GPT-5.4 nano adalah varian paling ringan dan efisien biaya dari keluarga GPT-5.4, dioptimalkan untuk tugas-tugas yang membutuhkan kecepatan tinggi dan volume besar. Ini mendukung input teks dan gambar serta dirancang untuk latensi rendah...
OpenAI GPT-5.4 Nano adalah model bahasa yang dikembangkan oleh OpenAI, diakses melalui API yang kompatibel dengan OpenAI milik OrcaRouter. Model ini mendukung modalitas input file, gambar, dan teks…
Jendela konteks 400.000 token memungkinkan GPT-5.4 Nano memproses seluruh novel, makalah penelitian panjang, atau riwayat percakapan yang panjang dalam satu panggilan API. Ini menghilangkan kebutuhan untuk memotong-motong atau meringkas saat bekerja dengan dokumen besar. Sebagai contoh, Anda dapat memasukkan kontrak hukum lengkap (seringkali 30.000–50.000 kata) dan meminta analisis klausa demi klausa. Model ini juga dapat mempertahankan penalaran yang koheren atas perintah yang sangat panjang, membuatnya cocok untuk tugas-tugas kompleks seperti tinjauan kode multi-langkah atau pembuatan narasi. Perlu diingat bahwa konteks yang lebih besar meningkatkan latensi dan biaya, jadi Anda sebaiknya hanya menggunakan jendela penuh saat diperlukan.
Jika tugas Anda hanya memerlukan input pendek (beberapa ribu token) dan tidak memerlukan dukungan gambar atau file, model yang lebih kecil seperti GPT-4o mini atau sejenisnya akan lebih hemat biaya dan lebih cepat. Kemampuan konteks yang lebih besar dan multimodal dari GPT-5.4 Nano hadir dengan harga per token yang lebih tinggi. Untuk chatbot sederhana, klasifikasi, atau peringkasan ringan, model yang lebih murah dapat memberikan kualitas yang sebanding tanpa harus membayar kapasitas yang tidak terpakai. Selain itu, jika aplikasi Anda memerlukan latensi yang sangat rendah atau throughput yang tinggi, model yang lebih kecil umumnya memiliki waktu inferensi yang lebih cepat. Gunakan GPT-5.4 Nano hanya jika fitur uniknya—konteks panjang, output besar, atau input multimodal—sangat diperlukan.
GPT-5.4 Nano dapat menghasilkan hingga 128.000 token dalam satu respons. Hal ini berguna untuk tugas yang memerlukan produksi konten yang sangat panjang, seperti menyusun laporan secara keseluruhan, menulis cerita panjang, atau menghasilkan basis kode yang komprehensif. Digabungkan dengan jendela konteks yang besar, Anda dapat memasukkan perintah yang panjang dan menerima jawaban yang sama panjangnya tanpa harus melakukan banyak perjalanan bolak-balik. Namun, menghasilkan output yang sangat panjang bisa mahal dan lambat. Untuk sebagian besar aplikasi, output yang lebih pendek (misalnya, beberapa ribu token) sudah cukup. Batas 128K adalah plafon, bukan target; Anda harus menetapkan max_tokens yang sesuai dalam panggilan API Anda untuk mengontrol biaya dan latensi.
GPQA (Graduate-Level Physics Question Answering) Diamond adalah tolok ukur yang menguji kemampuan model dalam menjawab pertanyaan pilihan ganda tentang konsep fisika tingkat pascasarjana. Skor 81,7 berarti GPT-5.4 Nano menjawab dengan benar 81,7% pertanyaan, menunjukkan kemampuan penalaran yang kuat di bidang khusus. Dataset ini menantang, sehingga meraih skor tinggi mengindikasikan model dapat menangani penalaran ilmiah yang kompleks. Namun, tolok ukur bukanlah gambaran lengkap; kinerja di dunia nyata untuk tugas spesifik Anda mungkin berbeda. Bandingkan skor ini dengan model lain yang tersedia di OrcaRouter untuk mengukur kemampuan relatif dalam tugas penalaran.
Latency tergantung pada jumlah token masukan dan keluaran, beban model, dan infrastruktur OrcaRouter. Untuk prompt pendek (mis., 1,000 token masukan, 100 token keluaran), waktu respons biasanya beberapa detik. Untuk konteks yang sangat besar (mis., 400K token masukan), latensi bisa lebih lama secara signifikan karena pemrosesan tambahan yang diperlukan. Kecepatan pembuatan keluaran diskalakan dengan jumlah token yang dihasilkan. OrcaRouter tidak memberikan angka latensi spesifik, tetapi Anda dapat memperkirakan menggunakan waktu-ke-token-pertama model dan tarif token-per-detik dari kinerja OpenAI umum, dengan catatan bahwa konteks yang lebih besar meningkatkan keduanya. Untuk latensi terendah, gunakan konteks dan keluaran yang lebih kecil.
