GPT-5 nano
In dieser Runde nicht verfügbar
SprachmodellVeraltet
GPT-5 nano
OpenAI
- Veröffentlicht
- 7. August 2025
- Datenstand
- 8. September 2026
- Vorgängermodell
- GPT-4.1 nano
- Nachfolgermodell
- GPT-5.4 nano
- Geschwindigkeit
- 189,4 Token/sAusgabe-Tempo
- Preis
- Eingabe · Ausgabe / 1 Mio. Token
- Eingabe
- Text, Bild
- Ausgabe
- Text
GPT-5 nano brachte Reasoning in OpenAIs kleinste GPT-5-API-Stufe. Der Hersteller richtete sie vor allem auf Zusammenfassungen und Klassifikation aus. GPT-5 mini deckt die größere kleine Modellstufe derselben Familie ab.
GPT-4.1 nano war die direkte Vorgängerin. GPT-5.4 nano führte die Nano-Linie später weiter.
Technische Daten und Zugang
| Angabe | Wert und Quelle |
|---|---|
| Gewichte | ProprietärQuelle |
| Zugang | APIQuelle |
| Kontextfenster | 400.000 TokenQuelle |
| Knowledge Cutoff | 31. Mai 2024Quelle |
| Hinweise | Schnellste GPT-5-Variante, Parameterzahl nicht veröffentlichtQuelle |
| API-Modellkennung | gpt-5-nanoQuelle |
| Maximale Ausgabe | 128.000 TokenQuelle |
| Eingabe | Text, BildQuelle |
| Ausgabe | TextQuelle |
| Reasoning-Modus | minimal, low, medium, highQuelle |
| API-Schnittstellen | Responses API, Chat Completions APIQuelle |
| Werkzeugaufrufe | JaQuelle |
| Strukturierte Ausgabe | JaQuelle |
| Veröffentlichung | 2025-08-07Quelle |
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Veröffentlichte Benchmarks
Reasoning
GPQA Diamond
| Teilaufgabe | GPT-5 nano (Dieses Modell) | GPT-5 | GPT-5 mini |
|---|---|---|---|
| Few-Shot CoT | 64,14 % | 84,85 % (bester Wert dieser Zeile) | 78,28 % |
| Zero-Shot CoT | 62,63 % | 86,36 % (bester Wert dieser Zeile) | 82,32 % |
| Overall | 63,38 % | 85,61 % (bester Wert dieser Zeile) | 80,3 % |
höhere Werte sind besserStand 15. Oktober 2026Quelle: Vals AIBalken je Zeile skaliert, nicht über Zeilen hinweg
Methodik und Einordnung
- Messgröße
- accuracy
Programmieren
LiveCodeBench v6
| Teilaufgabe | GPT-5 nano (Dieses Modell) | GPT-5 mini | GPT-5 |
|---|---|---|---|
| Easy | 99,07 % (bester Wert dieser Zeile) | 99,07 % (bester Wert dieser Zeile) | 98,76 % |
| Hard | 22,29 % | 71,71 % (bester Wert dieser Zeile) | 66,29 % |
| Medium | 89,3 % | 89,03 % | 92,69 % (bester Wert dieser Zeile) |
| Overall | 70,22 % | 86,61 % (bester Wert dieser Zeile) | 85,91 % |
höhere Werte sind besserStand 15. Oktober 2026Quelle: Vals AIBalken je Zeile skaliert, nicht über Zeilen hinweg
Methodik und Einordnung
- Messgröße
- accuracy
Dokumentierte Messdetails
GPQA Diamond: Few-Shot CoT (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 64.141
- Bewertung
- 64.141
- Messgröße
- accuracy
- Einheit
- %
- Benchmark-Version
- 1
- Kategorie
- reasoning
- Aufgabe
- diamond_few_shot_cot
- Aufgabenbezeichnung
- Few-Shot CoT
- Richtung
- Mehr ist besser
- Vergleichskohorte
- vals-gpqa:1:diamond_few_shot_cot
- Quellentyp
- independent-evaluator
- Auswertung
- Vals AI
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-15
- Methodik
- Kennung des Quellmodells: openai/gpt-5-nano-2025-08-07. Name des Quellmodells: GPT-5 nano. Anbieter laut Quelle: OpenAI. Modellstand: gpt-5-nano-2025-08-07. Evaluator: Vals AI. Datensatztyp: public. Stand der Rangliste: 2026-09-01. Reasoning-Stufe: high. Ausführlichkeit: medium. Maximale Ausgabetoken: 128000. Latenz in Sekunden: 44.156. Standardfehler: 3.408. Kosten je Aufgabe in USD: 0.004136. Quellenkennung: vals-ai. Kennung der Evidenzaufnahme: vals-gpqa-2026-10-15-951eb5224097. Prüfsumme der Quelldaten: 951eb5224097733a9d09d06c14908ae2980e2e640e539f2c284877c5092d7077. Parserversion: vals-astro-v3. Importiert am: 2026-10-15
- Vergleichsmethodik
- Reasoning-Stufe: high. Ausführlichkeit: medium. Maximale Ausgabetoken: 128000
