К результатам поиска

OpenAI

GPT 5 Nano

Компактная версия GPT-5 для суммаризации и классификации.

  • РассужденияРассужденияВ данных модели подтверждён режим рассуждений. Его параметры зависят от подключённой операции.
  • Понимание изображенийПонимание изображенийМодель умеет разбирать содержимое изображений.
  • Вызов инструментовВызов инструментовМодель может запрашивать несколько вызовов инструментов. Приложение проверяет права и выполняет действия.
  • Структурированный ответСтруктурированный ответМодель поддерживает заданную структуру ответа. Доступный формат проверяйте в параметрах API.
  • 400 000 токенов400 000 токеновКонтекстное окно по данным каталога. Лимит ответа и допустимый объём запроса проверяйте отдельно.
  • Потоковый ответПотоковый ответОтвет можно получать по частям. Поддержка потока проверяется отдельно для каждой операции API.
  • Входные файлыВходные файлыМодель принимает файлы. Поддерживаемые форматы и ограничения проверяйте перед отправкой.
  • Пакетные запросыПакетные запросыПакетный режим указан в данных модели. Это не означает, что отдельный batch API уже подключён в Kvantora.
Вход
6,00 ₽
Выход
48,00 ₽
Кэш
0,60 ₽
за 1 млн токенов
Интеллект
13
API ID
openai/gpt-5-nano

Данные каталога получены

Цена

Текстовый диалог · вход
6,00 ₽ / 1 млн токенов
Текстовый диалог · выход
48,00 ₽ / 1 млн токенов
Текстовый диалог · вход из кэша
0,60 ₽ / 1 млн токенов

Цена указана в рублях для выбранной операции и её параметров.

Перед оплачиваемым запросом создаётся резерв. Итоговый расход привязан к сохранённым параметрам и тарифу запроса. При неизвестном результате резерв удерживается до проверки; такой запрос не следует повторять с новым идентификатором.

О модели

GPT-5 nano предназначена для задач суммаризации и классификации. Модель принимает текст и изображения, выдаёт текст и не поддерживает аудио или видео.

Релиз

Характеристики

Тип модели
Текст
Вход модели
Текст, Изображения

Данные, которые модель принимает вместе с запросом.

Выход модели
Текст

Форматы результата, которые создаёт модель.

Контекстное окно
400 000 токенов

Контекстное окно по данным каталога. Лимит ответа и допустимый объём запроса проверяйте отдельно.

Максимальный ответ
128 000 токенов

Максимальный размер ответа по данным каталога. Фактический предел запроса зависит от подключённой операции.

Операции
Текстовый диалог, Понимание изображений
Возможности модели
Потоковый ответ, Понимание изображений, Рассуждения, Вызов инструментов, Вызов функций, Параллельные вызовы инструментов, Структурированный ответ, Ответ в JSON, Пакетные запросы, Входные файлы, Входные изображения

Контрольные показатели

Artificial Analysis

11 показателей

Источник ↗
Индекс интеллекта
13 индексСводная оценка Artificial Analysis по всем её тестамПроверено

Рассуждение по документу

  • AA-LCR v1.145 %

    Рассуждение на длинном контексте с обновлённой оценкой

    Проверено

Устаревшие тесты

  • AA-LCR (версия не указана, архивный)45 %

    Оценка рассуждений на длинном контексте

    Проверено

  • GPQA Diamond (архивный)67,6 %

    Научные рассуждения уровня выпускника

    Проверено

Рассуждения

  • AIME 202583,7 %

    Проверено

  • HLE9,5 %

    Humanity’s Last Exam — вопросы экспертного уровня

    Проверено

Рассуждение

  • IFBench67,6 %

    Тест на следование инструкциям

    Проверено

Программирование

  • LiveCodeBench78,9 %

    Бенчмарк по программированию без загрязнения данных

    Проверено

  • Terminal-Bench Hard (архивный)12,1 %

    Устаревший резервный вариант · Агентное программирование и работа в терминале

    Проверено

Знания

  • MMLU-Pro78 %

    Профессиональные и академические предметные знания

    Проверено

Агентная работа

  • T²-Bench Telecom (архивный)36,5 %

    Устаревший резервный вариант · Разговорные ИИ-агенты в сценариях с двойным управлением

    Проверено

Design Arena

10 показателей · проверено

Рейтинг Elo и доля побед в попарных сравнениях, оценённых людьми

Источник ↗

Модели

  • 3D · Elo984 Elo
  • 3D · доля побед36,3 %
  • Визуализация данных · Elo1 067 Elo
  • Визуализация данных · доля побед46,2 %
  • Разработка игр · Elo1 058 Elo
  • Разработка игр · доля побед46,5 %
  • UI-компоненты · Elo1 075 Elo
  • UI-компоненты · доля побед51,9 %
  • Сайты · Elo1 109 Elo
  • Сайты · доля побед48,9 %

Оценки относятся к этой версии модели и методике источника. Качество и скорость конкретного запроса они не гарантируют.

API-запрос

Пример API-запроса подготовлен для этой операции. Ключ храните в переменной окружения на своём сервере. REQUEST_ID: уникальный идентификатор запроса. При повторе сохраняйте его и тело запроса.

import json
import os
from urllib.request import Request, HTTPRedirectHandler, build_opener

class NoRedirect(HTTPRedirectHandler):
    def redirect_request(self, req, fp, code, msg, headers, newurl):
        return None

opener = build_opener(NoRedirect)

def post(url, payload):
    request = Request(url, data=json.dumps(payload).encode("utf-8"), headers={
        "Authorization": "Bearer " + os.environ["KVANTORA_API_KEY"],
        "Content-Type": "application/json",
        "Idempotency-Key": os.environ["REQUEST_ID"],
    }, method="POST")
    with opener.open(request, timeout=120) as response:
        return json.load(response)

payload = {
  "model": "openai/gpt-5-nano",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Объясни задачу кратко."
    }
  ]
}
print(post("https://api.kvantora.ai/v1/chat/completions", payload))
Документация APIСоздать API-ключ