হেড-টু-হেড এআই মডেল তুলনা

GPT-5 nano vs GPT-5 Chat

বেঞ্চমার্ক, এপিআই টোকেন মূল্য, কনটেক্সট উইন্ডো এবং ইনফারেন্স স্পিড তুলনা

GetInfoUs রিসার্চ টিম দ্বারা পরীক্ষিতসর্বশেষ পর্যালোচনা: October 2026সম্পাদকীয় নীতিমালা
শেয়ার করুন
Related topics (12)
AI CompareAI BenchmarkToken PricingModel CostModel SpecsSWE-bench CodingModel VersusWhich AI ModelLLM Speed & LatencyReasoning ModelsExtended ThinkingPrompt Caching ROI
GPT-5 nano vs GPT-5 Chat: Benchmarks, Pricing & Speed Comparison

GPT-5 nano by OpenAI and GPT-5 Chat by OpenAI represent two of the frontier AI models analyzed in our comprehensive 2026 AI benchmark and LLM comparison. In this head-to-head evaluation, we examine API token pricing, context window specifications, inference speed (tokens per second), and empirical reasoning performance. From a pure economic perspective, GPT-5 Chat holds a notable pricing advantage for token ingestion. On output generation, GPT-5 Chat is more economical per million generated tokens. In data-heavy architectures requiring extensive repository or document analysis, GPT-5 nano provides an expanded memory horizon with 400K tokens. In latency-sensitive production environments, GPT-5 nano leads in tokens-per-second throughput, making it ideal for real-time conversational agents and high-concurrency workflows. Below is the complete empirical head-to-head breakdown across cost, speed, context, and capability matrices.

সরাসরি মডেল তুলনা (VS)

যেকোনো দুটি এআই মডেল পরিবর্তন ও তুলনা করুন

আমাদের যাচাইকৃত বেঞ্চমার্ক ডাটাবেস থেকে যেকোনো এআই মডেল নির্বাচন করে তাৎক্ষণিক তুলনা দেখুন।

এক পেজে মাল্টি-মডেল স্ট্যাক:
৫-মডেল মেগা কম্পেয়ার বিল্ডার
জনপ্রিয় তুলনা:
OpenAI

GPT-5 nano

সবচেয়ে সাশ্রয়ী GPT-5

smallest GPT-5 lane, নির্মিত এর জন্য রাউটিং, নিষ্কাশন এবং শ্রেণিবিভাগ.

Intelligence Index35 / 100
Input Token:

$0.05 / 1M

Output Token:

$0.40 / 1M

Context Window:

400K tokens

SWE-bench Verified:

34.5%

OpenAI

GPT-5 Chat

কথোপকথনমূলক GPT-5

চ্যাট-tuned GPT-5 optimised এর জন্য কথোপকথন, writing এবং টুল ওয়ার্কফ্লো মধ্যে ChatGPT.

Intelligence Index56 / 100
Input Token:

$0.00 / 1M

Output Token:

$0.00 / 1M

Context Window:

128K tokens

SWE-bench Verified:

70%

একনজরে প্রধান পার্থক্যসমূহ

  • GPT-5 Chat is 1.0x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
  • GPT-5 nano has a larger context window (400K vs 128K tokens).
  • GPT-5 nano is faster at 250 tok/s vs 140 tok/s.
  • GPT-5 Chat leads on SWE-bench coding (70.0% vs 34.5%).
মডেলের বিভিন্ন পরিমাপকের সংজ্ঞা জানতে:এআই গ্লোসারি দেখুন →
বৈশিষ্ট্যGPT-5 nanoGPT-5 Chat
Intelligence Index
Composite reasoning & knowledge score (0-100)
3556
Provider
OpenAIOpenAI
Input Price
Cost per million input tokens
$0.05 / 1M$0.00 / 1M
Output Price
Cost per million output tokens
$0.40 / 1M$0.00 / 1M
Blended Price
Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M
$0.05 / 1M$0.00 / 1M
Context Window
Maximum input + output tokens
400K tokens~600 A4 pages of text128K tokens~192 A4 pages of text
Max Output Tokens
Per single request
128K16K
Throughput Speed
Tokens generated per second
250 tok/s140 tok/s
SWE-bench Verified
Real-world software engineering
34.5%70%
GPQA Diamond
Graduate-level reasoning
48%79%
Cached Input Price
Prompt caching discount per 1M tokens
$0.01 / 1M$0.00 / 1M

কোন ক্ষেত্রে কোন মডেল সেরা?