GPQA Diamond: Zero-Shot CoT (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 62.626
- Bewertung
- 62.626
- Messgröße
- accuracy
- Einheit
- %
- Benchmark-Version
- 1
- Kategorie
- reasoning
- Aufgabe
- diamond_zero_shot_cot
- Aufgabenbezeichnung
- Zero-Shot CoT
- Richtung
- Mehr ist besser
- Vergleichskohorte
- vals-gpqa:1:diamond_zero_shot_cot
- Quellentyp
- independent-evaluator
- Auswertung
- Vals AI
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-15
- Methodik
- Kennung des Quellmodells: openai/gpt-5-nano-2025-08-07. Name des Quellmodells: GPT-5 nano. Anbieter laut Quelle: OpenAI. Modellstand: gpt-5-nano-2025-08-07. Evaluator: Vals AI. Datensatztyp: public. Stand der Rangliste: 2026-09-01. Reasoning-Stufe: high. Ausführlichkeit: medium. Maximale Ausgabetoken: 128000. Latenz in Sekunden: 55.277. Standardfehler: 3.535. Kosten je Aufgabe in USD: 0.00502. Quellenkennung: vals-ai. Kennung der Evidenzaufnahme: vals-gpqa-2026-10-15-951eb5224097. Prüfsumme der Quelldaten: 951eb5224097733a9d09d06c14908ae2980e2e640e539f2c284877c5092d7077. Parserversion: vals-astro-v3. Importiert am: 2026-10-15
- Vergleichsmethodik
- Reasoning-Stufe: high. Ausführlichkeit: medium. Maximale Ausgabetoken: 128000
GPQA Diamond: Overall (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 63.384
- Bewertung
- 63.384
- Messgröße
- accuracy
- Einheit
- %
- Benchmark-Version
- 1
- Kategorie
- reasoning
- Aufgabe
- overall
- Aufgabenbezeichnung
- Overall
- Richtung
- Mehr ist besser
- Vergleichskohorte
- vals-gpqa:1:overall
- Quellentyp
- independent-evaluator
- Auswertung
- Vals AI
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-15
- Methodik
- Kennung des Quellmodells: openai/gpt-5-nano-2025-08-07. Name des Quellmodells: GPT-5 nano. Anbieter laut Quelle: OpenAI. Modellstand: gpt-5-nano-2025-08-07. Evaluator: Vals AI. Datensatztyp: public. Stand der Rangliste: 2026-09-01. Reasoning-Stufe: high. Ausführlichkeit: medium. Maximale Ausgabetoken: 128000. Latenz in Sekunden: 49.716. Standardfehler: 2.455. Kosten je Aufgabe in USD: 0.004578. Quellenkennung: vals-ai. Kennung der Evidenzaufnahme: vals-gpqa-2026-10-15-951eb5224097. Prüfsumme der Quelldaten: 951eb5224097733a9d09d06c14908ae2980e2e640e539f2c284877c5092d7077. Parserversion: vals-astro-v3. Importiert am: 2026-10-15
- Vergleichsmethodik
- Reasoning-Stufe: high. Ausführlichkeit: medium. Maximale Ausgabetoken: 128000
LiveCodeBench v6: Easy (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 99.068
- Bewertung
- 99.068
- Messgröße
- accuracy
- Einheit
- %
- Benchmark-Version
- 1
- Kategorie
- coding
- Aufgabe
- easy
- Aufgabenbezeichnung
- Easy
- Richtung
- Mehr ist besser
- Vergleichskohorte
- vals-lcb:1:easy
- Quellentyp
- independent-evaluator
- Auswertung
- Vals AI
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-15
- Methodik
- Kennung des Quellmodells: openai/gpt-5-nano-2025-08-07. Name des Quellmodells: GPT-5 nano. Anbieter laut Quelle: OpenAI. Modellstand: gpt-5-nano-2025-08-07. Evaluator: Vals AI. Datensatztyp: public. Stand der Rangliste: 2026-09-01. Reasoning-Stufe: high. Ausführlichkeit: medium. Maximale Ausgabetoken: 128000. Latenz in Sekunden: 12.902. Standardfehler: 0.535. Kosten je Aufgabe in USD: 0.001137. Quellenkennung: vals-ai. Kennung der Evidenzaufnahme: vals-lcb-2026-10-15-1a7c7dabc9d9. Prüfsumme der Quelldaten: 1a7c7dabc9d95a0182886b1edc42623987cac2095a0d407a5e334f37acdfa2f5. Parserversion: vals-astro-v3. Importiert am: 2026-10-15
- Vergleichsmethodik
- Reasoning-Stufe: high. Ausführlichkeit: medium. Maximale Ausgabetoken: 128000
LiveCodeBench v6: Hard (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 22.286
- Bewertung
- 22.286
