OpenAI: GPT-5.4 Nano

GPT-5.4 Nano är en textmodell från OpenAI, positionerad som den mest lättviktiga och kostnadseffektiva varianten i GPT-5.4-familjen. Den är byggd för hastighetskritiska uppgifter och uppgifter med hög volym, och den har en kunskapsgräns på 2025-08-31. Om du väljer mellan medlemmarna i GPT-5.4-serien är detta den som är inriktad på arbete med låg latens snarare än maximal kapacitet.

Modellen tar emot text-, bild- och filindata, och den returnerar endast text. Dess kontextfönster är 400 000 tokens, med en maximal utdata på 128 000 tokens, så långa dokument och stora bilduppsättningar kan hanteras i en enda begäran utan chunkning. Eftersom utdata är text måste alla strukturerade resultat du behöver uttryckas som text, vilket modellen kan göra genom sitt stöd för strukturerad utdata.

Dessa funktioner pekar mot en ganska specifik uppsättning användningsområden. Klassificerings-, extraherings- och taggningsjobb med hög volym passar bra, eftersom modellen är designad för genomströmning och låg latens. Bildindata gör den användbar för uppgifter som att läsa skärmbilder, skannade formulär eller diagram och returnera en textsammanfattning eller transkription. Det stora kontextfönstret passar för frågor och svar på långa dokument, sammanfattning och analys av flera filer där du hellre skickar källmaterialet direkt än bygger ett hämtningslager. Verktygsanrop och strukturerade utdata gör den till en rimlig passform för agentliknande pipelines och för steg som måste mata in parsad data i nedströmskod.

Du anropar den via api14:s OpenAI-kompatibla API med modell-id:t "openai/gpt-5.4-nano". De stödda begärandeparametrarna är include_reasoning, max_completion_tokens, max_tokens, reasoning, reasoning_effort, response_format, seed, structured_outputs, tool_choice, tools och verbosity. I praktiken innebär det att du kan begränsa utdatalängden, styra hur mycket resonemangsansträngning modellen lägger ner, begära ett specifikt svarsformat eller strukturerad utdata, ange ett seed för reproducerbarhet och skicka verktyg med ett tool_choice för att driva funktionsanrop. Resonemangsrelaterade parametrar låter dig avgöra om resonemangsinnehåll visas och hur utförlig modellens utdata är.

Det viktigaste att väga in är den avvägning som positioneringen antyder: den är den lättviktiga, kostnadseffektiva medlemmen i familjen, optimerad för hastighet och volym. Om en uppgift är beroende av det starkaste resonemanget som GPT-5.4-familjen kan erbjuda är ett större syskon troligen ett bättre val, och Nano gör sig bäst för det volymtunga, latenskänsliga arbete den designades för.