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Home/Models/OpenAI/GPT-5.4 nano
O

GPT-5.4 nano

Entrada:$0.16/M
Saída:$1/M
Contexto:400,000
Saída Máxima:128,000
O GPT-5.4 nano foi projetado para tarefas em que a velocidade e o custo são os que mais importam, como classificação, extração de dados, ranqueamento e subagentes.
Novo
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Preços
API
Versões

Especificações técnicas do GPT-5.4 Nano

ItemGPT-5.4 Nano (estimado a partir de fontes oficiais + validação cruzada)
Model familysérie GPT-5.4 (variante “nano” ultraleve)
ProviderOpenAI
Input typesTexto
Output typesTexto
Context window128,000 – 200,000 tokens (faixa baseada em padrões do nível nano)
Max output tokens32,000 – 64,000 tokens (estimado)
Knowledge cutoff~31 de maio de 2024 (herdado da linhagem mini/nano)
Reasoning supportLimitado (otimizado para eficiência em vez de profundidade)
Tool supportChamadas de função básicas (capacidades de agente limitadas)
PositioningModelo de inferência de custo ultrabaixo e alto rendimento

O que é o GPT-5.4 Nano?

O GPT-5.4 Nano é o menor e mais econômico da família GPT-5.4, projetado para cargas de trabalho em larga escala com baixo consumo computacional. Ele prioriza velocidade, rendimento e eficiência de custo em vez de raciocínio profundo, tornando-o ideal para tarefas simples e repetitivas.

Diferentemente do GPT-5.4 ou do GPT-5.4 Mini, o Nano é otimizado para uso de API de alta frequência, em que milhões de solicitações precisam ser processadas de forma rápida e econômica.

Principais recursos do GPT-5.4 Nano

  • Inferência com latência ultrabaixa: projetada para pipelines em tempo real e sistemas de alta QPS
  • Eficiência de custo extrema: ideal para implantações em grande escala (classificação, etiquetagem, roteamento)
  • Raciocínio leve: lida de forma confiável com instruções simples, mas não com cadeias profundas
  • Otimização para alto rendimento: criada para processamento em lote e cargas paralelas
  • Saída estruturada estável: funciona bem para formatação JSON, extração e tarefas de rotulagem
  • Design compatível com pipelines: comumente usado como “modelo executor” em arquiteturas multimodelo

Desempenho em benchmarks do GPT-5.4 Nano

  • Não é voltado para benchmarks de fronteira (por exemplo, SWE-Bench, GPQA)
  • Otimizado para:
    • Consistência da acurácia de classificação
    • Confiabilidade na saída estruturada
    • Benchmarks de latência (substancialmente mais rápido que os níveis Mini/Pro)
  • Normalmente atinge alta precisão em tarefas de escopo restrito, mas desempenho significativamente inferior em benchmarks que exigem muito raciocínio

👉 Se você está em dúvida entre usar o GPT-5.4 Nano ou o Mini, a diferença-chave é: o GPT-5.4 Nano se destaca em benchmarks de eficiência, não em rankings de raciocínio.

GPT-5.4-Nano vs Outros modelos

ModeloPonto forteJanela de contextoMelhor caso de uso
GPT-5.4Inteligência máxima~1M tokensRaciocínio complexo, pesquisa
GPT-5.4 MiniDesempenho e velocidade equilibrados~400K tokensProgramação, agentes
GPT-5.4 NanoMais rápido e mais barato~400K tokensClassificação, extração
GPT-5 NanoBaseline nano anterior~400K tokensTarefas básicas de PLN

👉 Mensagem-chave:

  • Use o Nano para escala
  • Use o Mini para inteligência equilibrada
  • Use o Full/Pro para raciocínio complexo

Limitações do GPT-5.4 Nano

  • Desempenho fraco em raciocínio de múltiplas etapas ou tarefas de lógica complexa
  • Eficácia limitada em geração de código ou análise avançada
  • Capacidade multimodal reduzida (principalmente voltado para texto)
  • Não é adequado para tarefas de raciocínio críticas para decisões ou que exigem alta precisão

Casos de uso representativos

  1. Classificação e etiquetagem de texto — sentimento, categorias, moderação
  2. Pipelines de extração de dados — saída JSON estruturada em escala
  3. Roteamento e orquestração — decidir qual modelo/ferramenta chamar em seguida
  4. Indexação e pré-processamento de busca — rotulagem de segmentos, geração de metadados
  5. Tarefas de automação em alto volume — milhões de chamadas de API leves

