GPT-5.4 nano är den mest lättvikts- och kostnadseffektiva varianten av GPT-5.4-familjen, optimerad för hastighetskritiska och högvolymsuppgifter. Den stödjer text- och bildinmatningar och är utformad för låg latens...
OpenAI GPT-5.4 Nano är en språkmodell utvecklad av OpenAI, som nås via OrcaRouters OpenAI-kompatibla API. Den stöder inmatningsmodaliteter för fil, bild och text och erbjuder ett kontextfönster på…
Det 400 000-tokens kontextfönstret gör att GPT-5.4 Nano kan bearbeta hela romaner, långa forskningsartiklar eller utökade samtalshistorik i ett enda API-anrop. Detta eliminerar behovet av segmentering eller sammanfattning vid arbete med stora dokument. Exempelvis kan du mata in ett helt juridiskt kontrakt (ofta 30 000–50 000 ord) och be om en klausul-för-klausul-analys. Modellen kan också upprätthålla ett sammanhängande resonemang över mycket långa uppmaningar, vilket gör den lämplig för komplexa uppgifter som flerstegig kodgranskning eller berättelsegenerering. Tänk på att större kontexter ökar latens och kostnad, så du bör endast använda hela fönstret när det behövs.
Om din uppgift endast kräver korta indata (några tusen tokens) och inte behöver bild- eller filstöd, kommer en mindre modell som GPT-4o mini eller liknande att vara mer kostnadseffektiv och snabbare. GPT-5.4 Nanos större kontext och multimodala förmågor kommer med ett högre pris per token. För enkla chattrobotar, klassificering eller lättviktssammanfattningar kan en billigare modell leverera jämförbar kvalitet utan att betala för outnyttjad kapacitet. Dessutom, om din applikation kräver mycket låg latens eller hög genomströmning, har mindre modeller generellt snabbare inferenstider. Använd GPT-5.4 Nano endast när dess unika funktioner—lång kontext, stor utmatning eller multimodal indata—är nödvändiga.
GPT-5.4 Nano kan generera upp till 128 000 tokens i ett enda svar. Detta är användbart för uppgifter som kräver att producera mycket långt innehåll, som att utkasta hela rapporter, skriva fullängdsberättelser eller generera omfattande kodbaser. I kombination med det stora kontextfönstret kan du mata in en lång prompt och få ett lika långt svar utan flera rundturer. Att generera sådana långa utdata kan dock vara dyrt och långsamt. För de flesta applikationer räcker kortare utdata (t.ex. några tusen tokens). 128K-gränsen är ett tak, inte ett mål; du bör ställa in lämplig max_tokens i dina API-anrop för att kontrollera kostnader och latens.
GPQA (Graduate-Level Physics Question Answering) Diamond är ett riktmärke som testar en modells förmåga att besvara flervalsfrågor om fysik på forskarnivå. En poäng på 81,7 innebär att GPT-5.4 Nano korrekt besvarade 81,7 % av frågorna, vilket indikerar starka resonemangsfärdigheter inom ett specialiserat område. Detta är en utmanande datamängd, så en hög poäng tyder på att modellen kan hantera komplexa vetenskapliga resonemang. Riktmärken ger dock inte hela bilden; verklig prestanda för din specifika uppgift kan variera. Jämför denna poäng med andra modeller som finns tillgängliga på OrcaRouter för att bedöma relativ förmåga i resonemangsuppgifter.
Svarstiden beror på antalet in- och utdatatecken, modellbelastning samt OrcaRouter-infrastruktur. För korta prompts (t.ex. 1 000 tecken in, 100 tecken ut) är svarstiderna vanligtvis några sekunder. För mycket stora kontexter (t.ex. 400 000 tecken in) kan latensen vara betydligt längre på grund av den extra bearbetning som krävs. Utdatagenereringshastigheten skalar med antalet producerade tecken. OrcaRouter tillhandahåller inga specifika latenssiffror, men du kan uppskatta med hjälp av modellens tid-till-första-tecken och tecken-per-sekund-hastigheter från allmän OpenAI-prestanda, med noteringen att större kontexter ökar båda. För lägsta latens, använd mindre kontexter och utdata.
