GPT-5.4 nanoは、GPT-5.4ファミリーの中で最も軽量かつコスト効率の高いバリアントであり、速度重視および高負荷のタスクに最適化されています。テキストと画像の入力をサポートし、低レイテンシー向けに設計されています...
OpenAI GPT-5.4 Nanoは、OpenAIによって開発された言語モデルであり、OrcaRouterのOpenAI互換APIを通じてアクセスされます。ファイル、画像、テキストの入力モダリティをサポートし、400,000トークンのコンテキストウィンドウと最大128,000トークンの出力を提供します。このモデルの価格は、入力トークン100万個あたり$0.20、出力トークン100万個あたり$1…
400,000トークンのコンテキストウィンドウにより、GPT-5.4 Nanoは小説全体、長い研究論文、または長時間にわたる会話履歴を1回のAPI呼び出しで処理できます。これにより、大きなドキュメントを扱う際のチャンク分割や要約が不要になります。例えば、完全な法的契約書（多くの場合30,000～50,000語）を入力し、条項ごとの分析を依頼できます。また、このモデルは非常に長いプロンプトに対しても一貫した推論を維持できるため、マルチステップのコードレビューやナラティブ生成のような複雑なタスクに適しています。大きなコンテキストはレイテンシとコストを増加させるため、必要がある場合にのみフルウィンドウを使用するようにしてください。
もしタスクに短い入力（数千トークン程度）しか必要なく、画像やファイルのサポートが不要であれば、GPT-4o mini のような小型モデルの方がコスト効率が良く、高速です。GPT-5.4 Nano のより大きなコンテキストとマルチモーダル機能は、トークンあたりのコストが高くなります。シンプルなチャットボット、分類、軽量な要約には、未使用の容量に対して支払うことなく、より安価なモデルで同等の品質を実現できます。さらに、アプリケーションに非常に低いレイテンシや高いスループットが要求される場合、小型モデルは一般的に推論時間が速くなります。GPT-5.4 Nano は、その独自の機能（長いコンテキスト、大きな出力、マルチモーダル入力）が不可欠な場合にのみ使用してください。
GPT-5.4 Nanoは、1回の応答で最大128,000トークンを生成できます。これは、レポート全体の作成、長編ストーリーの執筆、包括的なコードベースの生成など、非常に長いコンテンツを生成する必要があるタスクに有用です。大きなコンテキストウィンドウと組み合わせることで、長いプロンプトを入力し、複数回の往復なしで同等に長い応答を受け取ることができます。ただし、このような長い出力の生成はコストがかかり、速度も遅くなる可能性があります。ほとんどのアプリケーションでは、短い出力（例：数千トークン）で十分です。128Kの制限は上限であり目標ではありません。API呼び出しで適切なmax_tokensを設定し、コストとレイテンシを制御する必要があります。
GPQA (Graduate-Level Physics Question Answering) Diamondは、大学院レベルの物理学の概念に関する多肢選択問題に回答するモデルの能力をテストするベンチマークです。スコア81.7は、GPT-5.4 Nanoが質問の81.7%に正しく回答したことを意味し、専門分野における強力な推論能力を示しています。これは困難なデータセットであるため、高いスコアを獲得することは、モデルが複雑な科学的推論を処理できることを示唆しています。しかし、ベンチマークは全体像を示すわけではなく、特定のタスクにおける実際のパフォーマンスは異なる場合があります。このスコアをOrcaRouterで利用可能な他のモデルと比較して、推論タスクにおける相対的な能力を評価してください。
レイテンシは、入力および出力のトークン数、モデルの負荷、OrcaRouterのインフラストラクチャに依存します。短いプロンプト（例：1,000トークン入力、100トークン出力）の場合、応答時間は通常数秒です。非常に大きなコンテキスト（例：400Kトークン入力）の場合、必要な追加処理のためにレイテンシが大幅に長くなることがあります。出力生成速度は、生成されるトークン数に応じてスケーリングします。OrcaRouterは具体的なレイテンシ数値を提供していませんが、一般的なOpenAIのパフォーマンスからモデルの最初のトークンまでの時間と1秒あたりのトークン数を利用して推定できます。大きなコンテキストは両方を増加させることに注意してください。最低のレイテンシを実現するには、小さなコンテキストと出力を使用してください。