Como acessar a API do GPT-5.4 Nano

Etapa 1: Cadastre-se para obter a chave de API

Faça login em cometapi.com. Se você ainda não é nosso usuário, registre-se primeiro. Acesse seu console CometAPI. Obtenha a chave de API (credencial de acesso) da interface. Clique em “Add Token” no token de API na central pessoal, obtenha a chave do token: sk-xxxxx e envie.

cometapi-key

Etapa 2: Enviar solicitações à API do GPT-5.4 Nano

Selecione o endpoint “gpt-5.4-nano” para enviar a solicitação à API e definir o corpo da solicitação. O método e o corpo da solicitação são obtidos na documentação de API do nosso site. Nosso site também fornece teste no Apifox para sua conveniência. Substitua <YOUR_API_KEY> pela sua chave CometAPI real da sua conta. o URL base é Chat Completions e Responses.

Insira sua pergunta ou solicitação no campo content — é a isso que o modelo responderá. Processe a resposta da API para obter a resposta gerada.

Etapa 3: Recuperar e verificar os resultados

Processe a resposta da API para obter a resposta gerada. Após o processamento, a API retorna o status da tarefa e os dados de saída.

FAQ

What tasks is GPT-5.4 Nano API best suited for?

O GPT-5.4 Nano é mais adequado para tarefas de alto volume, como classificação, rotulagem, roteamento e extração de dados estruturados, em que velocidade e eficiência de custo são fundamentais.

How does GPT-5.4 Nano compare to GPT-5.4 Mini?

O GPT-5.4 Nano é significativamente mais rápido e mais barato, mas tem capacidades de raciocínio e de programação muito mais fracas em comparação com o GPT-5.4 Mini.

Can GPT-5.4 Nano API handle complex reasoning or multi-step workflows?

Não, o GPT-5.4 Nano não foi projetado para raciocínio profundo e apresenta desempenho inferior em tarefas complexas de múltiplas etapas em comparação com modelos maiores.

Is GPT-5.4 Nano API suitable for real-time high-throughput systems?

Sim, ele é otimizado para latência ultrabaixa e alta taxa de transferência, o que o torna ideal para pipelines em tempo real e cargas de trabalho de API em larga escala.

Does GPT-5.4 Nano support structured outputs like JSON?

Sim, o GPT-5.4 Nano é altamente eficaz na geração de saídas estruturadas consistentes, como JSON, para tarefas de extração e rotulagem.

When should I use GPT-5.4 Nano instead of GPT-5.4 or Mini?

Use o GPT-5.4 Nano quando custo e velocidade forem mais importantes do que a qualidade do raciocínio, especialmente em tarefas simples e repetitivas em grande escala.

What are the limitations of GPT-5.4 Nano API?

Suas principais limitações incluem capacidade de raciocínio fraca, desempenho limitado em programação e eficácia reduzida para aplicações complexas ou críticas para a tomada de decisão.

Recursos para GPT-5.4 nano

Explore os principais recursos do GPT-5.4 nano, projetado para aprimorar o desempenho e a usabilidade. Descubra como essas capacidades podem beneficiar seus projetos e melhorar a experiência do usuário.

Preços para GPT-5.4 nano

Explore preços competitivos para GPT-5.4 nano, projetado para atender diversos orçamentos e necessidades de uso. Nossos planos flexíveis garantem que você pague apenas pelo que usar, facilitando o dimensionamento conforme suas necessidades crescem. Descubra como GPT-5.4 nano pode aprimorar seus projetos mantendo os custos gerenciáveis.
Preço do Comet (USD / M Tokens)Preço Oficial (USD / M Tokens)Desconto
Entrada:$0.16/M
Saída:$1/M
Entrada:$0.2/M
Saída:$1.25/M
-20%

Código de exemplo e API para GPT-5.4 nano

Acesse código de exemplo abrangente e recursos de API para GPT-5.4 nano para otimizar seu processo de integração. Nossa documentação detalhada fornece orientação passo a passo, ajudando você a aproveitar todo o potencial do GPT-5.4 nano em seus projetos.
POST
/v1/chat/completions
POST
/v1/responses
Python
JavaScript
Curl
from openai import OpenAI
import os

# Get your CometAPI key from https://api.cometapi.com/console/token, and paste it here
COMETAPI_KEY = os.environ.get("COMETAPI_KEY") or "<YOUR_COMETAPI_KEY>"
BASE_URL = "https://api.cometapi.com/v1"

client = OpenAI(base_url=BASE_URL, api_key=COMETAPI_KEY)

response = client.responses.create(
    model="gpt-5.4-nano",
    input="How much gold would it take to coat the Statue of Liberty in a 1mm layer?",
    reasoning={"effort": "none"},
)

print(response.output_text)

