GPT 5 Nano
нейросеть
GPT-5 Nano — компактная и быстрая модель OpenAI: gpt-5-nano api для инструментов разработчика и задач с низкой задержкой
Макс. длина ответа
(в токенах)
Размер контекста
(в токенах)
Стоимость промпта
(за 1M токенов)
Стоимость ответа
(за 1M токенов)
Как работает GPT 5 Nano?
GPT-5 Nano — самый компактный вариант линейки GPT-5 от OpenAI: он рассчитан на инструменты разработчика, частые короткие обращения и среды, где важна минимальная задержка. По глубине рассуждений модель уступает старшим вариантам GPT-5, зато отвечает быстрее и подходит там, где поток запросов большой, а время ответа критично. В BotHub она работает без VPN и зарубежной карты: вы платите российской картой в рублях и только за фактически израсходованные токены, которые не сгорают. Рядом, в одном окне, более 250 моделей, так что сравнить ответы или переключиться на более тяжёлую модель можно без переписывания интеграции — доступ идёт через единый OpenAI-совместимый API, а переписка шифруется по AES-GCM. Компаниям BotHub оформляет договор, счёт и ЭДО, даёт админ-панель с лимитами. Пригодится, если вы встраиваете ассистента прямо в интерфейс продукта, раскладываете входящие обращения по категориям, генерируете короткие подсказки и автодополнения в редакторе кода, прогоняете большие объёмы однотипных запросов или собираете прототип мультимодельного сервиса.Частые вопросы о GPT 5 Nano
Вы можете использовать результаты генерации в коммерческих целях. Все права на созданный контент принадлежат вам. Единственное ограничение: убедитесь, что в запросе не использовались защищённые авторским правом материалы третьих сторон. Ответственность за соблюдение прав на входные данные лежит на пользователе.
gpt-5-nano — компактная модель OpenAI для текстовых задач: ответы на вопросы, переписывание и суммаризация, работа с кодом, разбор документов и изображений. Контекстное окно 400 000 токенов позволяет загружать большие файлы целиком, а вызов функций помогает встраивать её в сервисы.
До 128 000 токенов в одном ответе — это десятки страниц текста. Хватит на длинную статью, подробный разбор документа или объёмный фрагмент кода без разбивки на части. На практике объём зависит от задачи и настройки детализации ответа.
Да, модель строит цепочку рассуждений перед ответом, а глубину можно регулировать параметром усилия: быстрее и короче для простых запросов, подробнее для логики, математики и разбора кода. Это заметно на задачах, где важен не только ответ, но и путь к нему.
Да, обе возможности подтверждены: модель вызывает внешние функции и возвращает структурированный JSON по заданной схеме. Это удобно для агентов, парсинга документов в поля и интеграций. В BotHub она доступна через единый OpenAI-совместимый API, так что переключение на другую модель не ломает код.
Изображения и документы — да: можно прислать скан, PDF или скриншот и попросить разобрать содержимое. Аудио и видео среди входных форматов не заявлены, поэтому для расшифровки записей или разбора видео в BotHub удобнее взять отдельную специализированную модель.
Данные модели не описывают работу с отдельными языками, поэтому обещать точные формулировки мы не станем — проще проверить на своём запросе. Интерфейс BotHub русскоязычный, доступ из России без VPN и зарубежной карты, оплата рублями по факту использования, так что тест обойдётся в пару минут.