GPT-5 nano vs GPT-5 Chat
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
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GPT-5 nano de OpenAI et GPT-5 Chat de OpenAI sont deux modèles d’IA de premier plan. GPT-5 nano propose une fenêtre de contexte de 400K tokens au tarif de $0.05/$0.40 par million de tokens, tandis que GPT-5 Chat offre 128K tokens de contexte à $0.00/$0.00 par million de tokens. Découvrez ci-dessous le comparatif détaillé des performances et des coûts.
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GPT-5 nano
Modèle Léger et ÉconomiqueGPT-5 nano de OpenAI est un modèle d’IA conçu pour une efficacité économique maximale par token et une exécution légère à grande échelle, offrant une fenêtre de contexte de 400K, une vitesse de 250 tokens/s, un indice d’intelligence de 35/1
$0.05 / 1M
$0.40 / 1M
400K tokens
34.5%
GPT-5 Chat
Modèle Phare de PointeGPT-5 Chat de OpenAI est un modèle d’IA conçu pour le raisonnement d’entreprise de pointe, l’ingénierie logicielle et la production IA, offrant une fenêtre de contexte de 128K, une vitesse de 140 tokens/s, un indice d’intelligence de 56/100
$0.00 / 1M
$0.00 / 1M
128K tokens
70%
Différences Clés en un Coup d’Œil
- 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%).
| Caractéristique | GPT-5 nano | GPT-5 Chat |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 35 | 56 |
Provider | OpenAI | OpenAI |
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 text | 128K tokens~192 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 128K | 16K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 250 tok/s | 140 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 |
Qui gagne où ?
At-a-glance decision frameworkScores de Benchmarks Vérifiés
Official evaluation metrics verified by independent third-party research labs.
Industry benchmark evaluating real-world GitHub issue resolution and multi-file debugging.
Challenging questions created by domain experts to test complex PhD-level reasoning.
Hardened reasoning and academic knowledge benchmark with reduced lucky-guess probability.
Crowdsourced human preference evaluation based on blind, head-to-head model battles.
Extremely difficult, closed-ended questions spanning the frontier of human expert knowledge.
Autonomous multi-step tasks executed inside a real command-line terminal environment.
Research-grade coding problems drawn from real scientific and numerical workloads.
Contamination-free competitive programming problems collected continuously over time.
American Invitational Mathematics Examination — multi-step Olympiad-level reasoning.
Accuracy when reasoning over very large inputs that fill the model context window.
Tokens emitted per second during active generation streaming.
Latence et Temps de Réponse
Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.
Simulateur Interactif de Coût de Tokens
Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.
GPT-5 nano · Strengths & Key Advantages
- Fenêtre de contexte de 400K et capacité de sortie maximale de 128K tokens (SWE-bench Verified 34.5% · GPQA Diamond 48%)
- Débit rapide de 250 tokens/seconde avec une latence au premier token (TTFT) de 380 ms
- Tarification API optimisée ($0.05/$0.4 par million de tokens) avec prise en charge du cache de prompts et des schémas JSON stricts
Considerations & Trade-offs
- Modèle cloud propriétaire ne permettant pas le téléchargement local des poids sur serveur isolé
- Sur les problèmes de recherche fondamentale très complexes, les modèles de raisonnement lourd restent supérieurs
GPT-5 Chat · Strengths & Key Advantages
- Fenêtre de contexte de 128K et capacité de sortie maximale de 16K tokens (SWE-bench Verified 70% · GPQA Diamond 79%)
- Débit rapide de 140 tokens/seconde avec une latence au premier token (TTFT) de 1050 ms
- Tarification API optimisée (accès gratuit à poids ouverts) avec prise en charge du cache de prompts et des schémas JSON stricts
Considerations & Trade-offs
- Modèle cloud propriétaire ne permettant pas le téléchargement local des poids sur serveur isolé
- Sur les problèmes de recherche fondamentale très complexes, les modèles de raisonnement lourd restent supérieurs
Token Use & Task Economics
Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.