Python Code Example

from openai import OpenAI
import os

# Get your CometAPI key from https://api.cometapi.com/console/token, and paste it here
COMETAPI_KEY = os.environ.get("COMETAPI_KEY") or "<YOUR_COMETAPI_KEY>"
BASE_URL = "https://api.cometapi.com/v1"

client = OpenAI(base_url=BASE_URL, api_key=COMETAPI_KEY)

response = client.responses.create(
    model="gpt-5.4-nano",
    input="How much gold would it take to coat the Statue of Liberty in a 1mm layer?",
    reasoning={"effort": "none"},
)

print(response.output_text)

JavaScript Code Example

import OpenAI from "openai";

// Get your CometAPI key from https://api.cometapi.com/console/token, and paste it here
const COMETAPI_KEY = process.env.COMETAPI_KEY || "<YOUR_COMETAPI_KEY>";
const BASE_URL = "https://api.cometapi.com/v1";

const client = new OpenAI({
  apiKey: COMETAPI_KEY,
  baseURL: BASE_URL,
});

const response = await client.responses.create({
  model: "gpt-5.4-nano",
  input: "How much gold would it take to coat the Statue of Liberty in a 1mm layer?",
  reasoning: {
    effort: "none",
  },
});

console.log(response.output_text);

Curl Code Example

#!/usr/bin/env bash
# Get your CometAPI key from https://api.cometapi.com/console/token
# Export it as: export COMETAPI_KEY="your-key-here"

response=$(curl --silent --location --request POST "https://api.cometapi.com/v1/responses" \
  --header "Authorization: Bearer $COMETAPI_KEY" \
  --header "Content-Type: application/json" \
  --header "Accept: application/json" \
  --data-raw '{
    "model": "gpt-5.4-nano",
    "input": "How much gold would it take to coat the Statue of Liberty in a 1mm layer?",
    "reasoning": {
      "effort": "none"
    }
  }')

if command -v jq >/dev/null 2>&1; then
  printf '%s\n' "$response" | jq -r '(
    [
      .output[]?
      | select(.type == "message")
      | .content[]?
      | select(.type == "output_text")
      | .text
    ][0]
  ) // .output_text // .'
else
  printf '%s\n' "$response"
fi

Versões do GPT-5.4 nano

O motivo pelo qual GPT-5.4 nano possui múltiplas versões instantâneas pode incluir fatores como variações na saída após atualizações que exigem versões antigas para consistência, fornecendo aos desenvolvedores um período de transição para adaptação e migração, e diferentes versões correspondentes a endpoints globais ou regionais para otimizar a experiência do usuário. Para diferenças detalhadas entre versões, consulte a documentação oficial.
version
gpt-5.4-nano
gpt-5.4-nano-2026-03-17

Mais modelos

C

Claude Opus 4.7

Entrada:$3/M
Saída:$15/M
O modelo mais inteligente para agentes e programação
A

Claude Sonnet 4.6

Entrada:$2.4/M
Saída:$12/M
Claude Sonnet 4.6 é o nosso modelo Sonnet mais capaz até agora. É uma atualização completa das capacidades do modelo em programação, uso do computador, raciocínio de longo contexto, planejamento de agentes, trabalho de conhecimento e design. Sonnet 4.6 também apresenta uma janela de contexto de 1M tokens em beta.
O

GPT 5.5 Pro

Entrada:$24/M
Saída:$144/M
Um modelo avançado projetado para lógica extremamente complexa e exigências profissionais, representando o mais alto padrão de raciocínio profundo e capacidades analíticas precisas.
O

GPT 5.5

Entrada:$4/M
Saída:$24/M
Um modelo multimodal carro-chefe de próxima geração que equilibra desempenho excepcional com respostas eficientes, dedicado a fornecer serviços de IA de uso geral abrangentes e estáveis.
O

GPT Image 2 ALL

Por Solicitação:$0.04
GPT Image 2 é o modelo de geração de imagens de última geração da OpenAI para gerar e editar imagens com rapidez e alta qualidade. Ele suporta tamanhos de imagem flexíveis e entradas de imagem de alta fidelidade.
O

GPT 5.5 ALL

Entrada:$4/M
Saída:$24/M
O GPT-5.5 se destaca na escrita de código, na pesquisa online, na análise de dados e nas operações entre ferramentas. O modelo não apenas aumenta sua autonomia ao lidar com tarefas complexas de múltiplas etapas, mas também melhora significativamente as capacidades de raciocínio e a eficiência de execução, mantendo a mesma latência que seu predecessor, marcando um passo importante rumo à automação de escritório automatizada em IA.

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