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openai/gpt-5-nanoLe palier GPT-5 pour les étapes mécaniques à gros volume
GPT-5 nano est le plus petit modèle de la famille GPT-5, lancé par OpenAI le 7 août 2025 avec GPT-5 et GPT-5 mini. Il garde 400K de contexte et jusqu'à 128K en sortie, pour du texte.
Il est fait pour les étapes mécaniques d'un pipeline : router un message vers la bonne file, étiqueter à grande échelle, tirer des données structurées d'un texte, filtrer en premier passage, animer un assistant scripté. Appels de fonctions, sortie JSON et streaming sont disponibles.
Sur Tchavi, payez en mobile money, sans carte ni KYC, avec des crédits qui n'expirent jamais. Une seule clé API pour 80+ modèles : nano pour le tri, GPT-5 mini ou GPT-5 pour le jugement.
Des lots entiers de messages ou de textes à traiter en un appel
Classification, routage et filtrage de premier passage
Lit images et documents en plus du texte
Appel de fonctions et sortie structurée en JSON
Assez de place pour renvoyer un lot complet étiqueté
Affichez la réponse au fil de l'eau
Voici 50 messages clients. Pour chacun, renvoie en JSON la file de destination (facturation, technique, commercial) et l'urgence (faible, moyenne, haute).
Extrais de ce texte le nom, le téléphone et la ville de chaque personne citée. Renvoie du JSON et mets null quand l'information est absente.
Nano pour les étapes mécaniques : routage, étiquetage, extraction simple, filtrage. Mini dès que la sortie doit être mieux rédigée ou demande un vrai raisonnement.
Nano est de la génération GPT-5 et offre 400K de contexte. GPT-4o mini reste une option si votre pipeline tourne déjà dessus ; testez les deux sur un échantillon.
GPT-5.4 nano est de la génération suivante, texte seul lui aussi. Gardez GPT-5 nano si votre pipeline est déjà validé dessus, essayez 5.4 pour les nouveaux flux.
400K de tokens de contexte, jusqu’à 128K en sortie. Il lit les images et les PDF en plus du texte.
Remplacez l'URL de base par celle de Tchavi, utilisez votre clé API Tchavi et mettez model: "gpt-5-nano". Le reste de votre code ne change pas.
Oui. Rechargez votre compte Tchavi avec Orange Money, MTN MoMo, M-Pesa ou un autre opérateur mobile money : aucune carte bancaire n'est nécessaire. Les crédits arrivent dès que le paiement est confirmé et sont débités à l'usage.
Oui. Gardez votre SDK OpenAI actuel, remplacez simplement l'URL de base par celle de Tchavi (visible dans l'onglet API) et utilisez votre clé Tchavi. Le reste de votre code ne change pas.
import Tchavi from '@tchavi/sdk';
const client = new Tchavi({ apiKey: 'API_KEY' });
const response = await client.chat.completions.create({
model: 'gpt-5-nano',
messages: [
{
"role": "user",
"content": "Hello!"
}
],
});
console.log(response.choices[0].message.content);
console.log('Credits used:', response.tchavi.credits_used);Tous les paramètres acceptés par ce modèle. Consultez le SDK pour les types complets.
modelRequisIdentifiant du modèle de chat (ex. `gpt-5-nano`).
messagesRequisMessages de la conversation. Chaque élément a un `role` (system/user/assistant) et un `content` qui peut être soit une chaîne simple, soit un tableau de blocs de contenu (`text`, `image_url`, `document_url`).
temperature1Température d'échantillonnage entre 0 et 2. Plus haut = plus aléatoire.
max_tokensNombre maximum de tokens à générer dans la réponse.
max_completion_tokensAlias OpenAI pour `max_tokens`. Les deux fonctionnent ; si les deux sont fournis, `max_completion_tokens` prime.
streamfalseSi vrai, les deltas de message partiels sont streamés en Server-Sent Events.
toolsOutils pour le function-calling. Passe un tableau de `{ type: "function", function: { name, description, parameters } }`. Les appels d'outils renvoyés sont dans `choices[].message.tool_calls`. Réservé aux modèles avec `supportsTools: true`.
tool_choiceComment le modèle choisit parmi les outils : `"auto"` (par défaut), `"none"` pour forcer une réponse texte, ou `{ type: "function", function: { name } }` pour forcer un outil précis. Uniquement avec `supportsTools: true`.
response_formatContraint la sortie. Passe `{ type: "json_object" }` pour forcer un JSON valide (le modèle a quand même besoin d'une instruction JSON dans le prompt). Uniquement avec `supportsJsonMode: true`.
reasoning_effortProfondeur de raisonnement sur les modèles OpenAI o-series / GPT-5. Valeurs `"low"`, `"medium"`, `"high"`. Ignoré silencieusement par les autres modèles OpenAI.
top_p1Échantillonnage nucleus : seuls les tokens dans la masse de probabilité `top_p` sont considérés.
seedGraine entière pour une sortie déterministe. Même seed + même requête = même complétion, quand le fournisseur le supporte. OpenAI l'honore ; Anthropic l'ignore.
n1Nombre de complétions à générer en un appel. Défaut 1 ; chaque complétion supplémentaire est facturée.
stream_optionsOptions de streaming, ex. `{ "include_usage": true }` pour recevoir un dernier chunk SSE avec les compteurs d'usage. Effectif uniquement quand `stream: true`.
stopJusqu'à 4 séquences après lesquelles l'API cesse de générer.
frequency_penalty0Entre -2.0 et 2.0. Les valeurs positives pénalisent les tokens fréquents.
presence_penalty0Entre -2.0 et 2.0. Les valeurs positives encouragent à parler de nouveaux sujets.
userIdentifiant utilisateur final transmis au fournisseur pour le suivi modération / abus. Doit rester stable par utilisateur.
logit_biasBiais logit par token `{ "<tokenId>": <-100..100>, ... }`. Spécifique OpenAI ; Anthropic l'ignore.
messages[].content[].image_urlAttachez une image à un message utilisateur. Passez un bloc de contenu `{ "type": "image_url", "image_url": { "url": ... } }`. PNG / JPEG / WebP, jusqu'à 4 par requête. Seuls les modèles avec `supportsImageInput: true` acceptent ce bloc (ex. `gpt-4o`, `claude-opus-4-7`).
messages[].content[].document_urlAttachez un PDF à un message utilisateur. Passez un bloc de contenu `{ "type": "document_url", "document_url": { "url": ... } }`. Jusqu'à 5 PDF par requête. Seuls les modèles avec `supportsDocuments: true` acceptent ce bloc (ex. `claude-sonnet-4-6`, `gpt-4.1`).
parallel_tool_callstrueAutorise le modèle à appeler plusieurs outils en parallèle dans un même tour. Mettre à `false` pour forcer les appels séquentiels. Uniquement avec `supportsTools: true` (OpenAI).
Estimation sur 30 jours, pour un message type : ~500 tokens en entrée + ~150 en sortie, facturé au millième de crédit.