ข้อกำหนดทางเทคนิคของ GPT-5.4 Mini
| รายการ | GPT-5.4 Mini (ประมาณการจากข้อมูลทางการ + การตรวจสอบไขว้) |
|---|---|
| ตระกูลโมเดล | ซีรีส์ GPT-5.4 (รุ่น “mini” ที่คุ้มค่าและประหยัดต้นทุน) |
| ผู้ให้บริการ | OpenAI |
| ชนิดอินพุต | ข้อความ, รูปภาพ |
| ชนิดเอาต์พุต | ข้อความ |
| หน้าต่างบริบท | 400,000 โทเคน |
| โทเคนผลลัพธ์สูงสุด | 128,000 โทเคน |
| ขอบเขตความรู้ถึง | ~31 พฤษภาคม 2024 (สืบทอดสายผลิตภัณฑ์ mini) |
| รองรับการให้เหตุผล | ใช่ (เวอร์ชันเบากว่าเมื่อเทียบกับ GPT-5.4 แบบเต็ม) |
| รองรับเครื่องมือ | การเรียกใช้ฟังก์ชัน, การค้นเว็บ, การค้นไฟล์, เอเจนต์ (อนุมานจากตระกูล GPT-5) |
| การจัดวางตำแหน่ง | โมเดลความเร็วสูง คุ้มค่า ใกล้ระดับแนวหน้า |
GPT-5.4 Mini คืออะไร?
GPT-5.4 Mini คือรุ่นย่อยที่คุ้มค่าและความเร็วสูงของ GPT-5.4 ออกแบบมาสำหรับงานที่ไวต่อความหน่วงและปริมาณสูง นำความสามารถด้านการให้เหตุผล การเขียนโค้ด และมัลติโหมดของ GPT-5.4 มาสู่โมเดลที่เล็กลงและเร็วขึ้นซึ่งเหมาะสำหรับระบบระดับโปรดักชัน
เมื่อเทียบกับโมเดล “mini” รุ่นก่อน GPT-5.4 Mini ถูกวางตำแหน่งเป็นโมเดลขนาดเล็กใกล้ระดับแนวหน้า หมายความว่าสมรรถนะเข้าใกล้ระดับเรือธง ขณะเดียวกันลดต้นทุนและเวลาในการตอบสนองลงอย่างมาก
คุณสมบัติหลักของ GPT-5.4 Mini
- การอนุมานความเร็วสูง: ปรับแต่งสำหรับงานหน่วงต่ำ เช่น แชตบอต โคไพลอต และระบบเรียลไทม์
- หน้าต่างบริบทขนาดใหญ่ (400K): รองรับเอกสารยาว เวิร์กโฟลว์หลายขั้น และหน่วยความจำของเอเจนต์
- รองรับการเขียนโค้ดและเอเจนต์อย่างแข็งแกร่ง: ออกแบบเพื่อการใช้เครื่องมือ การให้เหตุผลหลายขั้น และงานที่มอบหมายให้ซับเอเจนต์
- อินพุตมัลติโหมด: รับทั้งข้อความและรูปภาพเพื่อเวิร์กโฟลว์ที่หลากหลายยิ่งขึ้น
- การขยายตัวที่คุ้มค่า: ถูกกว่ามากเมื่อเทียบกับ GPT-5.4 ขณะยังคงความสามารถด้านการให้เหตุผลที่แข็งแกร่ง
- การเพิ่มประสิทธิภาพไปป์ไลน์ของเอเจนต์: เหมาะสำหรับสถาปัตยกรรมหลายโมเดลที่โมเดลใหญ่ทำหน้าที่วางแผนและโมเดล mini ทำหน้าที่ปฏิบัติ
สมรรถนะตามชุดทดสอบของ GPT-5.4 Mini
- เข้าใกล้สมรรถนะของ GPT-5.4 ในงานเขียนโค้ดสไตล์ SWE-Bench (~94–95% ของระดับเรือธง) (ประมาณการที่ผ่านการตรวจสอบไขว้จากการอภิปรายช่วงเปิดตัว)
- ปรับปรุงอย่างมีนัยสำคัญเมื่อเทียบกับ GPT-5 Mini ในด้าน:
- ความแม่นยำในการให้เหตุผล
- ความน่าเชื่อถือในการใช้เครื่องมือ
- ความเข้าใจแบบมัลติโหมด
- ออกแบบให้เหนือกว่ารุ่น “mini” ก่อนหน้าในเวิร์กโฟลว์เอเจนต์และชุดทดสอบการเขียนโค้ด