Kekuatan: Skor tinggi pada GPQA Diamond (81.7) menunjukkan penalaran sains yang maju. Jendela konteks yang besar dan input multimodal memungkinkannya mengungguli model yang lebih kecil pada tugas-tugas yang memerlukan integrasi informasi dari banyak halaman atau gambar. Keterbatasan: Tolok ukur tidak mencakup setiap domain. Model mungkin masih membuat kesalahan pada topik khusus atau pertanyaan yang sangat ambigu. Model ini tidak dioptimalkan secara khusus untuk pengkodean atau penulisan kreatif, meskipun kemungkinan berkinerja baik pada tugas-tugas tersebut. Selain itu, karena model ini besar, biayanya lebih mahal dan lebih lambat dibandingkan alternatif. Untuk sebagian besar tolok ukur, Anda harus mengevaluasi model pada data Anda sendiri untuk memastikan kesesuaian.
Harga adalah $0.20 per 1 juta token input dan $1.25 per 1 juta token output. OrcaRouter menagih dengan tarif penyedia tanpa markup, sehingga Anda membayar tepat biaya langsung OpenAI. Token input mencakup prompt, token gambar (dihitung sebagai kelipatan), dan konten file setelah ekstraksi. Token output adalah respons yang dihasilkan. Tidak ada biaya tambahan untuk akses API atau tingkat penggunaan. Penetapan harga yang transparan ini memudahkan perkiraan biaya: misalnya, input 10.000 token dan output 1.000 token dikenakan biaya $0.002 + $0.00125 = $0.00325 per panggilan.
Biaya per token yang tinggi relatif terhadap model yang lebih kecil berarti Anda harus menyesuaikan ukuran penggunaan Anda. Jika tugas Anda hanya menggunakan 10,000–20,000 token per permintaan, model yang lebih murah seperti GPT-4o mini (jika tersedia) akan jauh lebih ekonomis. Namun, jika Anda benar-benar membutuhkan konteks 400K atau output 128K, GPT-5.4 Nano mungkin satu-satunya pilihan yang praktis. Caching dapat mengurangi biaya: OrcaRouter saat ini tidak menyebutkan prompt caching, tetapi Anda dapat menyusun prompt Anda untuk menggunakan kembali prefiks statis yang besar guna meminimalkan token input yang berulang. Juga, ingat bahwa input gambar menimbulkan biaya token yang sebanding dengan resolusi gambar; gunakan gambar beresolusi lebih rendah jika memungkinkan.
OrcaRouter meneruskan tarif penyedia tanpa markup, sehingga diskon dari penyedia (misalnya, diskon massal atau penggunaan komitmen) akan berlaku jika OpenAI menawarkannya. Namun, tidak ada fitur caching spesifik yang didokumentasikan untuk GPT-5.4 Nano di OrcaRouter. Untuk mengelola biaya, Anda dapat menerapkan caching sisi klien dari prompt atau menggunakan pola seperti pesan sistem yang tetap konstan di seluruh permintaan. Jika Anda mengantisipasi volume tinggi, hubungi OrcaRouter untuk kemungkinan tarif yang dinegosiasikan. Untuk saat ini, harga standar bayar per token berlaku.
Anda mengakses GPT-5.4 Nano melalui API yang kompatibel dengan OpenAI milik OrcaRouter di base_url https://api.orcarouter.ai/v1. Gunakan model ID "openai/gpt-5.4-nano" dalam permintaan Anda. API ini mengikuti format yang sama dengan endpoint Chat Completions milik OpenAI, sehingga Anda dapat menggunakan SDK OpenAI yang sudah ada dengan mengubah base URL dan nama model. Contoh menggunakan library openai 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"}] ) ``` Semua parameter standar seperti temperature, max_tokens, top_p, dll., didukung.
Untuk sebagian besar kasus penggunaan, atur temperature ke nilai yang wajar seperti 0.7 untuk keseimbangan, atau lebih rendah (0.2–0.4) untuk tugas faktual. max_tokens defaultnya ke maksimum model (128K), tetapi Anda harus mengaturnya secara eksplisit untuk membatasi biaya. Pengaturan tipikal mungkin 4096 token untuk respons standar. Untuk input gambar, sertakan gambar dalam array konten menggunakan format data URL atau URL. Untuk input file, unggah file ke OrcaRouter dan rujuk URL-nya; API OrcaRouter mendukung lampiran file. Anda juga dapat menggunakan pesan sistem untuk mengatur perilaku. Top_p dapat dibiarkan pada 1, dan parameter frequency/penalty berfungsi seperti biasa.
