OpenAI: GPT-5 Nano (batch)

GPT-5 Nano, OpenAI tarafından sunulan bir metin modelidir ve api14 üzerinde OpenAI: GPT-5 Nano (batch) olarak listelenmiştir. GPT-5 sistemindeki en küçük ve en hızlı varyanttır; geliştirici araçları, hızlı etkileşimler ve ultra düşük gecikmeli ortamlar için tasarlanmıştır. Sağlayıcı sürüm tarihi 2025-08-07, bilgi kesim tarihi ise 2024-05-31'dir. Batch varyantı, api14 üzerinden openai/gpt-5-nano:batch model id'si ile çağırdığınız sürümdür.

Model metin, görsel ve dosya girdilerini kabul eder ve yalnızca metin döndürür. Bağlam penceresi 400.000 token, maksimum çıktısı 128.000 token'dır. GPT-5 ailesindeki daha büyük modellerle karşılaştırıldığında akıl yürütme derinliği sınırlıdır, bu nedenle derin çok adımlı akıl yürütmeden çok hızın ve verimin önemli olduğu iş yükleri için uygundur. Akıl yürütmeyle ilgili parametreleri destekler, yani sabit bir davranışı kabul etmek yerine ne kadar akıl yürütme çabası uygulayacağını kontrol edebilirsiniz.

Bu yetenekler oldukça belirli bir kullanım senaryoları kümesine işaret eder. Tek bir istekte metin, görseller ve dosyaları işleyebildiği için çıkarma, sınıflandırma, özetleme ve etiketleme gibi belge ve ekran görüntüsü işleme görevlerine uyar. Büyük bağlam penceresi, uzun belgeleri veya birkaç dosyayı parçalara ayırmadan tek seferde geçirmenizi sağlar. Düşük gecikme profili, onu etkileşimli geliştirici araçları, otomatik tamamlama tarzı özellikler, sohbet ön uçları ve her çağrının kısa olduğu yüksek hacimli ardışık düzenler için makul bir seçim haline getirir. Araç çağırma ve yapılandırılmış çıktılar, onu bir ajan döngüsünde karar katmanı olarak veya veriyi sabit bir şemada döndürmesi gereken bir bileşen olarak kullanılabilir kılar.

Onu api14'ün OpenAI uyumlu API'si üzerinden openai/gpt-5-nano:batch model id'sini kullanarak çağırırsınız. Desteklenen istek parametreleri include_reasoning, max_tokens, reasoning, reasoning_effort, response_format, seed, structured_outputs, tool_choice, tools ve verbosity'dir. Pratikte max_tokens yanıt uzunluğunu sınırlar, response_format ve structured_outputs çıktıyı şekillendirir, tools ve tool_choice fonksiyon çağırmayı yönlendirir, seed yeniden üretilebilirliğe yardımcı olur, reasoning_effort ve verbosity ise modelin ne kadar içsel iş ve ne kadar düzyazı ürettiği arasında denge kurmanızı sağlar.

Değerlendirilmesi gereken ana sınırlama akıl yürütme derinliğidir. OpenAI bu varyantı daha büyük kardeşlerine kıyasla akıl yürütme derinliği açısından sınırlı olarak tanımlar, bu nedenle göreviniz uzun çıkarım zincirlerine, karmaşık planlamaya veya birçok kısıt üzerinde ince yargıya bağlıysa daha büyük bir GPT-5 modeli muhtemelen daha iyi bir seçimdir. Basit çıkarma, sınıflandırma, kısa üretim ve araç odaklı akışlar için bu model işi karşılar.