GPT-5 Nano

Bei typischem Mix aus 70 % Eingabe und 30 % Ausgabe kommt GPT-5 Nano auf 0,16 $ pro Million Token. Damit liegt es über 2 % der 47 hier erfassten Modelle, und 1 weitere Modelle derselben Budget-Stufe unterbieten es. Die Stufe ist ein Leistungsetikett, kein Preisband — die Spanne innerhalb einer Stufe ist oft größer als der Abstand zwischen Stufen, weshalb eine Auswahl allein nach Stufe meist zu teuer wird.

Die Eingabe kostet 0,05 $ pro Million, die Ausgabe 0,40 $ — ein Verhältnis von 8,0x. Dieses Verhältnis zählt mehr als jede der beiden Zahlen für sich: Eine Zusammenfassungs- oder Klassifizierungslast liest weit mehr, als sie schreibt, und folgt dem Eingabepreis; Codegenerierung oder lange Texte drehen das um und folgen dem Ausgabepreis. Vergleichen Sie Modelle nach dem Verhältnis, das Ihr Traffic tatsächlich hat, nicht nach dem Eingabepreis allein.

Das Benchmark-Profil ist uneben statt flach: Datenextraktion mit 88/100 gegenüber Bildverstehen mit 70/100 — 18 Punkte Spanne. Ein Durchschnitt verdeckt das. Liegt Ihre Last am starken Ende, leistet dieses Modell mehr, als sein Preis vermuten lässt; liegt sie am schwachen Ende, dient Ihnen ein günstigeres Modell mit flacherem Profil besser.

Das Kontextfenster umfasst 400K Token, der Durchsatzwert liegt bei 99/100. Kontext rechnet sich nur, wenn Sie ihn füllen — und genau das Füllen macht eine Anfrage teuer: Ein großes Fenster ist eine Option, kein Rabatt. Beurteilen Sie den Geschwindigkeitswert eines Budget-Modells nach Ihrem Einsatz: Im interaktiven Chat entscheidet er alles, bei nächtlicher Batch-Arbeit fast nichts.

Vor der Festlegung prüfenswert: Gemini 1.5 Flash schneidet bei Programmierung und Reasoning zusammen mindestens ebenso gut ab und kommt auf 0,14 $ pro Million gegenüber 0,16 $ bei GPT-5 Nano. Das macht GPT-5 Nano nicht zur falschen Wahl — Kontextfenster, Latenz, Anbieterbindung und bestimmte Fähigkeiten liegen außerhalb eines Benchmark-Werts — aber es heißt, dass der Preisunterschied einen Grund braucht.

Der nächstliegende Vergleich ist Gemini 1.5 Flash von Google mit 0,14 $ pro Million gegenüber 0,16 $. 14 Modelle dieser Stufe erzielen bei Programmierung und Reasoning zusammen höhere Werte — und das ist die nützliche Perspektive: Die Frage ist selten, ob ein Modell gut ist, sondern ob es das Günstigste ist, das für die konkrete Arbeit gut genug ist, die Sie ihm schicken.