強み: GPQA Diamondでの高スコア（81.7）は、高度な科学的推論を示しています。その大きなコンテキストウィンドウとマルチモーダル入力により、多くのページや画像からの情報を統合する必要があるタスクで、小規模モデルを上回ることができます。 制限事項: ベンチマークはすべての領域をカバーしているわけではありません。モデルは、ニッチなトピックや非常に曖昧なクエリに対して依然としてエラーを犯す可能性があります。コーディングやクリエイティブライティングに特化して最適化されているわけではありませんが、それらのタスクでもおそらく良好に動作します。また、大規模モデルであるため、代替品よりも高価で低速です。ほとんどのベンチマークでは、モデルを自身のデータで評価して適合性を確認する必要があります。
価格は、100万入力トークンあたり$0.20、100万出力トークンあたり$1.25です。OrcaRouterはプロバイダーレートで請求し、マークアップはゼロのため、OpenAIの直接コストをそのまま支払うことになります。入力トークンには、プロンプト、画像トークン（倍数としてカウント）、抽出後のファイル内容が含まれます。出力トークンは生成された応答です。APIアクセスや使用ティアに対する追加料金はありません。この透明性のある価格設定により、コストの見積もりが容易になります。例えば、10,000トークンの入力と1,000トークンの出力の場合、1コールあたり$0.002 + $0.00125 = $0.00325となります。
小規模モデルに比べてトークンあたりのコストが高いため、使用量を適切に調整する必要があります。リクエストあたりのトークン数が10,000～20,000程度のタスクであれば、GPT-4o mini（利用可能な場合）のような安価なモデルの方がはるかに経済的です。ただし、400Kコンテキストまたは128K出力が本当に必要な場合は、GPT-5.4 Nanoが唯一の現実的な選択肢かもしれません。キャッシュによりコストを削減できます。OrcaRouterは現在プロンプトキャッシュについて言及していませんが、大きな静的プレフィックスを再利用するようにプロンプトを構成することで、繰り返し入力されるトークンを最小限に抑えることができます。また、画像入力は画像解像度に比例したトークンコストが発生するため、可能な限り低解像度の画像を使用してください。
OrcaRouterはプロバイダーの料金をマークアップなしで通過するため、OpenAIが提供する場合にはプロバイダーからの割引（例：大口割引や確約使用）が適用されます。ただし、OrcaRouter上のGPT-5.4 Nanoには特定のキャッシュ機能は文書化されていません。コストを管理するには、クライアント側でプロンプトのキャッシュを実装するか、リクエスト間で一定のシステムメッセージのようなパターンを使用できます。大量のトラフィックが見込まれる場合は、交渉による料金の可能性についてOrcaRouterにお問い合わせください。現時点では、標準の従量課金制（ペイ・パー・トークン）が適用されます。
GPT-5.4 Nanoには、OrcaRouterのOpenAI互換API（base_url: https://api.orcarouter.ai/v1）からアクセスします。リクエストにはモデルID「openai/gpt-5.4-nano」を指定してください。このAPIはOpenAIのChat Completionsエンドポイントと同じ形式に従っているため、ベースURLとモデル名を変更するだけで既存のOpenAI SDKを使用できます。Pythonのopenaiライブラリを使用した例： ```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"}] ) ``` temperature、max_tokens、top_pなどのすべての標準パラメータがサポートされています。
ほとんどのユースケースでは、temperatureをバランスの取れた0.7などの妥当な値に設定するか、事実に基づくタスクでは低め（0.2～0.4）に設定します。max_tokensはデフォルトでモデルの最大値（128K）になりますが、コストを制限するために明示的に設定する必要があります。標準的な応答では、典型的な設定は4096トークンです。画像入力の場合、data URL形式またはURLを使用して、content配列に画像を含めます。ファイル入力の場合は、ファイルをOrcaRouterにアップロードし、そのURLを参照します。OrcaRouterのAPIはファイル添付をサポートしています。また、system messagesを使用して動作を設定することもできます。Top_pは1のままにでき、frequency/penaltyパラメータは通常通り機能します。
