GPT-5.4 nano הוא הגרסה הקלה והחסכונית ביותר מבין משפחת GPT-5.4, המותאמת למשימות רגישות למהירות ונפח גבוה. הוא תומך בקלט טקסט ותמונה ומיועד לשהיה נמוכה...
OpenAI GPT-5.4 Nano הוא מודל שפה שפותח על ידי OpenAI, ונגיש דרך ה-API התואם ל-OpenAI של OrcaRouter. הוא תומך במצבי קלט של קבצים, תמונות וטקסט, ומציע חלון הקשר של 400,000 טוקנים עם פלט מקסימלי של…
חלון ההקשר של 400,000 טוקנים מאפשר ל-GPT-5.4 Nano לעבד רומנים שלמים, מאמרי מחקר ארוכים או היסטוריות שיחה מורחבות בקריאת API אחת. זה מבטל את הצורך בפיצול (chunking) או בתמצות כאשר עובדים עם מסמכים גדולים. לדוגמה, תוכל להזין חוזה משפטי מלא (לעיתים קרובות 30,000–50,000 מילים) ולבקש ניתוח סעיף אחר סעיף. המודל יכול גם לשמור על היגיון קוהרנטי לאורך פרומפטים ארוכים מאוד, מה שהופך אותו למתאים למשימות מורכבות כמו סקירת קוד רב-שלבית או יצירת נרטיב. זכור שהקשרים גדולים יותר מגדילים את זמן ההשהיה (latency) ואת העלות, לכן עליך להשתמש בחלון המלא רק כאשר יש צורך בכך.
אם המשימה שלך דורשת רק קלטים קצרים (כמה אלפי טוקנים) ואינה זקוקה לתמיכה בתמונות או קבצים, מודל קטן יותר כמו GPT-4o mini או דומה יהיה חסכוני ומהיר יותר. היכולות הנרחבות של GPT-5.4 Nano להקשר רב-מודאלי מגיעות במחיר גבוה יותר לטוקן. עבור צ'אטבוטים פשוטים, סיווג או תמצות קל משקל, מודל זול יותר יכול לספק איכות דומה מבלי לשלם על קיבולת שאינה מנוצלת. בנוסף, אם היישום שלך דורש זמן אחזור נמוך מאוד או תפוקה גבוהה, מודלים קטנים יותר נוטים להיות בעלי זמני הסקה מהירים יותר. השתמש ב-GPT-5.4 Nano רק כאשר התכונות הייחודיות שלו—הקשר ארוך, פלט גדול או קלט רב-מודאלי—הן חיוניות.
GPT-5.4 Nano יכול ליצור עד 128,000 טוקנים בתגובה אחת. זה שימושי למשימות הדורשות הפקת תוכן ארוך מאוד, כגון ניסוח דוחות שלמים, כתיבת סיפורים באורך מלא, או יצירת בסיסי קוד מקיפים. בשילוב עם חלון ההקשר הגדול, ניתן להזין הנחיה ארוכה ולקבל תשובה ארוכה באותה מידה ללא נסיעות הלוך ושוב מרובות. עם זאת, יצירת פלטים ארוכים כאלה יכולה להיות יקרה ואיטית. עבור רוב היישומים, פלטים קצרים יותר (לדוגמה, כמה אלפי טוקנים) מספיקים. המגבלה של 128K היא תקרה, לא יעד; עליך להגדיר max_tokens מתאים בקריאות ה-API שלך כדי לשלוט בעלויות ובעיכובים.
GPQA (Graduate-Level Physics Question Answering) Diamond הוא מדד שבודק את יכולת המודל לענות על שאלות רב-ברירה בנושאי פיזיקה ברמת תואר שני. ציון של 81.7 פירושו ש-GPT-5.4 Nano ענה נכון על 81.7% מהשאלות, מה שמעיד על כישורי חשיבה חזקים בתחום מומחיות. זוהי מערכת נתונים מאתגרת, ולכן השגת ציון גבוה מרמזת שהמודל מסוגל להתמודד עם חשיבה מדעית מורכבת. עם זאת, מדדים אינם התמונה המלאה; הביצועים בעולם האמיתי במשימה הספציפית שלך עשויים להשתנות. השווה ציון זה לדגמים אחרים הזמינים ב-OrcaRouter כדי לאמוד יכולת יחסית במשימות חשיבה.