একনজরে সিদ্ধান্ত নেওয়ার ফ্রেমওয়ার্ক
কোডিং
GPT-5 Chat
+35.5% SWE-bench lead
খরচ
GPT-5 Chat
1.0x cheaper monthly runtime
স্পিড
GPT-5 nano
+79% faster generation
কনটেক্সট
GPT-5 nano
400K tokens window

যাচাইকৃত বেঞ্চমার্ক স্কোর তুলনা

স্বাধীন গবেষণা ল্যাব দ্বারা যাচাইকৃত অফিশিয়াল ইভ্যালুয়েশন মেট্রিক্স।

GPT-5 nanoGPT-5 Chat
SWE-bench Verified (Autonomous Coding)

Industry benchmark evaluating real-world GitHub issue resolution and multi-file debugging.

34.5%vs70%
GPQA Diamond (Doctorate-Level Science & Math)

Challenging questions created by domain experts to test complex PhD-level reasoning.

48%vs79%
MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

Hardened reasoning and academic knowledge benchmark with reduced lucky-guess probability.

66.5%vs85%
LMSYS Chatbot Arena Elo

Crowdsourced human preference evaluation based on blind, head-to-head model battles.

1250ptsvs1358pts
Humanity's Last Exam (Frontier Expert Knowledge)

Extremely difficult, closed-ended questions spanning the frontier of human expert knowledge.

6%vs11.6%
Terminal-Bench (Agentic Coding & Terminal Use)

Autonomous multi-step tasks executed inside a real command-line terminal environment.

18.5%vs42.5%
SciCode (Scientific Computing)

Research-grade coding problems drawn from real scientific and numerical workloads.

22%vs40%
LiveCodeBench (Competitive Coding)

Contamination-free competitive programming problems collected continuously over time.

37.5%vs68%
AIME (Advanced Math Competition)

American Invitational Mathematics Examination — multi-step Olympiad-level reasoning.

62%vs88%
Long-Context Reasoning

Accuracy when reasoning over very large inputs that fill the model context window.

57%vs76%
Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

250 tok/s vs140 tok/s

লেটেন্সি ও রেসপন্স টাইম

প্রথম টোকেন আসার সময় (TTFT) এবং ৫০০ টোকেনের রেসপন্স জেনারেট করতে আনুমানিক সময়।

Time to First Token (TTFT)Lower is better
GPT-5 nano0.38s
GPT-5 Chat1.05s
Est. End-to-End Response (500 tokens)TTFT + generation time
GPT-5 nano2.38s
GPT-5 Chat4.62s

রিয়েল-টাইম টোকেন খরচ সিমুলেটর

প্রম্পট ক্যাশিং ডিসকাউন্টসহ মাসিক ক্লাউড API খরচ হিসাব করতে স্লাইডার পরিবর্তন করুন।

100K / day
10K500K1M
30K / day
5K150K300K
50% cached
0% (Cold)50%90% (Warm)
GPT-5 nano মাসিক API বিল
$0.44 / month
$0.05/1M in · $0.4/1M out
GPT-5 Chat মাসিক API বিল
$0.00 / month
$0/1M in · $0/1M out
GPT-5 Chat saves approximately $0.44 / month (100%) under this workload.1.0x Savings

GPT-5 nano · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ

  • Extremely cheap -এ $0.05 / $0.40 প্রতি 1M টোকেন
  • অত্যন্ত স্বল্প লেটেন্সি এর জন্য উচ্চ-থ্রুপুট পাইপলাইন
  • Still supports রিজনিং এবং টুল calls
  • Ideal as প্রথম-pass router মধ্যে multi-মডেল পাইপলাইন
বিবেচ্য বিষয় ও সীমাবদ্ধতা
  • Weak এর ওপর জটিল রিজনিং এবং দীর্ঘ কলেবরের প্রজন্ম
  • নয় suitable as primary সহকারী মডেল

GPT-5 Chat · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ

  • Smooth, well-calibrated কথোপকথনমূলক ভঙ্গি
  • Optimised এর জন্য ChatGPT product experience
  • Well calibrated refusals এবং সুরক্ষা behaviour
বিবেচ্য বিষয় ও সীমাবদ্ধতা
  • নয় offered as মানদণ্ড API মডেল — subscription access শুধুমাত্র
  • Smaller কনটেক্সট এবং আউটপুট limits চেয়ে API GPT-5 টিয়ার

টোকেন ব্যবহার ও টাস্ক ইকোনমিক্স

একটি স্ট্যান্ডার্ড এজেন্টিক টাস্ক সম্পন্ন করতে আনুমানিক খরচ এবং টোকেন ব্যবহার।

MetricGPT-5 nanoGPT-5 Chat
Cost per Task
Estimated USD to finish one task
$0.06$1.50
Output Tokens / Task
Tokens generated per task
42K54K
Reasoning Tokens / Task
Thinking tokens burned per task
18K28K

