OpenAI: GPT-5.4 Nano

GPT-5.4 Nano adalah model teks dari OpenAI, diposisikan sebagai varian paling ringan dan hemat biaya dari keluarga GPT-5.4. Model ini dibangun untuk tugas-tugas yang kritis terhadap kecepatan dan bervolume tinggi, serta memiliki knowledge cutoff 2025-08-31. Jika Anda memilih di antara anggota lini GPT-5.4, model inilah yang ditujukan untuk pekerjaan berlatensi rendah rather than kemampuan maksimal.

Model ini menerima input teks, gambar dan file, serta hanya mengembalikan teks. Context window-nya adalah 400.000 token, dengan output maksimum 128.000 token, sehingga dokumen panjang dan kumpulan gambar besar dapat ditangani dalam satu permintaan tanpa chunking. Karena outputnya berupa teks, hasil terstruktur apa pun yang Anda butuhkan harus dinyatakan sebagai teks, yang dapat dilakukan model melalui dukungan structured output-nya.

Kemampuan tersebut mengarah pada serangkaian penggunaan yang cukup spesifik. Pekerjaan klasifikasi, ekstraksi dan penandaan bervolume tinggi sangat cocok, karena model ini dirancang untuk throughput dan latensi rendah. Input gambar membuatnya dapat digunakan untuk tugas seperti membaca screenshot, formulir hasil pindai atau diagram dan mengembalikan ringkasan atau transkripsi teks. Context window yang besar cocok untuk tanya jawab dokumen panjang, peringkasan dan analisis multi-file di mana Anda lebih memilih meneruskan materi sumber secara langsung daripada membangun lapisan retrieval. Tool calling dan structured output membuatnya cukup cocok untuk pipeline bergaya agen dan untuk langkah-langkah yang harus memasukkan data hasil parsing ke kode hilir.

Anda memanggilnya melalui API yang kompatibel dengan OpenAI dari api14 menggunakan model id "openai/gpt-5.4-nano". Parameter permintaan yang didukung adalah include_reasoning, max_completion_tokens, max_tokens, reasoning, reasoning_effort, response_format, seed, structured_outputs, tool_choice, tools dan verbosity. Dalam praktiknya, itu berarti Anda dapat membatasi panjang output, mengontrol seberapa besar upaya reasoning yang dikeluarkan model, meminta format respons tertentu atau structured output, menetapkan seed untuk reproduktifitas, dan meneruskan tools dengan tool_choice untuk menggerakkan function calling. Parameter terkait reasoning memungkinkan Anda memutuskan apakah konten reasoning ditampilkan dan seberapa verbose output model.

Hal utama yang perlu dipertimbangkan adalah trade-off yang tersirat dari posisinya: model ini adalah anggota keluarga yang ringan dan hemat biaya, dioptimalkan untuk kecepatan dan volume. Jika suatu tugas bergantung pada reasoning terkuat yang dapat ditawarkan keluarga GPT-5.4, saudara yang lebih besar kemungkinan menjadi pilihan yang lebih baik, dan Nano paling baik disimpan untuk pekerjaan bervolume tinggi yang sensitif terhadap latensi sebagaimana dirancang.