OpenAI

GPT 5 Nano 2025-08-07

Type
modèle de langue
Contexte
272K tokens
Sortie maximale
128K
Chaîne pour l'API
azure/eu/gpt-5-nano-2025-08-07

Prix par fournisseur

Fournisseur Entrée, $ par 1M Sortie, $ par 1M Dans nos données depuis
Microsoft Foundry azure/gpt-5-nano-2025-08-07 $0,05 $0,4 31 juil. 2026
OpenAI $0,05 $0,4 31 juil. 2026
Microsoft Foundry azure/eu/gpt-5-nano-2025-08-07 $0,055 $0,44 31 juil. 2026

Seul le tarif de base et uniquement les prix au token sont affichés. Les tarifs par lots, réduits ou mis en cache, ainsi que les prix par image ou par seconde de vidéo, n'entrent pas dans ce tableau : ils ne peuvent pas figurer dans la même colonne qu'un prix par million de tokens.

Un même fournisseur apparaît plusieurs fois s'il vend ce modèle sous des identifiants différents et à des prix différents — par exemple à des précisions de poids différentes. L'identifiant est indiqué à côté du nom. Les offres identiques arrivées de deux sources sous des orthographes différentes sont fusionnées en une seule ligne.

La date de la dernière colonne est le jour où ce prix est entré pour la première fois dans notre collecte. Le prix peut être plus ancien : avant ce jour, nous ne l'enregistrions tout simplement pas. Il n'a pas changé depuis — sinon une nouvelle ligne avec une nouvelle date figurerait à sa place.

Résultats des mesures

Jeu de tâches Résultat Conditions d'exécution Mesuré par
MATH, niveau de difficulté cinq 95,24 % effort : medium · avec un harnais ajusté Epoch evaluations
Mock AIME 2024–2025 — problèmes d'olympiade 81,09 % effort : low · avec un harnais ajusté Epoch evaluations
GPQA Diamond — questions de niveau doctorat 59,26 % effort : low · avec un harnais ajusté Epoch evaluations
Fiction.LiveBench — maintien d'un contexte long 44,4 % effort : medium Fiction.live leaderboard
WeirdML — tâches d'apprentissage automatique inhabituelles 38,06 % effort : high WeirdML Leaderboard
Terminal-Bench — travail en ligne de commande 21,8 % · avec un harnais ajusté https://www.tbench.ai/leaderboard/terminal-bench/2.0
ARC-AGI — généralisation à des motifs inédits 20,71 % effort : medium · avec un harnais ajusté
FrontierMath, niveaux 1–3 20 % effort : high Epoch evaluations
SimpleQA Verified — exactitude factuelle 12,2 % effort : high Epoch evaluations
Problèmes d'échecs 10,56 % effort : low Epoch evaluations
ARC-AGI-2 2,61 % effort : high
FrontierMath, niveau 4 — problèmes de recherche 2,44 % effort : high Epoch evaluations