OpenAI

GPT 5 Nano 2025-08-07

Tipo
modello linguistico
Contesto
272K token
Uscita massima
128K
Stringa per l'API
azure/eu/gpt-5-nano-2025-08-07

Prezzi per fornitore

Fornitore Ingresso ($ per 1M) Uscita ($ per 1M) Nei nostri dati dal
Microsoft Foundry azure/gpt-5-nano-2025-08-07 $0,05 $0,4 31 lug 2026
OpenAI $0,05 $0,4 31 lug 2026
Microsoft Foundry azure/eu/gpt-5-nano-2025-08-07 $0,055 $0,44 31 lug 2026

È mostrata solo la tariffa base e solo i prezzi a token. Le tariffe batch, agevolate o in cache, così come i prezzi per immagine o per secondo di video, non entrano in questa tabella: non possono stare nella stessa colonna di un prezzo per milione di token.

Uno stesso fornitore compare più volte se vende questo modello con identificatori diversi e a prezzi diversi — per esempio con precisione dei pesi diversa. L'identificatore è indicato accanto al nome. Le offerte identiche arrivate da due fonti con grafie diverse sono unite in un'unica riga.

La data nell'ultima colonna è il giorno in cui questo prezzo è entrato per la prima volta nella nostra raccolta. Il prezzo può essere più vecchio: prima di quel giorno semplicemente non lo registravamo. Da allora non è cambiato — altrimenti al suo posto ci sarebbe una riga nuova con una data nuova.

Risultati delle misurazioni

Insieme di compiti Risultato Condizioni della prova Misurato da
MATH, livello di difficoltà cinque 95,24 % sforzo: medium · con impalcatura calibrata Epoch evaluations
Mock AIME 2024–2025 — problemi da olimpiadi 81,09 % sforzo: low · con impalcatura calibrata Epoch evaluations
GPQA Diamond — domande di livello dottorale 59,26 % sforzo: low · con impalcatura calibrata Epoch evaluations
Fiction.LiveBench — tenuta di un contesto lungo 44,4 % sforzo: medium Fiction.live leaderboard
WeirdML — compiti insoliti di apprendimento automatico 38,06 % sforzo: high WeirdML Leaderboard
Terminal-Bench — lavoro da riga di comando 21,8 % · con impalcatura calibrata https://www.tbench.ai/leaderboard/terminal-bench/2.0
ARC-AGI — generalizzazione su schemi nuovi 20,71 % sforzo: medium · con impalcatura calibrata
FrontierMath, livelli 1–3 20 % sforzo: high Epoch evaluations
SimpleQA Verified — accuratezza fattuale 12,2 % sforzo: high Epoch evaluations
Problemi di scacchi 10,56 % sforzo: low Epoch evaluations
ARC-AGI-2 2,61 % sforzo: high
FrontierMath, livello 4 — problemi di ricerca 2,44 % sforzo: high Epoch evaluations