OpenAI: GPT-5.4 Nano

GPT-5.4 Nano to model tekstowy od OpenAI, pozycjonowany jako najlżejszy i najbardziej opłacalny wariant rodziny GPT-5.4. Został stworzony do zadań krytycznych pod względem szybkości i o dużym natężeniu, a jego data odcięcia wiedzy to 2025-08-31. Jeśli wybierasz między członkami linii GPT-5.4, ten jest przeznaczony do pracy z niskim opóźnieniem, a nie do maksymalnych możliwości.

Model przyjmuje dane wejściowe w postaci tekstu, obrazów i plików, a zwraca wyłącznie tekst. Jego okno kontekstowe wynosi 400 000 tokenów, z maksymalnym wyjściem 128 000 tokenów, więc długie dokumenty i duże zestawy obrazów można obsłużyć w jednym żądaniu bez dzielenia na fragmenty. Ponieważ wyjściem jest tekst, każdy potrzebny wynik strukturalny musi być wyrażony jako tekst, co model może zrobić dzięki obsłudze wyjścia strukturalnego.

Te możliwości wskazują na dość konkretny zestaw zastosowań. Zadania klasyfikacji, ekstrakcji i tagowania o dużym natężeniu dobrze pasują, ponieważ model jest zaprojektowany pod przepustowość i niskie opóźnienia. Wejście obrazowe czyni go użytecznym do zadań takich jak odczytywanie zrzutów ekranu, zeskanowanych formularzy lub diagramów i zwracanie tekstowego podsumowania lub transkrypcji. Duże okno kontekstowe pasuje do odpowiadania na pytania dotyczące długich dokumentów, streszczania i analizy wielu plików, gdy wolisz przekazać materiał źródłowy bezpośrednio, zamiast budować warstwę wyszukiwania. Wywoływanie narzędzi i wyjścia strukturalne czynią go rozsądnym wyborem dla potoków w stylu agentowym oraz dla kroków, które muszą przekazać przetworzone dane do dalszego kodu.

Wywołujesz go przez API zgodne z OpenAI w api14, używając identyfikatora modelu "openai/gpt-5.4-nano". 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 możesz ograniczyć długość wyjścia, kontrolować, ile wysiłku rozumowania model zużywa, zażądać określonego formatu odpowiedzi lub wyjścia strukturalnego, ustawić seed dla powtarzalności oraz przekazać narzędzia z tool_choice, aby sterować wywoływaniem funkcji. Parametry związane z rozumowaniem pozwalają zdecydować, czy treść rozumowania jest ujawniana i jak rozwlekłe jest wyjście modelu.

Najważniejszą rzeczą do rozważenia jest kompromis wynikający z jego pozycjonowania: to lekki, opłacalny członek rodziny, zoptymalizowany pod szybkość i ilość. Jeśli zadanie zależy od najsilniejszego rozumowania, jakie może zaoferować rodzina GPT-5.4, większy krewny jest prawdopodobnie lepszym wyborem, a Nano najlepiej zachować do pracy o dużym natężeniu i wrażliwej na opóźnienia, do której został zaprojektowany.