OpenAI: GPT-5.4 Mini

GPT-5.4 Mini to model tekstowy od OpenAI, pozycjonowany jako szybszy i wydajniejszy członek rodziny GPT-5.4. Przenosi podstawowe możliwości GPT-5.4 do zadań, w których liczy się przepustowość, co czyni go rozsądnym domyślnym wyborem, gdy chcesz zachowania w stylu GPT-5.4 bez profilu opóźnień lub pojemności większego modelu. Został udostępniony przez dostawcę 2026-03-17, a jego data odcięcia wiedzy to 2025-08-31.

Model przyjmuje dane wejściowe w postaci tekstu, obrazów i plików, a zwraca tekst. Jego okno kontekstowe wynosi 400 000 tokenów, z maksymalnym wyjściem 128 000 tokenów, więc długie dokumenty, duże bazy kodu lub rozbudowane historie rozmów można obsłużyć w pojedynczym żądaniu. Dostawca opisuje wysoką wydajność w zakresie rozumowania i kodowania, a model udostępnia mechanizmy kontroli rozumowania, co oznacza, że można dostroić, ile wewnętrznego wysiłku rozumowania stosuje, zamiast traktować go jako stałą czarną skrzynkę.

Te możliwości wskazują na dość szeroki zestaw praktycznych zastosowań. Analiza dokumentów i plików działa dobrze dzięki połączeniu wejścia plikowego i dużego kontekstu: umowy, raporty, logi lub materiały badawcze można przekazać i podsumować lub odpytać. Wejście obrazowe obsługuje zadania takie jak odczytywanie zrzutów ekranu, diagramów lub zeskanowanych stron wraz z instrukcjami tekstowymi. Wspomaganie kodowania, ekstrakcja danych strukturalnych i wieloetapowe rozumowanie na długich danych wejściowych to naturalne zastosowania, a parametry reasoning_effort i verbosity pozwalają wymieniać głębokość na szybkość w zależności od zadania.

Wywołujesz go przez API zgodne z OpenAI w api14, używając identyfikatora modelu "openai/gpt-5.4-mini". Ponieważ interfejs jest zgodny z kształtem uzupełnień czatu OpenAI, istniejące zestawy SDK i klienty OpenAI zasadniczo działają po zmianie tylko bazowego adresu URL i klucza. Obsługiwane parametry żądania to include_reasoning, max_completion_tokens, max_tokens, reasoning, reasoning_effort, response_format, seed, structured_outputs, tool_choice, tools i verbosity. W praktyce oznacza to, że można ograniczyć długość wyjścia, zażądać deterministycznego próbkowania za pomocą seed, wymusić wyjście w stylu JSON przez response_format lub structured_outputs, zdefiniować wywoływanie funkcji za pomocą tools i tool_choice oraz jawnie kontrolować rozumowanie i verbosity.

Nie ma podanych ograniczeń poza granicą modalności: wyjście jest wyłącznie tekstowe, więc generowanie obrazów lub dźwięku jest poza zakresem. Jeśli Twoje zadanie zależy od wyjścia innego niż tekst, wymagany jest inny model. W przeciwnym razie GPT-5.4 Mini to rozsądny wybór, gdy chcesz duży kontekst, rozumienie obrazów i plików, użycie narzędzi oraz konfigurowalne rozumowanie w jednym modelu.