Home/Models/OpenAI/GPT-5.4 nano
O

GPT-5.4 nano

Ввод:$0.16/M
Вывод:$1/M
Контекст:400,000
Максимальный вывод:128,000
GPT-5.4 nano is designed for tasks where speed and cost matter most like classification, data extraction, ranking, and sub-agents.
Новый
Коммерческое использование
Playground
Обзор
Функции
Цены
API
Версии

Технические характеристики GPT-5.4 Nano

ПараметрGPT-5.4 Nano (оценка по официальным данным и перекрестной валидации)
Семейство моделейсерия GPT-5.4 (ультралегкий вариант «nano»)
ПровайдерOpenAI
Типы входных данныхТекст
Типы выходных данныхТекст
Окно контекста128,000 – 200,000 токенов (диапазон на основе паттернов уровня nano)
Максимум токенов вывода32,000 – 64,000 токенов (оценочно)
Срез знаний~31 мая 2024 (унаследовано от mini/nano-линейки)
Поддержка рассужденийОграниченная (оптимизировано под эффективность, а не глубину)
Поддержка инструментовБазовый вызов функций (ограниченные возможности агента)
ПозиционированиеМодель вывода с крайне низкой стоимостью и высокой пропускной способностью

Что такое GPT-5.4 Nano?

GPT-5.4 Nano — самая компактная и экономичная модель в семействе GPT-5.4, предназначенная для масштабных нагрузок с низкими вычислительными затратами. Она отдает приоритет скорости, пропускной способности и экономичности, а не глубоким рассуждениям, что делает ее идеальной для простых, повторяющихся задач.

В отличие от GPT-5.4 или GPT-5.4 Mini, Nano оптимизирована для высокочастотного использования API, когда миллионы запросов нужно обрабатывать быстро и недорого.

Ключевые особенности GPT-5.4 Nano

  • Сверхнизкая задержка вывода: разработана для конвейеров реального времени и систем с высоким QPS
  • Экстремальная экономичность: идеально подходит для крупномасштабных внедрений (классификация, разметка, маршрутизация)
  • Облегченные рассуждения: надежно справляется с простыми инструкциями, но не с глубокими цепочками
  • Оптимизация под высокую пропускную способность: создана для пакетной обработки и параллельных нагрузок
  • Стабильный структурированный вывод: хорошо работает для задач форматирования JSON, извлечения и разметки
  • Удобен для конвейеров: часто используется как «рабочая модель» в многомодельных архитектурах

Производительность в бенчмарках GPT-5.4 Nano

  • Не ориентирована на передовые бенчмарки (например, SWE-Bench, GPQA)
  • Оптимизирована для:
    • Стабильность точности классификации
    • Надежность структурированного вывода
    • Тесты на задержку (существенно быстрее уровней Mini/Pro)
  • Обычно достигает высокой точности в узких задачах, но показывает значительно более низкие результаты в бенчмарках, требующих развитых рассуждений

👉 Ключевой вывод: GPT-5.4 Nano превосходит в бенчмарках на эффективность, а не в рейтингах по рассуждениям.

GPT-5.4-Nano по сравнению с другими моделями

МодельСильная сторонаОкно контекстаЛучший сценарий использования
GPT-5.4Максимальный интеллект~1M токеновСложные рассуждения, исследования
GPT-5.4 MiniБаланс производительности и скорости~400K токеновКодирование, агенты
GPT-5.4 NanoСамая быстрая и дешевая~400K токеновКлассификация, извлечение
GPT-5 NanoБолее ранняя базовая версия nano~400K токеновБазовые задачи NLP

👉 Ключевой вывод:

  • Используйте Nano для масштабирования
  • Используйте Mini для сбалансированного интеллекта
  • Используйте Full/Pro для сложных рассуждений

Ограничения GPT-5.4 Nano

  • Слабая производительность на задачах с многошаговыми рассуждениями или сложной логикой
  • Ограниченная эффективность при генерации кода или продвинутой аналитике
  • Сниженные мультимодальные возможности (в основном ориентирована на текст)
  • Не подходит для задач, критичных для принятия решений, или требующих высокой точности рассуждений