Styrkor: Högt betyg på GPQA Diamond (81,7) visar avancerat vetenskapligt resonemang. Dess stora kontextfönster och multimodala indata gör att den överträffar mindre modeller på uppgifter som kräver integrering av information från många sidor eller bilder. Begränsningar: Riktmärken täcker inte alla domäner. Modellen kan fortfarande göra fel på nischade ämnen eller mycket tvetydiga frågor. Den är inte specifikt optimerad för kodning eller kreativt skrivande, även om den sannolikt presterar bra på dessa uppgifter. Eftersom det är en stor modell är den också dyrare och långsammare än alternativ. För de flesta riktmärken bör du utvärdera modellen på dina egna data för att bekräfta lämplighet.
Prissättningen är $0,20 per 1 miljon inmatningstoken och $1,25 per 1 miljon utmatningstoken. OrcaRouter fakturerar till leverantörens pris utan påslag, så du betalar exakt OpenAIs direkta kostnad. Inmatningstoken inkluderar prompten, bildtoken (räknas som en multipel) och filinnehåll efter extrahering. Utmatningstoken är genererade svar. Det finns inga ytterligare avgifter för API-åtkomst eller användningsnivåer. Denna transparenta prissättning gör det enkelt att uppskatta kostnader: till exempel kostar en inmatning på 10 000 token och en utmatning på 1 000 token $0,002 + $0,00125 = $0,00325 per anrop.
Den höga kostnaden per token jämfört med mindre modeller innebär att du bör storleksanpassa din användning. Om din uppgift endast använder 10,000–20,000 tokens per förfrågan skulle en billigare modell som GPT-4o mini (om tillgänglig) vara betydligt mer ekonomisk. Men om du verkligen behöver 400K kontext eller 128K utdata kan GPT-5.4 Nano vara det enda praktiska valet. Cachning kan minska kostnaderna: OrcaRouter nämner för närvarande inte prompt-cachning, men du kan strukturera dina promptar för att återanvända stora statiska prefix och därmed minimera upprepade inmatningstoken. Kom också ihåg att bildinmatningar medför tokenkostnader som är proportionella mot bildupplösningen; använd lägre upplösning när det är möjligt.
OrcaRouter skickar vidare leverantörspriser utan påslag, så rabatter från leverantören (t.ex. volymrabatter eller åtagandeanvändning) skulle gälla om OpenAI erbjuder dem. Dock finns inga specifika cachningsfunktioner dokumenterade för GPT-5.4 Nano på OrcaRouter. För att hantera kostnader kan du implementera klientbaserad cachning av prompts eller använda mönster som systemmeddelanden som förblir konstanta över förfrågningar. Om du förväntar dig hög volym, kontakta OrcaRouter för eventuella förhandlade priser. För närvarande gäller standardprissättningen per token.
Du kommer åt GPT-5.4 Nano via OrcaRouters OpenAI-kompatibla API på base_url https://api.orcarouter.ai/v1. Använd modell-ID "openai/gpt-5.4-nano" i din förfrågan. API:et följer samma format som OpenAIs Chat Completions-slutpunkt, så du kan använda befintliga OpenAI SDK:er genom att ändra bas-URL och modellnamn. Exempel med Python openai-biblioteket: ```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"}] ) ``` Alla standardparametrar som temperature, max_tokens, top_p, etc., stöds.
För de flesta användningsfall, ställ in temperaturen på ett rimligt värde som 0,7 för balans, eller lägre (0,2–0,4) för faktabaserade uppgifter. max_tokens standardvärde är modellens maximala (128K), men du bör ställa in det explicit för att begränsa kostnaderna. En typisk inställning kan vara 4096 tokens för standardsvar. För bildinmatning, inkludera bilden i innehållsarrayen med hjälp av data URL-formatet eller en URL. För filinmatning, ladda upp filen till OrcaRouter och referera till dess URL; OrcaRouters API stöder filbilagor. Du kan också använda systemmeddelanden för att ställa in beteende. Top_p kan lämnas på 1, och frekvens-/straffparametrar fungerar som vanligt.
