano (batch)

GPT-5 Nano adalah model teks dari OpenAI, terdaftar di api14 sebagai OpenAI: GPT-5 Nano (batch). Ini adalah varian terkecil dan tercepat dalam sistem GPT-5, dibangun untuk alat pengembang, interaksi cepat, dan lingkungan dengan latensi sangat rendah. Tanggal rilis penyedia adalah 2025-08-07, dan knowledge cutoff adalah 2024-05-31. Varian batch adalah versi yang Anda panggil melalui api14 dengan model id openai/gpt-5-nano:batch.

Model ini menerima input teks, gambar, dan file, serta hanya mengembalikan teks. Context window-nya 400.000 token, dengan output maksimum 128.000 token. Dibandingkan dengan model yang lebih besar dalam keluarga GPT-5, kedalaman penalarannya terbatas, sehingga cocok untuk beban kerja di mana kecepatan dan throughput lebih penting daripada penalaran multi-langkah yang mendalam. Model ini mendukung parameter terkait reasoning, yang berarti Anda dapat mengontrol seberapa besar reasoning effort yang diterapkan daripada menerima perilaku tetap.

Kemampuan tersebut mengarah pada serangkaian use case yang cukup spesifik. Karena model ini menangani teks, gambar, dan file dalam satu permintaan, model ini cocok untuk tugas pemrosesan dokumen dan screenshot seperti ekstraksi, klasifikasi, peringkasan, dan pemberian tag. Context window yang besar memungkinkan Anda mengirim dokumen panjang atau beberapa file sekaligus tanpa chunking. Profil latensi rendah menjadikannya pilihan yang wajar untuk alat pengembang interaktif, fitur bergaya autocomplete, front end chat, dan pipeline bervolume tinggi di mana setiap panggilan singkat. Tool calling dan structured outputs membuatnya dapat digunakan sebagai lapisan keputusan dalam agent loop atau sebagai komponen yang harus mengembalikan data dalam skema tetap.

Anda memanggilnya melalui API yang kompatibel dengan OpenAI dari api14 menggunakan model id openai/gpt-5-nano:batch. Parameter permintaan yang didukung adalah include_reasoning, max_tokens, reasoning, reasoning_effort, response_format, seed, structured_outputs, tool_choice, tools, dan verbosity. Dalam praktiknya, max_tokens membatasi panjang respons, response_format dan structured_outputs membentuk output, tools dan tool_choice menggerakkan function calling, seed membantu reproduktifitas, dan reasoning_effort serta verbosity memungkinkan Anda menyeimbangkan seberapa banyak kerja internal dan seberapa banyak prosa yang dihasilkan model.

Batasan utama yang perlu dipertimbangkan adalah kedalaman penalaran. OpenAI menggambarkan varian ini sebagai terbatas dalam kedalaman penalaran dibandingkan model-model yang lebih besar, jadi jika tugas Anda bergantung pada rantai inferensi yang panjang, perencanaan yang kompleks, atau penilaian yang halus di banyak batasan, model GPT-5 yang lebih besar kemungkinan lebih cocok. Untuk ekstraksi langsung, klasifikasi, generasi singkat, dan alur yang digerakkan oleh tool, model ini cukup untuk pekerjaan tersebut.