টেকনিক্যাল স্পেসিফিকেশন

অফিশিয়াল প্রোভাইডার রিলিজ স্পেক্স, API মডেল আইডি, রেট লিমিট, লং-কনটেক্সট প্রাইসিং ও এজেন্টিক সক্ষমতা

বৈশিষ্ট্যGPT-5 nanoGPT-5 Chat
অফিশিয়াল API মডেল আইডি (SDK)gpt-5-nanogpt-5-chat
API প্রোটোকলOpenAI Responses API & Chat Completions v1OpenAI Responses API & Chat Completions v1
রিলিজ তারিখ2025-082025-08
নলেজ কাটঅফSeptember 2024September 2024
আর্কিটেকচারNano unified reasoning modelChat-tuned unified reasoning model
প্যারামিটার স্কেলConfidentialConfidential
এন্টারপ্রাইজ রেট লিমিট (RPM / TPM)10,000 – 30,000 RPM (Tier 5 Enterprise) · 800,000 – 2,000,000 TPM10,000 – 30,000 RPM (Tier 5 Enterprise) · 800,000 – 2,000,000 TPM
লং-কনটেক্সট প্রাইসিং (>128K/200K)পূর্ণ 400K কনটেক্সট জুড়ে একই ফ্ল্যাট রেট ($0.05/1M)পূর্ণ কনটেক্সট উইন্ডোতে সম্পূর্ণ ফ্রি (শুধু জিপিইউ VRAM ব্যবহৃত হয়)
প্রম্পট ক্যাশিং ও TTLস্বয়ংক্রিয় প্রিফিক্স ক্যাশিং $0.005/1M (কোনো অতিরিক্ত রাইট ফি নেই)vLLM ও SGLang-এ স্বয়ংক্রিয় প্রিফিক্স KV-ক্যাশিং (সম্পূর্ণ বিনামূল্যে)
কম্পিউটার ইউজ / GUI এজেন্টসমর্থিত (স্ক্রিন কোঅর্ডিনেট গ্রাউন্ডিং, ব্রাউজার ও ডেস্কটপ GUI অটোমেশন)সমর্থিত (স্ক্রিন কোঅর্ডিনেট গ্রাউন্ডিং, ব্রাউজার ও ডেস্কটপ GUI অটোমেশন)
MCP ও প্যারালাল টুল কলিংনেটিভ MCP সাপোর্ট · প্যারালাল ফাংশন কলিং · ১০০% স্ট্রিক্ট JSON স্কিমানেটিভ MCP সাপোর্ট · প্যারালাল ফাংশন কলিং
ওয়েব সার্চ ও কোড স্যান্ডবক্সনেটিভ ওয়েব সার্চ টুল + হোস্টেড কোড ইন্টারপ্রেটার ও ফাইল সার্চ RAGনেটিভ ওয়েব সার্চ টুল + হোস্টেড কোড ইন্টারপ্রেটার ও ফাইল সার্চ RAG
অফিশিয়াল ফাইন-টিউনিং (SFT/LoRA/RFT)সুপারভাইজড (SFT), প্রেফারেন্স (DPO) ও রিইনফোর্সমেন্ট ফাইন-টিউনিং (RFT)সুপারভাইজড (SFT), প্রেফারেন্স (DPO) ও রিইনফোর্সমেন্ট ফাইন-টিউনিং (RFT)
মাল্টিমোডাল টোকেন বিলিংটেক্সট BPE (~৪ অক্ষর/টোকেন) · ইমেজ (~২৫৮–৭৬৫ টোকেন/ছবি)টেক্সট BPE (~৪ অক্ষর/টোকেন) · ইমেজ (~২৫৮–৭৬৫ টোকেন/ছবি)
কোয়ান্টাইজেশন ও মিনিমাম VRAMCloud-Hosted Proprietary (FP8 / BF16 Tensor Core Cluster) · লোকাল জিপিইউ প্রয়োজন নেই (১০০% ক্লাউড API)Cloud-Hosted Proprietary (FP8 / BF16 Tensor Core Cluster) · লোকাল জিপিইউ প্রয়োজন নেই (১০০% ক্লাউড API)
সেফটি ও ফ্রন্টিয়ার ক্লাসিফিকেশনOpenAI Preparedness Framework Audited & System Card PublishedOpenAI Preparedness Framework Audited & System Card Published
এন্টারপ্রাইজ কমপ্লায়েন্স (ZDR/HIPAA/SOC2)SOC2 Type II · GDPR · এন্টারপ্রাইজ টিয়ারে Zero Data Retention (ZDR) ও HIPAA BAA সুবিধাSOC2 Type II · GDPR · এন্টারপ্রাইজ টিয়ারে Zero Data Retention (ZDR) ও HIPAA BAA সুবিধা
ইনপুট মডালিটিtext, visiontext, vision
আউটপুট মডালিটিtexttext

GPT-5 nano vs GPT-5 Chat: সংক্ষিপ্ত প্রশ্নোত্তর (FAQ)

Which is more intelligent, GPT-5 nano or GPT-5 Chat?

