OpenAI: GPT-5 Nano (batch)

GPT-5 Nano は OpenAI のテキストモデルで、api14 に OpenAI: GPT-5 Nano (batch) として掲載されています。これは GPT-5 システムの中で最小かつ最速のバリアントであり、開発者ツール、迅速なインタラクション、超低レイテンシ環境向けに構築されています。プロバイダーのリリース日は 2025-08-07 で、知識カットオフは 2024-05-31 です。batch バリアントは、モデル id openai/gpt-5-nano:batch で api14 を通じて呼び出すバージョンです。

このモデルはテキスト、画像、ファイルの入力を受け付け、テキストのみを返します。コンテキストウィンドウは 400,000 トークンで、最大出力は 128,000 トークンです。GPT-5 ファミリーのより大きなモデルと比較すると、推論の深さは限られているため、深い多段階の推論よりも速度とスループットが重要なワークロードに適しています。reasoning 関連のパラメータをサポートしており、固定された動作を受け入れるのではなく、適用する推論の労力を制御できます。

これらの機能は、かなり特定のユースケース群を示しています。1 回のリクエストでテキスト、画像、ファイルを処理できるため、抽出、分類、要約、タグ付けなどのドキュメントおよびスクリーンショット処理タスクに適しています。大きなコンテキストウィンドウにより、長いドキュメントや複数のファイルをチャンク化せずに一度に渡せます。低レイテンシ特性により、インタラクティブな開発者ツール、オートコンプリート形式の機能、チャットフロントエンド、各呼び出しが短い高ボリュームのパイプラインに妥当な選択肢となります。ツール呼び出しと構造化出力により、エージェントループの意思決定レイヤーとして、または固定スキーマでデータを返す必要があるコンポーネントとして使用できます。

これは、モデル id openai/gpt-5-nano:batch を使用して api14 の OpenAI 互換 API を通じて呼び出します。サポートされているリクエストパラメータは include_reasoning、max_tokens、reasoning、reasoning_effort、response_format、seed、structured_outputs、tool_choice、tools、verbosity です。実際には、max_tokens は応答長を制限し、response_format と structured_outputs は出力を形成し、tools と tool_choice は関数呼び出しを駆動し、seed は再現性を助け、reasoning_effort と verbosity により、モデルが生み出す内部作業量と文章量をトレードオフできます。

検討すべき主な制限は推論の深さです。OpenAI はこのバリアントを、より大きな兄弟モデルと比較して推論の深さが限られていると説明しているため、タスクが長い推論の連鎖、複雑な計画、または多くの制約にわたる微妙な判断に依存する場合、より大きな GPT-5 モデルの方が適している可能性があります。単純な抽出、分類、短い生成、ツール駆動型のフローでは、このモデルで作業をカバーできます。