OpenAI: GPT-5.4 Mini

GPT-5.4 Mini is een tekstmodel van OpenAI, gepositioneerd als een sneller en efficiënter lid van de GPT-5.4-familie. Het brengt de kernmogelijkheden van GPT-5.4 naar workloads waar doorvoer belangrijk is, wat het een redelijke standaardkeuze maakt wanneer je GPT-5.4-achtig gedrag wilt zonder het latency- of capaciteitsprofiel van het grotere model. Het werd door de provider uitgebracht op 2026-03-17, en de knowledge cutoff is 2025-08-31.

Het model accepteert tekst-, afbeeldings- en bestandsinvoer, en het retourneert tekst. Het contextvenster is 400.000 tokens, met een maximale uitvoer van 128.000 tokens, dus lange documenten, grote codebases of uitgebreide gespreksgeschiedenissen kunnen in één verzoek worden verwerkt. De provider beschrijft sterke prestaties op het gebied van reasoning en coding, en het model biedt reasoning-besturing, wat betekent dat je kunt afstemmen hoeveel interne reasoning-inspanning het toepast in plaats van het als een vaste black box te behandelen.

Die mogelijkheden wijzen op een redelijk breed scala aan praktische toepassingen. Document- en bestandsanalyse werkt goed gezien de combinatie van bestandsinvoer en een grote context: contracten, rapporten, logs of onderzoeksmateriaal kunnen worden aangeleverd en samengevat of bevraagd. Afbeeldingsinvoer ondersteunt taken zoals het lezen van screenshots, diagrammen of gescande pagina's naast tekstinstructies. Coding-assistentie, gestructureerde data-extractie en meerstaps-reasoning over lange invoer passen allemaal goed, en de parameters reasoning effort en verbosity laten je diepgang afwegen tegen snelheid, afhankelijk van de taak.

Je roept het aan via de OpenAI-compatibele API van api14 met het model-id "openai/gpt-5.4-mini". Omdat de interface de vorm van OpenAI chat completions volgt, werken bestaande OpenAI SDK's en clients over het algemeen met alleen een wijziging van base URL en key. De ondersteunde request-parameters zijn include_reasoning, max_completion_tokens, max_tokens, reasoning, reasoning_effort, response_format, seed, structured_outputs, tool_choice, tools en verbosity. In de praktijk betekent dat je de uitvoerlengte kunt beperken, deterministische sampling kunt aanvragen met seed, JSON-achtige uitvoer kunt afdwingen via response_format of structured_outputs, function calling kunt definiëren met tools en tool_choice, en reasoning en verbosity expliciet kunt besturen.

Er is geen vermelde beperking buiten de modaliteitsgrens: uitvoer is alleen tekst, dus het genereren van afbeeldingen of audio valt buiten bereik. Als je workload afhankelijk is van niet-tekstuele uitvoer, is een ander model vereist. Anders is GPT-5.4 Mini een verstandige keuze wanneer je een grote context, begrip van afbeeldingen en bestanden, toolgebruik en configureerbare reasoning in één model wilt.