- Messgröße
- accuracy
- Einheit
- %
- Benchmark-Version
- 1
- Kategorie
- coding
- Aufgabe
- hard
- Aufgabenbezeichnung
- Hard
- Richtung
- Mehr ist besser
- Vergleichskohorte
- vals-lcb:1:hard
- Quellentyp
- independent-evaluator
- Auswertung
- Vals AI
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-15
- Methodik
- Kennung des Quellmodells: openai/gpt-5-nano-2025-08-07. Name des Quellmodells: GPT-5 nano. Anbieter laut Quelle: OpenAI. Modellstand: gpt-5-nano-2025-08-07. Evaluator: Vals AI. Datensatztyp: public. Stand der Rangliste: 2026-09-01. Reasoning-Stufe: high. Ausführlichkeit: medium. Maximale Ausgabetoken: 128000. Latenz in Sekunden: 271.445. Standardfehler: 2.224. Kosten je Aufgabe in USD: 0.00966. Quellenkennung: vals-ai. Kennung der Evidenzaufnahme: vals-lcb-2026-10-15-1a7c7dabc9d9. Prüfsumme der Quelldaten: 1a7c7dabc9d95a0182886b1edc42623987cac2095a0d407a5e334f37acdfa2f5. Parserversion: vals-astro-v3. Importiert am: 2026-10-15
- Vergleichsmethodik
- Reasoning-Stufe: high. Ausführlichkeit: medium. Maximale Ausgabetoken: 128000
LiveCodeBench v6: Medium (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 89.295
- Bewertung
- 89.295
- Messgröße
- accuracy
- Einheit
- %
- Benchmark-Version
- 1
- Kategorie
- coding
- Aufgabe
- medium
- Aufgabenbezeichnung
- Medium
- Richtung
- Mehr ist besser
- Vergleichskohorte
- vals-lcb:1:medium
- Quellentyp
- independent-evaluator
- Auswertung
- Vals AI
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-15
- Methodik
- Kennung des Quellmodells: openai/gpt-5-nano-2025-08-07. Name des Quellmodells: GPT-5 nano. Anbieter laut Quelle: OpenAI. Modellstand: gpt-5-nano-2025-08-07. Evaluator: Vals AI. Datensatztyp: public. Stand der Rangliste: 2026-09-01. Reasoning-Stufe: high. Ausführlichkeit: medium. Maximale Ausgabetoken: 128000. Latenz in Sekunden: 124.73. Standardfehler: 1.58. Kosten je Aufgabe in USD: 0.004362. Quellenkennung: vals-ai. Kennung der Evidenzaufnahme: vals-lcb-2026-10-15-1a7c7dabc9d9. Prüfsumme der Quelldaten: 1a7c7dabc9d95a0182886b1edc42623987cac2095a0d407a5e334f37acdfa2f5. Parserversion: vals-astro-v3. Importiert am: 2026-10-15
- Vergleichsmethodik
- Reasoning-Stufe: high. Ausführlichkeit: medium. Maximale Ausgabetoken: 128000
LiveCodeBench v6: Overall (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 70.216
- Bewertung
- 70.216
- Messgröße
- accuracy
- Einheit
- %
- Benchmark-Version
- 1
- Kategorie
- coding
- Aufgabe
- overall
- Aufgabenbezeichnung
- Overall
- Richtung
- Mehr ist besser
- Vergleichskohorte
- vals-lcb:1:overall
- Quellentyp
- independent-evaluator
- Auswertung
- Vals AI
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-15
- Methodik
- Kennung des Quellmodells: openai/gpt-5-nano-2025-08-07. Name des Quellmodells: GPT-5 nano. Anbieter laut Quelle: OpenAI. Modellstand: gpt-5-nano-2025-08-07. Evaluator: Vals AI. Datensatztyp: public. Stand der Rangliste: 2026-09-01. Reasoning-Stufe: high. Ausführlichkeit: medium. Maximale Ausgabetoken: 128000. Latenz in Sekunden: 136.359. Standardfehler: 0.927. Kosten je Aufgabe in USD: 0.005053. Quellenkennung: vals-ai. Kennung der Evidenzaufnahme: vals-lcb-2026-10-15-1a7c7dabc9d9. Prüfsumme der Quelldaten: 1a7c7dabc9d95a0182886b1edc42623987cac2095a0d407a5e334f37acdfa2f5. Parserversion: vals-astro-v3. Importiert am: 2026-10-15
- Vergleichsmethodik
- Reasoning-Stufe: high. Ausführlichkeit: medium. Maximale Ausgabetoken: 128000
Seite 1 von 10
Unsere Tests
SVG-Kurztest
Ein SVG-Prompt, feste Ausgabeparameter. Aufnahmen erscheinen nur bei gemeldeten 0 Reasoning-Tokens oder dokumentiert fehlender Reasoning-Steuerung. Gleiche Testbedingungen machen die interne Rechenleistung der Modelle nicht identisch.
