OpenAI: GPT-5 Nano (batch)

GPT-5 Nano to model tekstowy od OpenAI, wymieniony na api14 jako OpenAI: GPT-5 Nano (batch). Jest to najmniejszy i najszybszy wariant w systemie GPT-5, zbudowany dla narzędzi deweloperskich, szybkich interakcji i środowisk o ultra niskich opóźnieniach. Data wydania przez dostawcę to 2025-08-07, a data odcięcia wiedzy to 2024-05-31. Wariant batch to wersja, którą wywołujesz przez api14 pod identyfikatorem modelu openai/gpt-5-nano:batch.

Model przyjmuje dane wejściowe w postaci tekstu, obrazów i plików, a zwraca wyłącznie tekst. Jego okno kontekstowe wynosi 400 000 tokenów, a maksymalna długość odpowiedzi to 128 000 tokenów. W porównaniu z większymi modelami z rodziny GPT-5 jego głębokość rozumowania jest ograniczona, więc nadaje się do zadań, w których szybkość i przepustowość są ważniejsze niż głębokie wieloetapowe rozumowanie. Obsługuje parametry związane z rozumowaniem, co oznacza, że możesz kontrolować, jak duży wysiłek rozumowania jest stosowany, zamiast akceptować stałe zachowanie.

Te możliwości wskazują na dość konkretny zestaw przypadków użycia. Ponieważ obsługuje tekst, obrazy i pliki w jednym żądaniu, pasuje do zadań przetwarzania dokumentów i zrzutów ekranu, takich jak ekstrakcja, klasyfikacja, streszczanie i tagowanie. Duże okno kontekstowe pozwala przekazać długie dokumenty lub kilka plików jednocześnie bez dzielenia ich na fragmenty. Niski profil opóźnień czyni go rozsądnym wyborem dla interaktywnych narzędzi deweloperskich, funkcji w stylu autouzupełniania, frontendów czatu oraz potoków o dużej przepustowości, w których każde wywołanie jest krótkie. Wywoływanie narzędzi i ustrukturyzowane wyjścia czynią go użytecznym jako warstwa decyzyjna w pętli agenta lub jako komponent, który musi zwracać dane w ustalonym schemacie.

Wywołujesz go przez API zgodne z OpenAI na api14, używając identyfikatora modelu openai/gpt-5-nano:batch. Obsługiwane parametry żądania to include_reasoning, max_tokens, reasoning, reasoning_effort, response_format, seed, structured_outputs, tool_choice, tools oraz verbosity. W praktyce max_tokens ogranicza długość odpowiedzi, response_format i structured_outputs kształtują wyjście, tools i tool_choice sterują wywoływaniem funkcji, seed pomaga w odtwarzalności, a reasoning_effort i verbosity pozwalają wymieniać kompromis między ilością pracy wewnętrznej a ilością tekstu, który model produkuje.

Głównym ograniczeniem, które należy wziąć pod uwagę, jest głębokość rozumowania. OpenAI opisuje ten wariant jako ograniczony pod względem głębokości rozumowania w porównaniu z większymi odpowiednikami, więc jeśli twoje zadanie zależy od długich łańcuchów wnioskowania, złożonego planowania lub subtelnej oceny wielu ograniczeń, większy model GPT-5 będzie prawdopodobnie lepszym wyborem. W przypadku prostych zadań ekstrakcji, klasyfikacji, krótkiego generowania i przepływów sterowanych narzędziami ten model wystarcza.