OpenAI于近日正式推出两款全新小型模型——GPT‑5.4 mini与GPT‑5.4 nano，宣称这是公司迄今为止性能最强劲的小型模型系列，专为需要高效处理海量数据的工作场景设计。这两款模型在保持轻量化架构的同时，显著提升了复杂任务处理能力，为开发者提供了更具性价比的选择。
GPT‑5.4 mini聚焦于低延迟应用场景，其核心优势在于快速响应能力。该模型特别适用于需要即时交互的代码生成工具、实时辅助型智能体、屏幕内容解析系统以及多模态图像推理等场景。开发团队强调，在追求极致性能的场景中，模型体积并非决定性因素，能否实现快速工具调用、保持复杂任务中的稳定性才是关键。测试数据显示，GPT‑5.4 mini在代码编写、逻辑推理、多模态理解等维度较前代GPT‑5 mini有突破性提升，运行效率提升超过200%，在SWE-bench Pro编程基准测试和OSWorld-Verified系统验证测试中，其表现已接近参数规模更大的GPT‑5.4标准版。
作为系列中最轻量级的成员，GPT‑5.4 nano在速度与成本控制方面实现新突破。这款模型专为高频次、低复杂度的任务优化，特别适合文本分类、结构化数据提取、优先级排序等场景，也可作为智能体的基础组件处理简单辅助任务。相较于已停更的GPT‑5 nano，新版本在保持极低资源占用率的同时，显著提升了任务处理精度与响应速度。OpenAI建议开发者将其部署在需要海量快速决策的边缘计算场景。
在商业化落地方面，GPT‑5.4 mini已同步接入API、Codex开发平台及ChatGPT交互界面。该模型支持文本与图像双模态输入，具备工具调用、函数执行、网络及本地文件检索、计算机操作等扩展功能，提供40万token的上下文记忆容量。其定价策略极具竞争力：输入成本为每百万token 0.75美元，输出成本为4.50美元，较同级别模型降低约35%。
GPT‑5.4 nano则采取纯API接入模式，定价体系进一步下探：输入成本降至每百万token 0.20美元，输出成本为1.25美元。这种差异化定价策略，使得开发者能够根据任务需求灵活选择模型版本，在保证性能的同时有效控制开发成本。两款模型的推出，标志着OpenAI在大型模型与轻量化模型之间构建起更完整的产品矩阵，为不同规模的企业提供多样化的AI解决方案。