- การวัดความเร็ว: ผู้ทดสอบ API ระยะแรกแจ้งว่า ~180–190 โทเคน/วินาที บน GPT-5.4 Mini (เทียบกับ ~55–120 t/s สำหรับรุ่น GPT-5 mini เก่าขึ้นอยู่กับโหมดลำดับความสำคัญ)
👉 สาระสำคัญ: GPT-5.4 Mini มอบสมรรถนะใกล้ระดับแนวหน้าในขณะที่ลดต้นทุนและความหน่วงลงอย่างมาก เหมาะอย่างยิ่งสำหรับระบบที่ต้องขยายได้

กรณีการใช้งานตัวอย่าง
- ผู้ช่วยเขียนโค้ดและตัวแก้ไข (ปลั๊กอิน IDE, Copilot): การวิเคราะห์บริบทอย่างรวดเร็ว การสำรวจฐานโค้ด และการเติมข้อความที่รวดเร็วทำให้ GPT-5.4 Mini เหมาะสำหรับข้อเสนอแนะในตัวแก้ไขที่เวลาถึงโทเคนแรกมีความสำคัญ GitHub Copilot เป็นการผสานการใช้งานช่วงแรก
- ซับเอเจนต์/ผู้ปฏิบัติงานที่ได้รับมอบหมาย: เมื่อเอเจนต์หลักมอบหมายงานสั้น ๆ และเร็ว (การจัดรูปแบบ ขั้นตอนการให้เหตุผลขนาดเล็ก การค้นหาแบบ grep) ให้กับผู้ปฏิบัติงานที่ราคาถูกและเร็ว OpenAI วางตำแหน่ง mini/nano สำหรับบทบาทเหล่านี้
- ระบบอัตโนมัติผ่าน API ปริมาณสูง: การสร้างโค้ดเป็นชุด การคัดแยกทิคเก็ตอัตโนมัติ การสรุปล็อกในสเกลใหญ่ที่ต้นทุนต่อคำขอและความหน่วงเป็นข้อจำกัดหลัก ตัวเลขปริมาณงานจากชุมชนบ่งชี้ถึงข้อได้เปรียบด้านการปฏิบัติงานที่ชัดเจนสำหรับ mini
- การห่อหุ้มเครื่องมือและสายโซ่เครื่องมือ: การเรียกใช้เครื่องมืออย่างรวดเร็วที่โมเดลประสานการเรียกไปยังเครื่องมือภายนอก (search, grep, run tests) และส่งคืนผลลัพธ์ที่กะทัดรัดและนำไปปฏิบัติได้จริง ตระกูล GPT-5.4 รวมความสามารถ “computer use” ที่ปรับปรุงแล้ว
วิธีเข้าถึง GPT-5.4 Mini API
ขั้นตอนที่ 1: ลงทะเบียนรับ API Key
เข้าสู่ระบบที่ cometapi.com หากคุณยังไม่เป็นผู้ใช้ของเรา โปรดลงทะเบียนก่อน ลงชื่อเข้าใช้ CometAPI console รับคีย์ API สำหรับเข้าถึงอินเทอร์เฟซ คลิก “Add Token” ที่ API token ในศูนย์ส่วนบุคคล รับ token key: sk-xxxxx แล้วส่ง

ขั้นตอนที่ 2: ส่งคำขอไปยัง GPT-5.4 Mini API
เลือกปลายทาง “gpt-5.4-mini” เพื่อส่งคำขอ API และกำหนด request body วิธีการและ request body ของคำขอสามารถดูได้จากเอกสาร API บนเว็บไซต์ของเรา เว็บไซต์ยังมีการทดสอบผ่าน Apifox เพื่อความสะดวกของคุณ แทนที่ <YOUR_API_KEY> ด้วย CometAPI key จริงจากบัญชีของคุณ base url คือ Chat Completions และ Responses
ป้อนคำถามหรือคำขอของคุณในช่อง content—นี่คือสิ่งที่โมเดลจะตอบสนอง ประมวลผลการตอบกลับของ API เพื่อรับคำตอบที่สร้างขึ้น
ขั้นตอนที่ 3: เรียกดูและตรวจสอบผลลัพธ์
ประมวลผลการตอบกลับของ API เพื่อรับคำตอบที่สร้างขึ้น หลังการประมวลผล API จะตอบกลับด้วยสถานะงานและข้อมูลผลลัพธ์