Frühere Tests
Pelikan auf dem Fahrrad
Community-Klassiker für eine freie SVG-Zeichnung.
GPT-5 nano
Die Antwort hat das Tokenlimit erreicht. Es liegt keine vollständige Aufzeichnung vor.
Reasoning (angefragt): high
Aktueller Versuch
- Datum des Testlaufs
- 05.10.2026
- API-Anbieter
- openrouter
- Angefragtes API-Modell
- openai/gpt-5-nano
- API-Modell laut Antwort
- openai/gpt-5-nano
- Reasoning-Einstellung
- high
- Festgelegter Endpunkt
- OpenAI | openai/gpt-5-nano-2025-08-07
- Temperatur
- Anbieterstandard
- Tokenlimit inklusive Reasoning
- 8.192 Token
- Testprotokoll
- community-visual-tests-v1
- Technische Prüfung
- Nicht bestanden
- Antwortzeit
- 39,3 s
Visuell noch nicht bewertet. Eine erfolgreiche Aufzeichnung bestätigt weder korrekte Physik noch die vollständige Umsetzung des Prompts.
Frühere Versuche (2)
- 02.10.2026API-Anfrage fehlgeschlagenReasoning-Einstellung: high
- 01.10.2026API-Anfrage fehlgeschlagenReasoning-Einstellung: high
Prompt und Testbedingungen
Generate an SVG of a pelican riding a bicycle
Tokenlimit inklusive Reasoning: 8.192 Token
Ursprung der Aufgabe (Simon Willison)Beliebtheit
31,3 / 100
Vorgänger und Nachfolger
Quellen und Datenstand
| Art | Nachweis und Datenstand |
|---|---|
| Geschwindigkeit | OpenAI, High effort. Ausgabetempo nach dem ersten empfangenen Textabschnitt, nicht die gesamte Antwortzeit. Bei Artificial Analysis als veraltet eingeordnet. Artificial Analysis pflegt dort nur noch den Standard-Workload mit 10.000 Eingabe-Token. Abgerufen am 8. September 2026. |
| Preis | API-Basispreise ohne Cache- oder Batch-Rabatt. Höhere Kontextstufen und weitere Tarife stehen unter Kosten. |
| Eingabe | Dokumentierte Modalitäten. Abgerufen am 8. September 2026. |
| Ausgabe | Dokumentierte Modalitäten. Abgerufen am 8. September 2026. |
| Recherchestand | Recherchestand 8. September 2026. 3 Quellen-URLs geprüft. Das dokumentiert die geprüften Quellen, nicht sämtliche Veröffentlichungen zu diesem Modell. |
| In den geprüften Quellen nicht gefunden | parameters-billions Originalwortlaut OpenAI API and release pages do not publish total or active parameter counts. |
| In den geprüften Quellen nicht gefunden | independent-benchmarks Originalwortlaut This pass used the exact OpenAI model-column tables; no separate independent evaluator record was added. |
| Weitere Quelle | Vals AI (abgerufen 15. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | Vals AI (abgerufen 15. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | Vals AI (abgerufen 15. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | Vals AI (abgerufen 15. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | Vals AI (abgerufen 15. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | Vals AI (abgerufen 15. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | Vals AI (abgerufen 15. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | Vals AI (abgerufen 15. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | Vals AI (abgerufen 15. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | Vals AI (abgerufen 15. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | Vals AI (abgerufen 15. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | Vals AI (abgerufen 15. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | Vals AI (abgerufen 15. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | Vals AI (abgerufen 15. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | Vals AI (abgerufen 15. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | OpenAI (abgerufen 8. September 2026) · Introducing GPT-5 for developers · Redaktionelle Beschreibung geprüft am 2. Oktober 2026 |
| Weitere Quelle | OpenRouter: Beliebtheitsindex (abgeleitet), CC BY 4.0 |
| Weitere Quelle | Vercel AI Gateway: Beliebtheitsindex (abgeleitet), CC BY 4.0 |
| Weitere Quelle | Creative Commons Attribution 4.0 |
| Weitere Quelle | Introducing GPT-5.4 mini and nano (2026-09-19) |