השהייה תלויה במספרי הטוקנים של הקלט והפלט, בעומס המודל ובתשתית OrcaRouter. עבור הנחיות קצרות (למשל, 1,000 טוקנים בקלט, 100 טוקנים בפלט), זמני התגובה הם בדרך כלל מספר שניות. עבור הקשרים גדולים מאוד (למשל, 400,000 טוקנים בקלט), ההשהייה יכולה להיות ארוכה משמעותית בשל העיבוד הנוסף הנדרש. מהירות יצירת הפלט גדלה באופן יחסי למספר הטוקנים המופקים. OrcaRouter אינו מספק נתוני השהייה ספציפיים, אך ניתן להעריך באמצעות זמני הטוקן הראשון וקצבי הטוקנים לשנייה של המודל מביצועי OpenAI הכלליים, תוך ציון שהקשרים גדולים יותר מגדילים את שניהם. להשהייה הנמוכה ביותר, השתמשו בהקשרים ובפלטים קטנים יותר.
חוזקות: ציון גבוה ב-GPQA Diamond (81.7) מדגים יכולת חשיבה מדעית מתקדמת. חלון ההקשר הגדול והקלט הרב-מודאלי מאפשרים לו לעלות על מודלים קטנים יותר במשימות הדורשות שילוב מידע מדפים או תמונות רבים. מגבלות: אמות מידה אינן מכסות כל תחום. המודל עלול עדיין לעשות טעויות בנושאים נישתיים או בשאילתות מעורפלות מאוד. הוא אינו מותאם באופן ספציפי לקוד או לכתיבה יצירתית, אף על פי שהוא כנראה מבצע היטב משימות אלו. כמו כן, בשל היותו מודל גדול, הוא יקר ואיטי יותר מחלופות. עבור רוב אמות המידה, עליך להעריך את המודל על הנתונים שלך כדי לאשר התאמה.
התמחור הוא $0.20 לכל מיליון אסימוני קלט ו-$1.25 לכל מיליון אסימוני פלט. OrcaRouter מחייבת לפי תעריף הספק ללא תוספת, כך שאתה משלם בדיוק את העלות הישירה של OpenAI. אסימוני קלט כוללים את ההנחיה, אסימוני תמונה (הנספרים ככפולה), ותוכן קבצים לאחר חילוץ. אסימוני פלט הם תגובות שנוצרו. אין עמלות נוספות עבור גישת API או דרגות שימוש. תמחור שקוף זה מקל על הערכת עלויות: לדוגמה, קלט של 10,000 אסימונים ופלט של 1,000 אסימונים עולה $0.002 + $0.00125 = $0.00325 לכל קריאה.
העלות הגבוהה של כל טוק ביחס למודלים קטנים יותר מחייבת התאמת השימוש שלך לגודל המתאים. אם המשימה שלך משתמשת רק ב-10,000–20,000 טוקנים לבקשה, מודל זול יותר כמו GPT-4o mini (אם זמין) יהיה משתלם משמעותית. עם זאת, אם אתה באמת זקוק להקשר של 400K או לפלט של 128K, GPT-5.4 Nano עשוי להיות הבחירה המעשית היחידה. שמירה במטמון (caching) יכולה להפחית עלויות: OrcaRouter לא מזכיר כרגע שמירת הנחיות במטמון (prompt caching), אך ניתן לבנות את ההנחיות שלך כך שיעשו שימוש חוזר בקידומות סטטיות גדולות על מנת למזער טוקני קלט חוזרים. כמו כן, זכור שתמונות קלט מייצרות עלות טוקנים יחסית לרזולוציית התמונה; השתמש בתמונות ברזולוציה נמוכה ככל האפשר.
