GPT-5.4 Mini 的技术规格
| 项目 | GPT-5.4 Mini（基于官方信息 + 交叉验证的估算） |
|---|---|
| 模型系列 | GPT-5.4 系列（高性价比“mini”变体） |
| 提供方 | OpenAI |
| 输入类型 | 文本、图像 |
| 输出类型 | 文本 |
| 上下文窗口 | 400,000 tokens |
| 最大输出 tokens | 128,000 tokens |
| 知识截止时间 | ~2024 年 5 月 31 日（继承 mini 系列谱系） |
| 推理支持 | 是（轻量级，相较于完整版 GPT-5.4） |
| 工具支持 | 函数调用、网页搜索、文件搜索、agents（根据 GPT-5 家族推断） |
| 定位 | 高速、高性价比的准前沿模型 |
什么是 GPT-5.4 Mini？
GPT-5.4 Mini 是 GPT-5.4 的高性价比、高速变体，专为对延迟敏感、请求量高的工作负载而设计。它将 GPT-5.4 在推理、编码和多模态方面的大部分能力带入了一个更小、更快的模型中，并针对生产级系统进行了优化。
与更早期的 “mini” 模型相比，GPT-5.4 Mini 被定位为一种准前沿小模型，这意味着它在显著降低成本和响应时间的同时，性能已接近旗舰级模型。
GPT-5.4 Mini 的关键特性
- 高速推理： 针对低延迟应用进行了优化，例如聊天机器人、Copilot 和实时系统
- 大上下文窗口（400K）： 支持长文档、多步骤工作流和 agent 记忆
- 强大的编码与 agent 支持： 专为工具使用、多步骤推理和委派子 agent 任务而设计
- 多模态输入： 同时接受文本和图像输入，以支持更丰富的工作流
- 高性价比扩展： 相比 GPT-5.4 成本显著更低，同时保留强大的推理能力
- Agent 流水线优化： 非常适合大型模型负责规划、小型模型负责执行的多模型架构
GPT-5.4 Mini 的基准表现
- 在 SWE-Bench 风格的编码任务（~达到旗舰模型性能的 94–95%） 上接近 GPT-5.4 的表现 (基于发布讨论交叉验证的估算)
- 相比 GPT-5 Mini，在以下方面有显著提升：
- 推理准确性
- 工具使用可靠性
- 多模态理解
- 专为在 agent 工作流和编码基准测试 中超越前几代 “mini” 模型而设计
- 速度测量： 早期 API 测试者报告 GPT-5.4 Mini 的速度约为 ~180–190 tokens/秒（而旧版 GPT-5 mini 变体根据优先模式不同约为 ~55–120 t/s）。
👉 关键结论：GPT-5.4 Mini 以极低的成本和延迟提供了接近前沿的性能，使其非常适合可扩展系统。
代表性使用场景
- 编码助手与编辑器（IDE 插件、Copilot）： 快速上下文解析、代码库探索和快速补全，使 GPT-5.4 Mini 非常适合在编辑器内提供建议的场景，其中首 token 返回时间至关重要。GitHub Copilot 是一个早期集成案例。
- 子 agent / 委派执行器： 在主 agent 将简短、快速的任务（格式化、小型推理步骤、类似 grep 的搜索）委派给廉价且快速的执行器的场景中非常适用。OpenAI 将 mini/nano 定位为这类角色。
- 高吞吐 API 自动化： 适用于大批量代码生成、自动工单分流、大规模日志摘要等场景，在这些场景中，单次调用成本和延迟是主要约束。社区吞吐数据表明 mini 具有明显的运营优势。
- 工具封装与工具链： 适合快速工具调用的场景，模型可协调调用外部工具（搜索、grep、运行测试）并返回紧凑、可执行的输出。GPT-5.4 家族包含改进的“computer use”能力。
如何访问 GPT-5.4 Mini API
第 1 步：注册 API Key
登录 cometapi.com。如果您还不是我们的用户，请先注册。登录您的 CometAPI 控制台。获取接口访问凭证 API key。在个人中心的 API token 处点击 “Add Token”，获取 token key：sk-xxxxx 并提交。
第 2 步：向 GPT-5.4 Mini API 发送请求
选择 “gpt-5.4-mini” 端点以发送 API 请求，并设置请求体。请求方法和请求体可从我们网站的 API 文档中获取。我们的网站还提供 Apifox 测试，方便您使用。将 <YOUR_API_KEY> 替换为您账户中的实际 CometAPI key。base url 为 Chat Completions 和 Responses。
将您的问题或请求插入到 content 字段中——这就是模型将响应的内容。处理 API 响应以获取生成的答案。
第 3 步：获取并验证结果
处理 API 响应以获取生成的答案。处理完成后，API 将返回任务状态和输出数据。