Типовые варианты использования

  1. Классификация текста и разметка — тональность, категории, модерация
  2. Конвейеры извлечения данных — масштабный структурированный вывод JSON
  3. Маршрутизация и оркестрация — выбор следующей модели/инструмента для вызова
  4. Индексация поиска и препроцессинг — разметка фрагментов, генерация метаданных
  5. Высоконагруженная автоматизация — миллионы легковесных вызовов API

Как получить доступ к API GPT-5.4 Nano

Шаг 1: Получение ключа API

Войдите на cometapi.com. Если вы еще не наш пользователь, пожалуйста, сначала зарегистрируйтесь. Войдите в консоль CometAPI. Получите учетный API-ключ доступа к интерфейсу. Нажмите «Add Token» в разделе API token в личном кабинете, получите ключ токена: sk-xxxxx и отправьте.

cometapi-key

Шаг 2: Отправка запросов к API GPT-5.4 Nano

Выберите эндпоинт “gpt-5.4-nano” для отправки запроса к API и задайте тело запроса. Метод и тело запроса берутся из нашей документации по API на сайте. На нашем сайте также доступен тест в Apifox для вашего удобства. Замените <YOUR_API_KEY> на ваш реальный ключ CometAPI из аккаунта. Базовый URL — Chat Completions и Responses.

Вставьте ваш вопрос или запрос в поле content — на него модель и ответит. Обработайте ответ API, чтобы получить сгенерированный результат.

Шаг 3: Получение и проверка результатов

Обработайте ответ API, чтобы получить сгенерированный ответ. После обработки API возвращает статус задачи и выходные данные.

ЧАВО

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

GPT-5.4 Nano is best suited for high-volume tasks like classification, tagging, routing, and structured data extraction where speed and cost efficiency are critical.

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

GPT-5.4 Nano is significantly faster and cheaper but has much weaker reasoning and coding capabilities compared to GPT-5.4 Mini.

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

No, GPT-5.4 Nano is not designed for deep reasoning and performs poorly on complex multi-step tasks compared to larger models.

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

Yes, it is optimized for ultra-low latency and high throughput, making it ideal for real-time pipelines and large-scale API workloads.

Does GPT-5.4 Nano support structured outputs like JSON?

Yes, GPT-5.4 Nano is highly effective at generating consistent structured outputs such as JSON for extraction and labeling tasks.

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

Use GPT-5.4 Nano when cost and speed matter more than reasoning quality, especially in simple, repeatable tasks at scale.

What are the limitations of GPT-5.4 Nano API?

Its main limitations include weak reasoning ability, limited coding performance, and reduced effectiveness for complex or decision-critical applications.

Функции для GPT-5.4 nano

Изучите ключевые функции GPT-5.4 nano, разработанные для повышения производительности и удобства использования. Узнайте, как эти возможности могут принести пользу вашим проектам и улучшить пользовательский опыт.

Цены для GPT-5.4 nano

Изучите конкурентоспособные цены на GPT-5.4 nano, разработанные для различных бюджетов и потребностей использования. Наши гибкие планы гарантируют, что вы платите только за то, что используете, что упрощает масштабирование по мере роста ваших требований. Узнайте, как GPT-5.4 nano может улучшить ваши проекты, сохраняя при этом управляемые расходы.
Цена Comet (USD / M Tokens)Официальная цена (USD / M Tokens)Скидка
Ввод:$0.16/M
Вывод:$1/M
Ввод:$0.2/M
Вывод:$1.25/M
-20%

Пример кода и API для GPT-5.4 nano

Получите доступ к исчерпывающим примерам кода и ресурсам API для GPT-5.4 nano, чтобы упростить процесс интеграции. Наша подробная документация предоставляет пошаговые инструкции, помогая вам использовать весь потенциал GPT-5.4 nano в ваших проектах.
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)

Версии GPT-5.4 nano

Причина наличия нескольких снимков GPT-5.4 nano может включать такие потенциальные факторы, как: изменения в выходных данных после обновлений, требующие сохранения старых снимков для обеспечения согласованности; предоставление разработчикам переходного периода для адаптации и миграции; а также наличие разных снимков, соответствующих глобальным или региональным конечным точкам для оптимизации пользовательского опыта. Для получения подробной информации о различиях между версиями обратитесь к официальной документации.
version
gpt-5.4-nano
gpt-5.4-nano-2026-03-17

Больше моделей