OrcaRouter מעביר תעריפים של ספקים ללא תוספת מחיר, כך שהנחות מהספק (למשל הנחות בכמות או שימוש מובטח) יחולו אם OpenAI מציעה אותן. עם זאת, אין תיעוד על תכונות שמירה במטמון ספציפיות עבור GPT-5.4 Nano ב-OrcaRouter. כדי לנהל את העלויות, ניתן ליישם שמירה במטמון של פרומפטים בצד הלקוח או להשתמש בתבניות כמו הודעות מערכת שנשארות קבועות בין בקשות. אם אתה צופה נפח גבוה, צור קשר עם OrcaRouter לקבלת תעריפים מותאמים אפשריים. לעת עתה, תעריף התשלום הסטנדרטי לפי טוקן חל.
אתה ניגש ל-GPT-5.4 Nano דרך ה-API התואם ל-OpenAI של OrcaRouter בכתובת base_url https://api.orcarouter.ai/v1. השתמש במזהה המודל "openai/gpt-5.4-nano" בבקשה שלך. ה-API פועל באותו הפורמט כמו נקודת הקצה Chat Completions של OpenAI, כך שתוכל להשתמש ב-SDKs הקיימים של OpenAI על ידי שינוי ה-base URL ושם המודל. דוגמה באמצעות ספריית openai של Python: ```python from openai import OpenAI client = OpenAI(base_url="https://api.orcarouter.ai/v1", api_key="your_key") response = client.chat.completions.create( model="openai/gpt-5.4-nano", messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}] ) ``` כל הפרמטרים הסטנדרטיים כמו temperature, max_tokens, top_p וכו' נתמכים.
לרוב השימושים, קבעו את ה-temperature לערך סביר כמו 0.7 לאיזון, או נמוך יותר (0.2–0.4) למשימות עובדתיות. max_tokens ברירת המחדל היא המקסימום של המודל (128K), אבל כדאי להגדיר אותו במפורש כדי להגביל עלויות. הגדרה טיפוסית עשויה להיות 4096 טוקנים לתגובות סטנדרטיות. עבור קלטי תמונה, כללו את התמונה במערך ה-content באמצעות פורמט data URL או כתובת URL. עבור קלטי קבצים, העלו את הקובץ ל-OrcaRouter וציינו את ה-URL שלו; ה-API של OrcaRouter תומך בצרופות קבצים. ניתן גם להשתמש בהודעות מערכת (system messages) כדי לקבוע התנהגות. את Top_p ניתן להשאיר על 1, ופרמטרי frequency/penalty פועלים כרגיל.
המעבר פשוט מכיוון שה-API של OrcaRouter תואם באופן מלא ל-OpenAI. שנו את כתובת ה-base URL מ-https://api.openai.com/v1 ל-https://api.orcarouter.ai/v1, והחליפו את שם המודל מ-"gpt-5.4-nano" ל-"openai/gpt-5.4-nano". הקוד הקיים שלכם, ה-SDKs ודפוסי האימות עובדים עם שני השינויים הללו בלבד. OrcaRouter משתמשת במפתחות API משלה, לכן יש להשיג מפתח API מחשבון OrcaRouter שלכם. אין צורך בשינויים עבור הודעות, כלים, סטרימינג או תכונות אחרות. בצעו בדיקה עם בקשה קטנה לאישור החיבור לפני הגדלת הקנה מידה.
בהשוואה למודלים קטנים יותר של OpenAI כמו GPT-4o או GPT-4o mini, GPT-5.4 Nano מציע חלון הקשר רחב יותר (400K לעומת 128K בדרך כלל) ומגבלת פלט גבוהה יותר (128K לעומת 16K), בנוסף לתמיכה בקלט מולטי-מודאלי. עם זאת, הוא יקר יותר לכל טוקן: $0.20/$1.25 למיליון לעומת תעריפים נמוכים יותר עבור מודלים קטנים יותר. ציון ה-GPQA Diamond שלו של 81.7 עשוי להיות גבוה יותר ממודלים ישנים, אך לא ניתן להשוואה ישירה למודלים עתידיים. עבור משימות שמתאימות להקשרים קטנים יותר, מודל זול יותר עדיף. GPT-5.4 Nano ממוקם כאופציה מתקדמת עבור יישומים תובעניים.
