Head-to-Head Model Comparison

GPT-5 nano vs GPT-5 Chat

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

GetInfoUs araştırma ekibi tarafından incelendiSon inceleme: October 2026Yayın ilkeleri

Paylaş

İstediğiniz Modelleri Seçin ve Karşılaştırın

Select any AI models from our verified benchmark database to generate live side-by-side matrices.

GPT-5 nanoProfile

GPT-5 ChatProfile

Multi-Model Arena Stack:

5-Model Matrix Workbench

Popular Matchups:

OpenAI

GPT-5 nano

Hafif ve Ekonomik Model

OpenAI tarafından geliştirilen GPT-5 nano; token başına maksimum maliyet verimliliği ve hızlı üretim çıkarımı için tasarlanmış olup 400K bağlam penceresi, 250 token/sn hız, 35/100 zeka indeksi ve 1M token başına $0.05/$0.4 fiyatlandırma sun

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

Amiral Gemisi Öncü Model

OpenAI tarafından geliştirilen GPT-5 Chat; öncü kurumsal akıl yürütme, yazılım geliştirme ve üretim ölçekli AI iş akışları için tasarlanmış olup 128K bağlam penceresi, 140 token/sn hız, 56/100 zeka indeksi ve ücretsiz açık ağırlık erişimi s

Intelligence Index56 / 100

Input Token:

$0.00 / 1M

Output Token:

$0.00 / 1M

Context Window:

128K tokens

SWE-bench Verified:

70%

Bir Bakışta Temel Farklar

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%).

Need definitions for token pricing, context, or benchmarks?Explore AI Glossary →

Feature	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

Hangi Alanda Kim Kazanıyor?

At-a-glance decision framework

Coding

GPT-5 Chat

+35.5% SWE-bench lead

Cost

GPT-5 Chat

1.0x cheaper monthly runtime

Speed

GPT-5 nano

+79% faster generation

Context

GPT-5 nano

400K tokens window

Doğrulanmış Benchmark Puanları

Official evaluation metrics verified by independent third-party research labs.

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

Gecikme Süresi ve Yanıt Hızı

Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.

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

Gerçek Zamanlı Token Maliyet Simülatörü

Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.

Daily Input Tokens100K / day

10K500K1M

Daily Output Tokens30K / day

5K150K300K

Prompt Cache Hit Ratio50% cached

0% (Cold)50%90% (Warm)

GPT-5 nano Monthly API Bill

$0.44 / month

$0.05/1M in · $0.4/1M out

GPT-5 Chat Monthly API Bill

$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 · Strengths & Key Advantages

400K bağlam penceresi ve yanıt başına maksimum 128K çıktı tokenı kapasitesi (SWE-bench Verified 34.5% · GPQA Diamond 48%)
Sadece 380 ms ilk token gecikmesi (TTFT) ile saniyede 250 token yüksek üretim hızı
İstem önbellekleme (Prompt Caching), araç çağırma ve yapılandırılmış JSON çıktısını destekleyen rekabetçi API ekonomisi (1M token başına $0.05/$0.4 fiyatlandırma)

Considerations & Trade-offs

Kapalı ağırlıklı bulut modelidir; çevrimdışı yerel sunuculara indirilerek çalıştırılamaz
Çok karmaşık akademik ve bilimsel çıkarımlarda üst düzey ağır akıl yürütme modelleri daha derin sonuçlar verebilir

GPT-5 Chat · Strengths & Key Advantages

128K bağlam penceresi ve yanıt başına maksimum 16K çıktı tokenı kapasitesi (SWE-bench Verified 70% · GPQA Diamond 79%)
Sadece 1050 ms ilk token gecikmesi (TTFT) ile saniyede 140 token yüksek üretim hızı
İstem önbellekleme (Prompt Caching), araç çağırma ve yapılandırılmış JSON çıktısını destekleyen rekabetçi API ekonomisi (ücretsiz açık ağırlık erişimi)

Considerations & Trade-offs

Kapalı ağırlıklı bulut modelidir; çevrimdışı yerel sunuculara indirilerek çalıştırılamaz
Çok karmaşık akademik ve bilimsel çıkarımlarda üst düzey ağır akıl yürütme modelleri daha derin sonuçlar verebilir

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

Teknik Özellikler

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

Feature	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: Hızlı Yanıtlar (SSS)

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.

Sonuç

Hem GPT-5 nano (token başına maksimum maliyet verimliliği ve hızlı üretim çıkarımı, kurumsal RAG mimarileri ve ölçeklenebilir üretim API entegrasyonları için idealdir.) hem de GPT-5 Chat (öncü kurumsal akıl yürütme, yazılım geliştirme ve üretim ölçekli AI iş akışları, kurumsal RAG mimarileri ve ölçeklenebilir üretim API entegrasyonları için idealdir.) güçlü üretim seçenekleridir: GPT-5 Chat karmaşık akıl yürütme ve kodlama testlerinde öne çıkarken, GPT-5 nano daha yüksek üretim hızı sağlar; GPT-5 Chat ise yüksek hacimli API kullanımlarında daha ekonomiktir.

Sıkça Sorulan Sorular (SSS)

Kodlama ve akıl yürütme için GPT-5 nano mi yoksa GPT-5 Chat mi daha iyi?+

Bileşik zeka endeksi ve yazılım testlerinde GPT-5 Chat önde yer alıyor. Detaylı karşılaştırma için yukarıdaki SWE-bench ve GPQA tablolarına göz atabilirsiniz.

GPT-5 nano ve GPT-5 Chat API fiyatları nasıl karşılaştırılır?+

GPT-5 nano 1M giriş/çıkış tokeni başına $0.05 / $0.40 ücretlendirilirken, GPT-5 Chat $0.00 / $0.00 seviyesindedir. Karma maliyette GPT-5 Chat daha avantajlıdır.

Hangi modelin bağlam penceresi daha geniş ve hızı daha yüksek?+

GPT-5 nano 400K token bağlam penceresi sunarken GPT-5 Chat 128K token kapasiteye sahiptir. Saniyedeki token üretim hızında ise GPT-5 nano öndedir.

AI Terminology & Guide

Explore Glossary →

Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.

Tokens & Pricing Context Window AI Benchmarks Reasoning Models Tool Calling Model Context Protocol (MCP)

GPT-5 nano vs GPT-5 Chat

İstediğiniz Modelleri Seçin ve Karşılaştırın

GPT-5 nano

GPT-5 Chat

Hangi Alanda Kim Kazanıyor?

Doğrulanmış Benchmark Puanları

Gecikme Süresi ve Yanıt Hızı

Gerçek Zamanlı Token Maliyet Simülatörü

GPT-5 nano · Strengths & Key Advantages

Considerations & Trade-offs

GPT-5 Chat · Strengths & Key Advantages

Considerations & Trade-offs

Token Use & Task Economics

Teknik Özellikler

GPT-5 nano vs GPT-5 Chat: Hızlı Yanıtlar (SSS)

Sonuç

Sıkça Sorulan Sorular (SSS)

Related reading