Migrationen är enkel eftersom OrcaRouters API är fullt OpenAI-kompatibelt. Ändra bas-URL:en från https://api.openai.com/v1 till https://api.orcarouter.ai/v1, och ersätt modellnamnet från "gpt-5.4-nano" till "openai/gpt-5.4-nano". Din befintliga kod, SDK:er och autentiseringsmönster fungerar med endast dessa två ändringar. OrcaRouter använder egna API-nycklar, så skaffa en API-nyckel från ditt OrcaRouter-konto. Inga ändringar krävs för meddelanden, verktyg, streaming eller andra funktioner. Testa med en liten förfrågan för att bekräfta anslutning innan du skalar upp.
Jämfört med mindre OpenAI-modeller som GPT-4o eller GPT-4o mini, erbjuder GPT-5.4 Nano ett större kontextfönster (400K vs. vanligtvis 128K) och högre utmatningsgräns (128K vs. 16K), plus stöd för multimodal inmatning. Däremot kostar det mer per token: $0.20/$1.25 per M vs. lägre priser för mindre modeller. Dess GPQA Diamond-poäng på 81.7 kan vara högre än äldre modeller men inte direkt jämförbar med framtida. För uppgifter som passar inom mindre kontexter är en billigare modell att föredra. GPT-5.4 Nano positioneras som ett avancerat alternativ för krävande applikationer.
Utan specifika benchmarkjämförelser kan vi endast jämföra specifikationer. GPT-5.4 Nanos 400K-kontext liknar Anthropic Claudes 200K-kontext, men är större. Dess stöd för multimodal input matchar Geminis kapacitet. Prissättning: GPT-5.4 Nano på $0,20/$1,25 är konkurrenskraftig med Claude Opus och Gemini Ultra, men exakta priser varierar. GPQA Diamond-poängen på 81,7 är en datapunkt; andra modeller kan få olika poäng. För långa kontextuppgifter är GPT-5.4 Nano en stark utmanare, men den bästa modellen beror på din specifika domän. Testa på din data för att avgöra vilken som ger bättre resultat.
Välj GPT-5.4 Nano om ditt användningsfall kräver både ett mycket stort kontextfönster och multimodal input (text + bild + fil). Till exempel för att analysera en 300-sidig PDF med inbäddade bilder och diagram. Om du bara behöver lång text utan bilder kan andra modeller som Claude 3.5 Sonnet (200K kontext) eller Gemini 1.5 Pro (1M kontext) vara mer kostnadseffektiva eller erbjuda olika styrkor. Tänk på prissättningen: GPT-5.4 Nanos avgift är transparent utan påslag på OrcaRouter, så jämför kostnader per token. Om du redan använder OpenAIs ekosystem (verktyg, SDK:er, finjustering) förenklar det integrationen att stanna kvar med GPT-5.4 Nano.
Potentiella begränsningar: Inga angivna fördelar i kodning eller kreativa uppgifter. Dess 400K kontext, även om den är stor, är mindre än vissa konkurrenter som Gemini 1.5 Pro (1M tokens). Dess benchmark-poäng (81,7 på GPQA Diamond) kanske inte indikerar överlägsen prestanda på alla resonemangsuppgifter. Modellen är inte optimerad för låg latens; mindre modeller svarar snabbare. Dessutom, eftersom det är en stor modell som körs på OpenAI-infrastruktur, omfattas du av deras tillgänglighet och hastighetsbegränsningar. OrcaRouter kan ha sina egna köer. För mycket specialiserade domäner som medicin eller juridik kan en finjusterad modell vara bättre. Utvärdera avvägningar noggrant.
OpenAI-kompatibel — behåll det SDK du redan använder
https://api.orcarouter.ai/v1from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.orcarouter.ai/v1",
api_key="$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| Inmatning / 1M token | $0.200 |
| Utdata / 1M tokens | $1.25 |
| Cacheläsning / 1M | $0.020 |
| Valuta | USD |
Uppskattning baserad på listpris
Endast en uppskattning — faktiskt antal token beror på leverantörens tokenizer.
GET /api/public/models/openai/gpt-5.4-nanoÖppna @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