OpenAI: GPT-5.4 Nano

GPT-5.4 Nano は OpenAI のテキストモデルで、GPT-5.4 ファミリーの中で最も軽量かつコスト効率の高いバリアントとして位置づけられています。速度が重視されるタスクや大量処理向けに構築されており、知識カットオフは 2025-08-31 です。GPT-5.4 シリーズの中でどれを選ぶかを検討しているなら、これは最大能力ではなく低レイテンシの作業を狙ったものです。

このモデルはテキスト、画像、ファイルの入力を受け付け、返すのはテキストのみです。コンテキストウィンドウは 400,000 トークン、最大出力は 128,000 トークンなので、長い文書や大量の画像セットもチャンク分割なしで 1 回のリクエストで処理できます。出力がテキストであるため、必要な構造化された結果はすべてテキストとして表現する必要があり、これはモデルの structured output サポートを通じて実現できます。

これらの機能は、かなり特定の用途を示しています。大量の分類、抽出、タグ付けのジョブは相性がよく、モデルはスループットと低レイテンシ向けに設計されています。画像入力により、スクリーンショット、スキャンしたフォーム、図を読み取り、テキストの要約や文字起こしを返すといったタスクにも使用できます。大きなコンテキストウィンドウは、検索レイヤーを構築するよりもソース資料を直接渡したい長文書の質問応答、要約、複数ファイルの分析に適しています。ツール呼び出しと structured outputs により、エージェント形式のパイプラインや、解析済みデータを下流のコードに渡す必要があるステップにも無理なく適合します。

呼び出しは api14 の OpenAI 互換 API を通じて、モデル id "openai/gpt-5.4-nano" を使用して行います。サポートされるリクエストパラメータは include_reasoning、max_completion_tokens、max_tokens、reasoning、reasoning_effort、response_format、seed、structured_outputs、tool_choice、tools、verbosity です。実際には、出力長を制限し、モデルが費やす reasoning effort の量を制御し、特定の response format や structured output を要求し、再現性のために seed を設定し、tools と tool_choice を渡して function calling を駆動できます。Reasoning 関連のパラメータにより、reasoning コンテンツを表に出すかどうか、およびモデル出力の冗長度を決められます。

主に検討すべき点は、その位置づけが示すトレードオフです。これはファミリーの中で軽量かつコスト効率の高いメンバーであり、速度と処理量に最適化されています。タスクが GPT-5.4 ファミリーで提供できる最強の reasoning に依存するなら、より大きな兄弟モデルのほうが適した選択肢になる可能性が高く、Nano はそれが設計された大量処理かつレイテンシに敏感な作業のために取っておくのが最善です。