Migrasi itu sederhana karena API OrcaRouter sepenuhnya kompatibel dengan OpenAI. Ubah URL dasar dari https://api.openai.com/v1 menjadi https://api.orcarouter.ai/v1, dan ganti nama model dari "gpt-5.4-nano" menjadi "openai/gpt-5.4-nano". Kode yang sudah ada, SDK, dan pola autentikasi Anda hanya perlu dua perubahan ini. OrcaRouter menggunakan kunci API sendiri, jadi dapatkan kunci API dari akun OrcaRouter Anda. Tidak ada perubahan yang diperlukan untuk pesan, alat, streaming, atau fitur lainnya. Uji dengan permintaan kecil untuk memastikan konektivitas sebelum melakukan skala.
Dibandingkan dengan model OpenAI yang lebih kecil seperti GPT-4o atau GPT-4o mini, GPT-5.4 Nano menawarkan jendela konteks yang lebih besar (400K vs. biasanya 128K) dan batas output yang lebih tinggi (128K vs. 16K), serta dukungan input multimodal. Namun, biaya per token lebih mahal: $0,20/$1,25 per M vs. tarif yang lebih rendah untuk model yang lebih kecil. Skor GPQA Diamond sebesar 81,7 mungkin lebih tinggi daripada model lama tetapi tidak dapat dibandingkan secara langsung dengan model masa depan. Untuk tugas yang sesuai dengan konteks yang lebih kecil, model yang lebih murah lebih disukai. GPT-5.4 Nano diposisikan sebagai opsi kelas atas untuk aplikasi yang menuntut.
Tanpa perbandingan tolok ukur khusus, kita hanya bisa membandingkan berdasarkan spesifikasi. Konteks 400K GPT-5.4 Nano mirip dengan konteks 200K milik Anthropic Claude, tetapi lebih besar. Dukungan input multimodalnya setara dengan kemampuan Gemini. Harga: GPT-5.4 Nano seharga $0,20/$1,25 bersaing dengan Claude Opus dan Gemini Ultra, namun tarif pastinya bervariasi. Skor GPQA Diamond sebesar 81,7 hanyalah satu data poin; model lain mungkin memiliki skor yang berbeda. Untuk tugas konteks panjang, GPT-5.4 Nano adalah pesaing yang kuat, tetapi model terbaik tergantung pada domain spesifik Anda. Ujilah pada data Anda untuk menentukan mana yang memberikan hasil lebih baik.
Pilih GPT-5.4 Nano jika kasus penggunaan Anda memerlukan jendela konteks yang sangat besar dan input multimodal (teks + gambar + file). Misalnya, menganalisis PDF 300 halaman dengan gambar dan grafik yang disematkan. Jika Anda hanya memerlukan teks panjang tanpa gambar, model lain seperti Claude 3.5 Sonnet (konteks 200K) atau Gemini 1.5 Pro (konteks 1M) mungkin lebih hemat biaya atau menawarkan kelebihan yang berbeda. Pertimbangkan harga: tarif GPT-5.4 Nano transparan tanpa markup pada OrcaRouter, jadi bandingkan biaya per token. Juga, jika Anda sudah mengandalkan ekosistem OpenAI (alat, SDK, fine-tuning), tetap menggunakan GPT-5.4 Nano memudahkan integrasi.
Potensi keterbatasan: Tidak ada keunggulan yang disebutkan dalam tugas pemrograman atau kreatif. Konteks 400K-nya, meskipun besar, lebih kecil dibandingkan beberapa pesaing seperti Gemini 1.5 Pro (1M token). Skor tolok ukurnya (81.7 pada GPQA Diamond) mungkin tidak menunjukkan kinerja unggul pada semua tugas penalaran. Model ini tidak dioptimalkan untuk latensi rendah; model yang lebih kecil merespons lebih cepat. Selain itu, karena model ini besar dan berjalan di infrastruktur OpenAI, Anda tunduk pada ketersediaan dan batas kecepatan mereka. OrcaRouter mungkin memiliki antrean sendiri. Untuk domain yang sangat terspesialisasi seperti kedokteran atau hukum, model yang disetel halus mungkin lebih baik. Evaluasi trade-off dengan hati-hati.
Kompatibel OpenAI — pakai SDK Anda yang sekarang
https://api.orcarouter.ai/v1from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.orcarouter.ai/v1",
api_key="$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| Input / 1M token | $0.200 |
| Output / 1M token | $1.25 |
| Baca cache / 1M | $0.020 |
| Mata uang | USD |
Perkiraan berdasarkan harga daftar
Hanya perkiraan — jumlah token sebenarnya bergantung pada tokenizer penyedia.
GET /api/public/models/openai/gpt-5.4-nanoBuka @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