GPT-5 Chat is more intelligent. It scores 56 compared with 35 on the composite Intelligence Index.

Which model is faster?

GPT-5 nano is faster, generating 250 tokens per second compared with 140 tokens per second.

Which model is cheaper to run?

GPT-5 Chat is cheaper at $0.00 per 1M tokens blended, compared with $0.05 (7:2:1 cache:input:output ratio).

Which model has lower latency?

GPT-5 nano has lower latency, with a time to first token of 0.38s compared with 1.05s.

Which model has a larger context window?

GPT-5 nano has a larger context window, supporting 400K tokens compared with 128K tokens.

চূড়ান্ত মতামত

Verdict & Model Selection Recommendation: Choose GPT-5 nano if your priority is Bulk classification, tagging and cheap agent routing. Its performance in demanding tasks justifies its operational token cost. Choose GPT-5 Chat if your workflow prioritizes Interactive chat and writing inside ChatGPT. For large-scale batch processing or customer-facing conversational interfaces, its balance of speed and economics delivers superior ROI.

সাধারণ জিজ্ঞাসা (FAQ)

How does GPT-5 nano compare to GPT-5 Chat in API token pricing and cost per token?+

GPT-5 nano costs $0.05 per 1M input tokens and $0.40 per 1M output tokens, whereas GPT-5 Chat costs $0.00 input and $0.00 output. Overall, GPT-5 Chat is the more cost-effective model for high-volume API pipelines. Both models support prompt caching discounts of up to 90% for repeated prompt prefixes.

Which model has a larger context window: GPT-5 nano or GPT-5 Chat?+

GPT-5 nano supports a context window of 400K tokens (~300k words), while GPT-5 Chat supports 128K tokens (~96k words). Therefore, GPT-5 nano can process more textual data and document context in a single prompt.

Which AI model is better for software engineering and coding: GPT-5 nano or GPT-5 Chat?+

GPT-5 nano scores 34.5% on SWE-bench Verified while GPT-5 Chat scores 70%. For autonomous software engineering and multi-file debugging, GPT-5 Chat holds the verified benchmark lead.

What is the difference in reasoning capability and extended thinking between GPT-5 nano and GPT-5 Chat?+

GPT-5 nano features native chain-of-thought extended thinking mode with configurable reasoning effort. In contrast, GPT-5 Chat provides chain-of-thought reasoning depth for complex math and science.

How does inference speed (tokens per second) compare between GPT-5 nano and GPT-5 Chat?+

GPT-5 nano generates approximately 250 tokens per second, while GPT-5 Chat delivers 140 tokens per second. In latency-sensitive production environments, GPT-5 nano provides faster time-to-first-token (TTFT) and higher streaming response velocity.

Can you implement a tiered LLM routing setup combining GPT-5 nano and GPT-5 Chat to optimize costs?+

Yes! High-efficiency architectures route high-frequency routine classification and conversational tasks to GPT-5 Chat to save operational costs, and dynamically escalate complex architectural queries or reasoning tasks to GPT-5 nano. This tiered routing pattern cuts overall API bills by up to 70%.

এআই পরিভাষা ও গাইড
সম্পূর্ণ গ্লোসারি →

মডেলের বিভিন্ন পরিমাপক যেমন কনটেক্সট উইন্ডো, টোকেন প্রাইজ এবং রিজনিং স্কোর সম্পর্কে বিস্তারিত জানতে আমাদের এআই গ্লোসারি দেখুন।

এআই ল্যাবগুলোর নতুন রিলিজের সাথে সাথে বেঞ্চমার্ক স্কোর, টোকেন প্রাইসিং এবং রেট লিমিট নিয়মিত পরিবর্তিত হয়। প্রোডাকশনে ব্যবহারের পূর্বে সর্বদা অফিশিয়াল প্রোভাইডার ডকুমেন্টেশন যাচাই করুন।

তথ্যসূত্র: GetInfoUs Independent AI Benchmarks & Official API Specs