Variante mini de GPT-5.4 de OpenAI con un máximo de 128k tokens de salida, GPQA Diamond 87.5, precio de $0.75/$4.50 por 1M de tokens a través de OrcaRouter.
openai/gpt-5.4-mini-2026-03-17 es una variante más pequeña y rentable del modelo GPT-5.4 de OpenAI, lanzada el 17 de marzo de 2026. Está alojado en OrcaRouter y se accede a través de una API…
El modelo se desempeña bien en razonamiento de nivel de posgrado, como lo indica su puntuación GPQA Diamond de 87.5. Maneja preguntas y respuestas complejas, generación de código, resolución de problemas matemáticos y razonamiento multimodal. Su largo límite de salida lo hace adecuado para generar informes completos, archivos de código o análisis extensos en una sola respuesta.
Los casos de uso ideales incluyen: generar contenido de formato largo (artículos, historias, documentación) de hasta 128k tokens; procesar y responder preguntas sobre imágenes o archivos; realizar tareas de razonamiento de múltiples pasos, como depuración o extracción de datos; y cualquier aplicación donde el costo por token sea una preocupación principal pero aún se requiera alta calidad de razonamiento.
Mientras que la variante mini obtiene una puntuación de 87.5 en GPQA Diamond, los modelos más grandes de GPT-5.4 probablemente alcancen puntuaciones brutas más altas en el mismo punto de referencia. El modelo mini también tiene una salida máxima fija de 128k tokens; no puede producir respuestas más largas sin llamadas iterativas. También puede tener un rendimiento inferior en dominios extremadamente especializados o de nicho donde la base de conocimiento más amplia de un modelo más grande resulta ventajosa.
Para tareas que no requieren una alta capacidad de razonamiento, como clasificación de texto simple, traducción o resúmenes básicos, un modelo más pequeño o más barato (por ejemplo, variantes de GPT-3.5) puede ser suficiente. Si la carga de trabajo es puramente textual con salidas cortas, los modelos de menor costo disponibles en OrcaRouter podrían reducir aún más los gastos. Evalúe si la calidad de nivel GPQA Diamond es necesaria para su aplicación específica.
GPQA Diamond es un conjunto de referencia que consta de preguntas de nivel de posgrado en física, química, biología y otras ciencias. Una puntuación de 87.5 indica que el modelo responde correctamente el 87.5% de las preguntas de ese conjunto de datos. Esto la sitúa en un nivel de razonamiento sólido, comparable o superior a algunos modelos grandes anteriores. Sin embargo, las puntuaciones de referencia no garantizan el rendimiento en el mundo real y deben probarse en tareas específicas del dominio.
La latencia no está especificada directamente en los datos proporcionados. Como variante mini, se espera que sea más rápida y más eficiente en costos que el GPT-5.4 de tamaño completo, pero la velocidad real depende del tamaño de la solicitud, la longitud de la salida y la carga actual de OrcaRouter. Los usuarios deberían realizar pruebas comparativas con sus propios payloads para estimar el tiempo por respuesta. El modelo no tiene un límite de velocidad establecido; eso es gestionado por OrcaRouter.
El 87.5 en GPQA Diamond es el único valor de referencia proporcionado. Sugiere una capacidad sólida en razonamiento científico de nivel de posgrado. El modelo también admite entrada multimodal y salidas largas, que no son medidas por GPQA, pero son fortalezas adicionales para el uso práctico. Su precio es competitivo para el nivel de calidad indicado por este único punto de referencia.
Las puntuaciones de referencia pueden no cubrir todos los escenarios del mundo real. La prueba GPQA Diamond es de opción múltiple y puede no reflejar la calidad de generación abierta. El rendimiento del modelo en escritura creativa, generación de código o tareas relacionadas con la seguridad no se captura en esta cifra. Además, la variante mini puede tener una menor amplitud de conocimiento en comparación con el GPT-5.4 completo. Siempre valide el modelo con sus propios datos.
El precio es de $0.75 por millón de tokens de entrada y $4.50 por millón de tokens de salida. Estas son las tarifas exactas facturadas por OpenAI sin margen de beneficio de OrcaRouter. Entrada se refiere al recuento total de tokens de la solicitud del usuario (incluyendo mensajes del sistema, tokens de imágenes y texto de archivos). Salida es el recuento de tokens de la respuesta del modelo.
En comparación con modelos más grandes como GPT-5.4 full, esta mini variant es más barata por token. Sin embargo, puede requerir un prompting más conservador o múltiples reintentos para tareas complejas, lo que potencialmente aumenta el uso total de tokens. Para uso de alto volumen, el menor costo por token puede generar ahorros significativos. Pero si la calidad de la salida es crítica y la tarea es muy desafiante, el modelo completo podría reducir el costo total al requerir menos llamadas.
