OpenAI: GPT-5 Nano

GPT-5 Nano è un modello di generazione di testo di OpenAI, posizionato come la variante più piccola e veloce del sistema GPT-5. È pensato per strumenti di sviluppo, interazioni rapide e ambienti a latenza ultra bassa. Il modello è stato rilasciato dal provider il 2025-08-07 e ha un knowledge cutoff al 2024-05-31. Il suo compromesso distintivo è la velocità e l'efficienza dei costi a scapito della profondità di ragionamento: OpenAI lo descrive come limitato nella profondità di ragionamento rispetto ai suoi fratelli maggiori della famiglia GPT-5. Per uno sviluppatore, questo significa che è meglio trattarlo come un cavallo da lavoro veloce e ad alto throughput piuttosto che come un motore analitico profondo.

Il modello accetta input di testo, immagini e file e produce solo output testuale. Ha una finestra di contesto di 400.000 token, abbastanza ampia da contenere documenti lunghi, cronologie di conversazione estese o file di codice di dimensioni considerevoli in una singola richiesta. La lunghezza massima dell'output è di 128.000 token. Poiché immagini e file sono accettati come input, il modello può essere usato per attività che mescolano prosa con allegati visivi o documentali, anche se tutto ciò che restituisce è testo. Non c'è input audio o video, e nessun output non testuale come embedding o immagini.

Queste capacità indicano un insieme piuttosto specifico di casi d'uso. La classificazione ad alto volume, l'etichettatura e l'instradamento del testo in ingresso si adattano bene, poiché in questi casi la latenza conta più del ragionamento profondo. La summarizzazione di input lunghi, inclusi documenti e immagini passati come file, è un altro adattamento naturale data l'ampia finestra di contesto. L'estrazione in uno schema fisso, assistenti chat rapidi che devono rispondere in millisecondi e cicli agentici in cui un modello viene chiamato molte volte per attività sono tutti ragionevoli. Le attività che dipendono da ragionamento multi step, giudizio sottile o lunghe catene di deduzione sono quelle in cui la profondità di ragionamento ridotta diventa un limite, e una variante GPT-5 più grande sarebbe la scelta migliore.

Tramite api14 si chiama il modello con l'id "openai/gpt-5-nano" usando l'API compatibile con OpenAI, quindi gli SDK e i client HTTP OpenAI esistenti funzionano con il solo cambio di base URL e chiave. I parametri di richiesta supportati sono include_reasoning, max_completion_tokens, max_tokens, reasoning, reasoning_effort, response_format, seed, structured_outputs, tool_choice, tools e verbosity. In pratica questo significa che puoi limitare l'output con max_tokens o max_completion_tokens, controllare il comportamento di ragionamento tramite reasoning_effort e le opzioni reasoning e verbosity, richiedere output JSON o vincolato a uno schema con response_format e structured_outputs, rendere la generazione riproducibile con seed, e fornire strumenti al modello con tools e tool_choice.

La principale limitazione da valutare è la profondità di ragionamento. Se il tuo carico di lavoro dipende da problem solving difficile, analisi multi step accurata o giudizio ad alto rischio, questa variante è lo strumento sbagliato e un modello GPT-5 più grande è la scelta più sicura. Per tutto il resto, dove il compito è veloce, ripetuto e ben specificato, GPT-5 Nano è la variante da scegliere per prima.