OpenAI: GPT-5.4 Nano

GPT-5.4 Nano is een tekstmodel van OpenAI, gepositioneerd als de meest lichtgewicht en kostenefficiënte variant van de GPT-5.4-familie. Het is gebouwd voor snelheidskritische en hoogvolume-taken, en het heeft een kennisafsluitdatum van 2025-08-31. Als je kiest tussen leden van de GPT-5.4-lijn, is dit degene die gericht is op werk met lage latentie in plaats van maximale capaciteit.

Het model accepteert tekst-, afbeeldings- en bestandsinvoer, en het retourneert alleen tekst. Het contextvenster is 400.000 tokens, met een maximale uitvoer van 128.000 tokens, dus lange documenten en grote afbeeldingssets kunnen in één verzoek worden verwerkt zonder opdelen. Omdat de uitvoer tekst is, moet elk gestructureerd resultaat dat je nodig hebt als tekst worden uitgedrukt, wat het model kan doen via zijn ondersteuning voor gestructureerde uitvoer.

Die mogelijkheden wijzen op een vrij specifieke set toepassingen. Classificatie-, extractie- en taggingtaken met hoog volume passen goed, omdat het model is ontworpen voor doorvoer en lage latentie. Afbeeldingsinvoer maakt het bruikbaar voor taken zoals het lezen van schermafbeeldingen, gescande formulieren of diagrammen en het retourneren van een tekstsamenvatting of transcriptie. Het grote contextvenster is geschikt voor vraagbeantwoording over lange documenten, samenvatting en analyse van meerdere bestanden, waarbij je de bronbestanden liever direct doorgeeft dan een retrieval-laag te bouwen. Tool calling en gestructureerde uitvoer maken het een redelijke keuze voor agent-achtige pipelines en voor stappen die geparseerde gegevens naar downstream-code moeten doorgeven.

Je roept het aan via de OpenAI-compatibele API van api14 met het model-id "openai/gpt-5.4-nano". De ondersteunde verzoekparameters 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, kunt bepalen hoeveel reasoning-inspanning het model levert, een specifiek antwoordformaat of gestructureerde uitvoer kunt aanvragen, een seed kunt instellen voor reproduceerbaarheid, en tools met een tool_choice kunt doorgeven om functieaanroepen aan te sturen. Reasoning-gerelateerde parameters laten je beslissen of reasoning-inhoud wordt getoond en hoe uitgebreid de uitvoer van het model is.

Het belangrijkste om af te wegen is de afweging die besloten ligt in zijn positionering: het is het lichtgewicht, kostenefficiënte lid van de familie, geoptimaliseerd voor snelheid en volume. Als een taak afhangt van de sterkste reasoning die de GPT-5.4-familie kan bieden, is een groter broertje waarschijnlijk de betere keuze, en Nano kun je het beste bewaren voor het hoogvolume-, latentiegevoelige werk waarvoor het is ontworpen.