综合智能− Top 41%
19第 231 / 567
编程指数
—
首 Token 延迟↓ Slow
40.22s端到端 43.35s
输出价格↑ Cost-effective
$0.400/M输入 $0.050/M
GPT-5 nano (medium) 由 OpenAI 发布。更偏向成本敏感或特定任务场景。输出约 $0.400/M tokens，性价比突出。 首 Token 延迟较高，通常意味着深度推理或长思考链路。
模型信息
- 发布日期
- 2025年8月7日
- 研发机构
- OpenAI
- 智能体指数
- —
- Slug
- gpt-5-nano-medium
经济与性能
- 输入价格 (1M)
- $0.050
- 输出价格 (1M)
- $0.400
- 缓存命中 (1M)
- $0.010
- 生成速度 (TPS)
- 160 tok/s
- 端到端响应
- 43.35s
深度分析
相对全库 580 款模型的能力分解、性价比位置与相近对照。
三项核心指数
综合智能排名 #231 / 567
综合智能19/ 中位 14.8
编程指数—
智能体指数—
金色竖线为全库中位数，便于判断该模型相对行业基准的位置。
OpenAI 其他模型
8 款
评测任务成本—每任务均摊
评测总成本—Intelligence Index 全量
输出单价$0.400/M输入 $0.050/M
输出价格最低对比
Top 9 + 当前模型 · 金色为当前模型
1Gemma 3n E4B Instruct
$0.040
2Llama 3.1 Instruct 8B
$0.090
3Gemma 4 E4B (Reasoning)
$0.100
4Gemma 4 E4B (Non-reasoning)
$0.100
5Ministral 3 3B
$0.100
6Granite 4.1 8B
$0.100
7Sarvam 30B (high)
$0.110
8HyperNova 60B 2605
$0.140
9Nova Micro
$0.140
10GPT-5 nano (medium)
$0.400
生成速度最高对比
Top 9 + 当前模型 · 金色为当前模型
1Mercury 2
958 TPS
2Gemini 3.5 Flash-Lite
450 TPS
3HyperNova 60B 2605
421 TPS
4Granite 4.0 H Small
411 TPS
5LFM2.5-VL-1.6B
400 TPS
6Step 3.7 Flash
391 TPS
7Granite 3.3 8B (Non-reasoning)
344 TPS
8LFM2.5-8B-A1B
331 TPS
9gpt-oss-120b (low)
314 TPS
10GPT-5 nano (medium)
160 TPS
年度智能峰值
按发布时间排列 · 金色为当前模型
GPT-3.5 Turbo2022 年发布
3.6
GPT-4 Turbo2023 年发布
7.9
o12024 年发布
23.4
GPT-5 nano (medium)2025 年发布
19
GPT-5.2 (xhigh)2025 年发布
42.2
Claude Fable 5 (Adaptive Reasoning, Max Effort, Opus 4.8 Fallback)2026 年发布
59.9
相近智能水平模型
智能指数 ±8 · 基准 19
| 模型 | 智能 | 编程 | 输出价 | 首 Token |
|---|---|---|---|---|
GPT-5 nano (medium)当前 | 19 | — | $0.400 | 40.22s |
| o3-mini | 19 | — | $4.4 | 4.65s |
| Qwen3.5 Omni Flash | 19 | — | $0.800 | 1.82s |
| Nova 2.0 Lite (medium) | 19 | — | $2.5 | 13.66s |
| o1-pro | 18.9 | — | $600 | — |
| Devstral 2 | 19.2 | 31.3 | $0 | 1.28s |
| Qwen3 Max (Preview) | 19.2 | — | $6 | 4.19s |
| Gemini 2.5 Flash Preview (Sep '25) (Non-reasoning) | 18.8 | — | — | — |
| GPT-4.1 | 19.4 | — | $8 | 1s |
| Kimi K2 | 19.4 | — | $2.3 | 2.11s |
| GLM-4.5 (Reasoning) | 19.5 | — | — | — |