移行は簡単です。OrcaRouterのAPIはOpenAIと完全に互換性があるためです。ベースURLをhttps://api.openai.com/v1からhttps://api.orcarouter.ai/v1に変更し、モデル名を「gpt-5.4-nano」から「openai/gpt-5.4-nano」に置き換えるだけです。既存のコード、SDK、認証パターンは、この2つの変更のみで動作します。OrcaRouterは独自のAPIキーを使用するため、OrcaRouterアカウントからAPIキーを取得してください。メッセージ、ツール、ストリーミング、その他の機能には変更は不要です。スケールする前に、小さなリクエストで接続を確認してください。
GPT-4oやGPT-4o miniのような小規模なOpenAIモデルと比較して、GPT-5.4 Nanoはより大きなコンテキストウィンドウ（400K対通常128K）と高い出力制限（128K対16K）に加え、マルチモーダル入力対応を提供します。ただし、トークンあたりのコストは高く、小規模モデルの低いレートに対し、$0.20/$1.25 per Mです。GPQA Diamondスコア81.7は旧モデルより高いかもしれませんが、将来のモデルと直接比較できるものではありません。小規模なコンテキストに収まるタスクでは、より安価なモデルが好ましいです。GPT-5.4 Nanoは、要求の厳しいアプリケーション向けのハイエンドオプションとして位置づけられています。
特定のベンチマーク比較がない場合、仕様での比較しかできません。GPT-5.4 Nanoの400Kコンテキストは、Anthropic Claudeの200Kコンテキストと類似していますが、より大きいです。そのマルチモーダル入力サポートはGeminiの機能と同等です。価格設定：GPT-5.4 Nanoの$0.20/$1.25はClaude OpusやGemini Ultraと競争力がありますが、正確な料金は異なります。GPQA Diamondスコアの81.7は一つのデータポイントであり、他のモデルは異なるスコアを出す可能性があります。長いコンテキストのタスクにおいて、GPT-5.4 Nanoは有力な候補ですが、最適なモデルは特定のドメインに依存します。実際のデータでテストして、どちらがより良い結果をもたらすか判断してください。
GPT-5.4 Nanoは、非常に大きなコンテキストウィンドウとマルチモーダル入力（テキスト＋画像＋ファイル）の両方が必要なユースケースに適しています。例えば、画像やチャートが埋め込まれた300ページのPDFを分析する場合などです。画像なしで長いテキストだけが必要な場合、Claude 3.5 Sonnet（200Kコンテキスト）やGemini 1.5 Pro（1Mコンテキスト）などの他のモデルの方がコスト効率が良いか、異なる強みを提供する可能性があります。料金を考慮してください：GPT-5.4 NanoのレートはOrcaRouterで透明にゼロマークアップされているため、トークンあたりのコストを比較してください。また、既にOpenAIエコシステム（ツール、SDK、ファインチューニング）に依存している場合、GPT-5.4 Nanoを使い続けることで統合が簡素化されます。
潜在的な制限：コーディングや創造的なタスクにおいて顕著な利点は挙げられていません。400Kのコンテキストは大きいものの、Gemini 1.5 Pro（1Mトークン）などの競合モデルよりは小さいです。ベンチマークスコア（GPQA Diamondで81.7）は、すべての推論タスクで優れたパフォーマンスを示すとは限りません。このモデルは低レイテンシ向けに最適化されておらず、より小規模なモデルの方が応答が速いです。また、大規模モデルでありOpenAIのインフラ上で稼働するため、その可用性とレート制限の影響を受けます。OrcaRouterには独自のキューが存在する可能性があります。医療や法律などの高度に専門化された分野では、ファインチューニングされたモデルの方が適している場合があります。トレードオフを慎重に評価してください。
OpenAI 互換——今お使いの SDK のまま
https://api.orcarouter.ai/v1from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.orcarouter.ai/v1",
api_key="$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| 入力 / 1M tokens | $0.200 |
| 出力 / 1M tokens | $1.25 |
| キャッシュ読み取り / 1M | $0.020 |
| 通貨 | USD |
表示価格に基づく概算
見積もりのみ — 実際のトークン数はプロバイダーのトークナイザーに依存します。
@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