Los hechos proporcionados no mencionan ningún programa de caching o descuentos. OrcaRouter transmite los precios de OpenAI sin margen. Cualquier descuento por volumen o caching de indicaciones debe ser ofrecido directamente por OpenAI; consulte la documentación de OpenAI para conocer las tarifas de entrada en caché si están disponibles. En este momento, la tarifa plana se aplica por ciclo de facturación según el total de tokens consumidos.
Optimice el costo manteniendo los prompts de entrada concisos, usando mensajes de sistema para imponer límites de tema y evitando entradas innecesarias de imágenes o archivos que puedan aumentar el recuento de tokens. Para salidas muy largas, considere dividir el contenido en múltiples solicitudes si la salida completa de 128k rara vez es necesaria. Monitoree el uso de tokens a través de los registros de OrcaRouter y establezca max_tokens en la longitud mínima aceptable para cada tarea.
Usa el endpoint compatible con OpenAI en https://api.orcarouter.ai/v1 con el id de modelo "openai/gpt-5.4-mini-2026-03-17". Autentica con tu clave API de OrcaRouter en el encabezado Authorization. Envía una solicitud de finalización de chat con el campo model establecido en esa cadena exacta. Ejemplo: curl https://api.orcarouter.ai/v1/chat/completions -H "Authorization: Bearer $API_KEY" -d '{"model":"openai/gpt-5.4-mini-2026-03-17","messages":[{"role":"user","content":"Hello"}],"max_tokens":1000}'
La API admite los parámetros estándar de finalización de chat de OpenAI: model (obligatorio), messages, max_tokens, temperature, top_p, frequency_penalty, presence_penalty, stop, stream, y otros. Para entrada multimodal, incluya bloques de contenido con tipo "text" e "image_url" en los mensajes de usuario. Los archivos se pueden agregar proporcionando su contenido como texto o embeddings. OrcaRouter traduce estos correctamente al modelo subyacente.
Si estás usando un modelo diferente de OpenAI a través de OrcaRouter, cambia la cadena del modelo a "openai/gpt-5.4-mini-2026-03-17". Prueba en una muestra de tus indicaciones para asegurarte de que la calidad del resultado cumple con las expectativas. Ajusta max_tokens si estabas usando un límite de salida más pequeño; este modelo admite hasta 128k. No se necesitan otros cambios en la API. Monitorea el cambio de precio con respecto a la tarifa de tu modelo anterior.
No se proporcionan puntos de referencia de comparación. gpt-4o es un modelo anterior de OpenAI con una arquitectura diferente. gpt-5.4-mini es un modelo mini más nuevo. Basado en los puntajes de GPQA Diamond (si gpt-4o obtiene una puntuación menor a 87.5), podría superar a gpt-4o en razonamiento. Sin embargo, gpt-4o puede tener ventajas en velocidad o conocimiento más amplio. Los usuarios deben evaluar en sus propias tareas.
Entre los modelos mini, este ofrece un gran límite de salida (128k tokens) y entrada multimodal. Su puntuación GPQA Diamond de 87.5 es un diferenciador en la calidad de razonamiento. Otros modelos mini de OpenAI o terceros pueden tener menor capacidad de razonamiento o límites de salida más cortos. El precio de $0.75/$4.50 por millón de tokens es competitivo para el nivel de calidad, pero siempre compare el costo total por tarea completada.
Los modelos de código abierto pueden tener un costo de API menor o nulo, pero requieren configuración y mantenimiento de infraestructura. Este modelo ofrece un límite de salida de 128k y un rendimiento de 87.5 en GPQA Diamond, lo que puede superar a muchos modelos de código abierto. Sin embargo, los modelos de código abierto se pueden ajustar sin costo por token. La elección depende de si prefieres la conveniencia de pago por uso o el control autoalojado.
Compatible con OpenAI: conserva tu SDK actual
https://api.orcarouter.ai/v1import os
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.orcarouter.ai/v1",
api_key=os.environ["ORCAROUTER_API_KEY"],
)
response = client.chat.completions.create(
model="openai/gpt-5.4-mini-2026-03-17",
messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}],
)
print(response.choices[0].message.content)include_reasoningmax_completion_tokensmax_tokensreasoningresponse_formatseedstreamstructured_outputstool_choicetools| Entrada / 1M tokens | $0.750 |
|---|---|
| Salida / 1M tokens | $4.50 |
| Lectura caché / 1M | $0.075 |
| Moneda | USD |
Estimación según precio de lista
Solo una estimación: el número real de tokens depende del tokenizador del proveedor.
De qué hablan los desarrolladores esta semana
GET /api/public/models/openai/gpt-5.4-mini-2026-03-17Abrir @misc{orcarouter_gpt_5_4_mini_2026_03_17,
title = {openai/gpt-5.4-mini-2026-03-17 API},
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howpublished = {OrcaRouter},
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}openai. (n.d.). openai/gpt-5.4-mini-2026-03-17 API. OrcaRouter. https://www.orcarouter.ai/models/openai/gpt-5.4-mini-2026-03-17