ללא השוואות בנצ'מרק ספציפיות, אנו יכולים להשוות רק על סמך מפרטים. ההקשר של 400K של GPT-5.4 Nano דומה להקשר של 200K של Anthropic Claude, אך גדול יותר. תמיכת הקלט הרב-מודאלי שלו תואמת ליכולות של Gemini. תמחור: GPT-5.4 Nano ב-$0.20/$1.25 נמצא במחיר תחרותי מול Claude Opus ו-Gemini Ultra, אך התעריפים המדויקים משתנים. ציון GPQA Diamond של 81.7 הוא נקודת מידע אחת; מודלים אחרים עשויים להשיג ציונים שונים. עבור משימות הקשר ארוך, GPT-5.4 Nano הוא מתמודד חזק, אך המודל הטוב ביותר תלוי בתחום הספציפי שלך. בדוק על הנתונים שלך כדי לקבוע איזה מניב תוצאות טובות יותר.
בחרו ב־GPT-5.4 Nano אם מקרה השימוש שלכם דורש גם חלון הקשר רחב במיוחד וגם קלט מולטי־מודלי (טקסט + תמונה + קובץ). לדוגמה, ניתוח של קובץ PDF בן 300 עמודים הכולל תמונות וגרפים מוטמעים. אם אתם צריכים רק טקסט ארוך ללא תמונות, מודלים אחרים כמו Claude 3.5 Sonnet (200K הקשר) או Gemini 1.5 Pro (1M הקשר) עשויים להיות חסכוניים יותר או להציע חוזקות שונות. שקלו את התמחור: התעריף של GPT-5.4 Nano הוא ללא תוספת מחיר שקופה ב־OrcaRouter, לכן השוו עלויות לפי אסימון. כמו כן, אם אתם כבר מסתמכים על המערכת האקולוגית של OpenAI (כלים, SDK, כיוונון עדין), הישארות עם GPT-5.4 Nano מפשטת את האינטגרציה.
מגבלות פוטנציאליות: אין יתרונות מוזכרים במשימות קידוד או יצירתיות. הקשר של 400K, אף שהוא גדול, קטן מזה של מתחרים מסוימים כמו Gemini 1.5 Pro (1M טוקנים). ציון המדד שלה (81.7 ב-GPQA Diamond) עשוי לא להעיד על ביצועים מעולים בכל משימות ההיגיון. המודל אינו מותאם לזמן השהיה נמוך; מודלים קטנים יותר מגיבים מהר יותר. בנוסף, מכיוון שמדובר במודל גדול הפועל על תשתית OpenAI, אתה כפוף לזמינות ולמגבלות הקצב שלהם. ל-OrcaRouter עשויות להיות תורי המתנה משלו. עבור תחומים מיוחדים מאוד כמו רפואה או משפטים, מודל מכוון עדין עשוי להיות טוב יותר. הערך את האיזונים בזהירות.
תואם OpenAI — המשיכו להשתמש ב-SDK שכבר יש לכם
https://api.orcarouter.ai/v1from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.orcarouter.ai/v1",
api_key="$ORCAROUTER_API_KEY",
)
response = client.chat.completions.create(
model="openai/gpt-5.4-nano",
messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}],
)
print(response.choices[0].message.content)include_reasoningmax_completion_tokensmax_tokensreasoningresponse_formatseedstreamstructured_outputstool_choicetools| קלט / 1M טוקנים | $0.200 |
| פלט / 1M tokens | $1.25 |
| קריאת מטמון / 1M | $0.020 |
| מטבע | USD |
הערכה מבוססת מחיר מחירון
הערכה בלבד — ספירת הטוקנים בפועל תלויה בטוקנייזר של הספק.
GET /api/public/models/openai/gpt-5.4-nanoפתיחה @misc{orcarouter_gpt_5_4_nano,
title = {GPT-5.4 Nano API},
author = {OpenAI},
year = {2026},
howpublished = {OrcaRouter},
url = {https://www.orcarouter.ai/models/openai/gpt-5.4-nano}
}OpenAI. (2026). GPT-5.4 Nano API. OrcaRouter. https://www.orcarouter.ai/models/openai/gpt-5.4-nano