OpenAI: GPT-5.4 Mini

GPT-5.4 Mini, OpenAI का एक टेक्स्ट मॉडल है, जिसे GPT-5.4 परिवार के एक तेज़ और अधिक कुशल सदस्य के रूप में प्रस्तुत किया गया है। यह GPT-5.4 की मुख्य क्षमताओं को उन कार्यभारों तक ले जाता है जहाँ थ्रूपुट मायने रखता है, जिससे यह एक उचित डिफ़ॉल्ट विकल्प बनता है जब आप बड़े मॉडल की लेटेंसी या क्षमता प्रोफ़ाइल के बिना GPT-5.4 जैसा व्यवहार चाहते हैं। इसे प्रदाता द्वारा 2026-03-17 को जारी किया गया था, और इसका नॉलेज कटऑफ 2025-08-31 है।

मॉडल टेक्स्ट, इमेज और फ़ाइल इनपुट स्वीकार करता है, और यह टेक्स्ट लौटाता है। इसकी कॉन्टेक्स्ट विंडो 400,000 टोकन है, अधिकतम आउटपुट 128,000 टोकन है, इसलिए लंबे दस्तावेज़, बड़े कोडबेस या विस्तारित बातचीत इतिहास को एक ही अनुरोध में संभाला जा सकता है। प्रदाता रीज़निंग और कोडिंग में मज़बूत प्रदर्शन का वर्णन करता है, और मॉडल रीज़निंग नियंत्रण प्रदान करता है, जिसका अर्थ है कि आप तय कर सकते हैं कि यह कितना आंतरिक रीज़निंग प्रयास लागू करता है, बजाय इसे एक निश्चित ब्लैक बॉक्स मानने के।

ये क्षमताएँ व्यावहारिक उपयोगों के काफ़ी विस्तृत सेट की ओर संकेत करती हैं। फ़ाइल इनपुट और बड़े कॉन्टेक्स्ट के संयोजन को देखते हुए दस्तावेज़ और फ़ाइल विश्लेषण अच्छी तरह काम करता है: अनुबंध, रिपोर्ट, लॉग या शोध सामग्री को पास किया जा सकता है और सारांशित या क्वेरी किया जा सकता है। इमेज इनपुट स्क्रीनशॉट, आरेख या स्कैन किए गए पृष्ठों को टेक्स्ट निर्देशों के साथ पढ़ने जैसे कार्यों का समर्थन करता है। कोडिंग सहायता, संरचित डेटा निष्कर्षण और लंबे इनपुट पर बहु-चरणीय रीज़निंग सभी स्वाभाविक रूप से उपयुक्त हैं, और reasoning effort तथा verbosity पैरामीटर आपको कार्य के आधार पर गहराई और गति के बीच संतुलन बनाने देते हैं।

आप इसे model id "openai/gpt-5.4-mini" का उपयोग करके api14 के OpenAI-संगत API के माध्यम से कॉल करते हैं। चूँकि इंटरफ़ेस OpenAI chat completions के स्वरूप का अनुसरण करता है, मौजूदा OpenAI SDK और क्लाइंट आम तौर पर केवल base URL और key में बदलाव के साथ काम करते हैं। समर्थित अनुरोध पैरामीटर हैं include_reasoning, max_completion_tokens, max_tokens, reasoning, reasoning_effort, response_format, seed, structured_outputs, tool_choice, tools और verbosity। व्यवहार में इसका अर्थ है कि आप आउटपुट लंबाई सीमित कर सकते हैं, seed के साथ नियतात्मक सैंपलिंग का अनुरोध कर सकते हैं, response_format या structured_outputs के माध्यम से JSON शैली आउटपुट लागू कर सकते हैं, tools और tool_choice के साथ function calling परिभाषित कर सकते हैं, और रीज़निंग तथा verbosity को स्पष्ट रूप से नियंत्रित कर सकते हैं।

मोडालिटी सीमा के अलावा कोई घोषित प्रतिबंध नहीं है: आउटपुट केवल टेक्स्ट है, इसलिए इमेज या ऑडियो जनरेशन इसके दायरे से बाहर है। यदि आपका कार्यभार गैर-टेक्स्ट आउटपुट पर निर्भर करता है, तो एक अलग मॉडल आवश्यक है। अन्यथा, GPT-5.4 Mini एक समझदार विकल्प है जब आप एक ही मॉडल में बड़ा कॉन्टेक्स्ट, इमेज और फ़ाइल समझ, टूल उपयोग और कॉन्फ़िगर करने योग्य रीज़निंग चाहते हैं।