| Metric | GPT-5 nano | GPT-5 Chat |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.06 | $1.50 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 42K | 54K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 18K | 28K |
Spécifications Techniques
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Caractéristique | GPT-5 nano | GPT-5 Chat |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | gpt-5-nano | gpt-5-chat |
| API Protocol | OpenAI Responses API & Chat Completions v1 | OpenAI Responses API & Chat Completions v1 |
| Release Date | 2025-08 | 2025-08 |
| Knowledge Cutoff | September 2024 | September 2024 |
| Architecture | Nano unified reasoning model | Chat-tuned unified reasoning model |
| Parameters | Confidential | Confidential |
| Enterprise Rate Limits (RPM / TPM) | 10,000 – 30,000 RPM (Tier 5 Enterprise) · 800,000 – 2,000,000 TPM | 10,000 – 30,000 RPM (Tier 5 Enterprise) · 800,000 – 2,000,000 TPM |
| Long-Context Tier (>128K/200K) | Flat rate ($0.05/1M in) across full 400K window | Free across full context window (only KV-cache VRAM scales) |
| Prompt Cache Policy & TTL | Automatic prefix caching at $0.005/1M (no extra cache-write fee) | Automatic prefix KV-caching in vLLM / SGLang (0 cost) |
| Computer Use / GUI Agent | Supported (Screen coordinate grounding, browser & desktop GUI action loops) | Supported (Screen coordinate grounding, browser & desktop GUI action loops) |
| MCP & Parallel Tool Calling | Native MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema | Native MCP Client/Server ready · Parallel function calling |
| Web Search Grounding & Sandbox | Native Web Search tool + Hosted Code Interpreter & File Search RAG | Native Web Search tool + Hosted Code Interpreter & File Search RAG |
| Official Fine-Tuning Support | Supervised Fine-Tuning (SFT), Direct Preference (DPO) & Reinforcement Fine-Tuning (RFT) | Supervised Fine-Tuning (SFT), Direct Preference (DPO) & Reinforcement Fine-Tuning (RFT) |
| Multimodal Token Billing | Text BPE (~4 chars/token) · Vision (~258–765 tokens per image tile) | Text BPE (~4 chars/token) · Vision (~258–765 tokens per image tile) |
| Quantization & Min GPU VRAM | Cloud-Hosted Proprietary (FP8 / BF16 Tensor Core Cluster) · Zero Local VRAM Required (100% Serverless Cloud API) | Cloud-Hosted Proprietary (FP8 / BF16 Tensor Core Cluster) · Zero Local VRAM Required (100% Serverless Cloud API) |
| Safety & Frontier Classification | OpenAI Preparedness Framework Audited & System Card Published | OpenAI Preparedness Framework Audited & System Card Published |
| Enterprise Compliance (ZDR/HIPAA/SOC2) | SOC2 Type II · GDPR · Zero Data Retention (ZDR) & HIPAA BAA Available on Enterprise Tier | SOC2 Type II · GDPR · Zero Data Retention (ZDR) & HIPAA BAA Available on Enterprise Tier |
| Input Modalities | text, vision | text, vision |
| Output Modalities | text | text |
GPT-5 nano vs GPT-5 Chat: Réponses Rapides (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.
Verdict
GPT-5 nano (Conçu pour une efficacité économique maximale par token et une exécution légère à grande échelle, l’intégration RAG et les pipelines de production évolutifs.) et GPT-5 Chat (Conçu pour le raisonnement d’entreprise de pointe, l’ingénierie logicielle et la production IA, l’intégration RAG et les pipelines de production évolutifs.) répondent à des besoins complémentaires : GPT-5 Chat domine sur les benchmarks de raisonnement et de programmation, GPT-5 nano assure un débit supérieur et GPT-5 Chat offre le meilleur rapport coût-efficacité en production.
Questions fréquentes
Quel modèle choisir pour le code et le raisonnement, GPT-5 nano ou GPT-5 Chat ?+
Sur l’indice d’intelligence composite et les tests de code, GPT-5 Chat prend l’avantage. Consultez les scores SWE-bench et GPQA ci-dessus pour plus de détails.
Quelle est la différence de prix API entre GPT-5 nano et GPT-5 Chat ?+
GPT-5 nano est facturé $0.05 / $0.40 par million de tokens (entrée/sortie) contre $0.00 / $0.00 pour GPT-5 Chat. En coût pondéré, GPT-5 Chat est plus économique.
Quel modèle offre la plus grande fenêtre de contexte et la meilleure vitesse ?+
GPT-5 nano prend en charge 400K tokens contre 128K tokens pour GPT-5 Chat. Côté vitesse de génération, GPT-5 nano est le plus rapide.
Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.
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Sources: Documentation API officielle de OpenAI et OpenAI, fiches système et benchmarks indépendants (2026).