GPT-5.4 nano เป็นรุ่นที่เบาที่สุดและคุ้มค่าที่สุดในตระกูล GPT-5.4 ซึ่งได้รับการปรับให้เหมาะสมสำหรับงานที่ต้องใช้ความเร็วสูงและปริมาณมาก รองรับการป้อนข้อมูลทั้งข้อความและรูปภาพ และถูกออกแบบมาเพื่อความหน่วงต่ำ...
OpenAI GPT-5.4 Nano เป็นโมเดลภาษาที่พัฒนาโดย OpenAI เข้าถึงได้ผ่าน API ที่เข้ากันได้กับ OpenAI ของ OrcaRouter รองรับรูปแบบการป้อนข้อมูลทั้งไฟล์ รูปภาพ และข้อความ มีหน้าต่างบริบท (context window)…
หน้าต่างบริบท 400,000 โทเค็นช่วยให้ GPT-5.4 Nano สามารถประมวลผลนวนิยายทั้งเล่ม งานวิจัยยาว หรือประวัติการสนทนาที่ยาวในการเรียก API เพียงครั้งเดียว สิ่งนี้ช่วยลดความจำเป็นในการแบ่งเป็นส่วนย่อยหรือสรุปความเมื่อทำงานกับเอกสารขนาดใหญ่ ตัวอย่างเช่น คุณสามารถป้อนสัญญาทางกฎหมายทั้งฉบับ (มักมี 30,000–50,000 คำ) และขอให้วิเคราะห์ทีละข้อ โมเดลยังสามารถรักษาเหตุผลที่สอดคล้องกันตลอดข้อความแจ้งที่ยาวมาก ทำให้เหมาะสำหรับงานที่ซับซ้อน เช่น การตรวจสอบโค้ดหลายขั้นตอนหรือการสร้างเนื้อเรื่อง โปรดทราบว่าบริบทที่ใหญ่ขึ้นจะเพิ่มเวลาแฝงและต้นทุน ดังนั้นคุณควรใช้หน้าต่างเต็มเมื่อจำเป็นเท่านั้น
หากงานของคุณต้องการข้อมูลนำเข้าที่สั้น (ไม่กี่พันโทเค็น) และไม่จำเป็นต้องรองรับรูปภาพหรือไฟล์ โมเดลขนาดเล็กอย่าง GPT-4o mini หรือที่คล้ายกันจะคุ้มค่าและเร็วกว่า GPT-5.4 Nano มีคอนเทกซ์ที่ใหญ่กว่าและความสามารถหลายรูปแบบ (multimodal) ซึ่งมาพร้อมกับราคาต่อโทเค็นที่สูงกว่า สำหรับแชทบอทธรรมดา การจัดหมวดหมู่ หรือการสรุปแบบเบา โมเดลที่ถูกกว่าสามารถให้คุณภาพที่เทียบเคียงได้ โดยไม่ต้องจ่ายค่าความจุที่ไม่ได้ใช้ นอกจากนี้ หากแอปพลิเคชันของคุณต้องการความหน่วงต่ำมากหรือปริมาณงานสูง โมเดลขนาดเล็กโดยทั่วไปจะมีเวลาในการอนุมานที่เร็วกว่า ให้ใช้ GPT-5.4 Nano เฉพาะเมื่อคุณสมบัติเฉพาะของมัน—คอนเทกซ์ยาว เอาต์พุตใหญ่ หรืออินพุตหลายรูปแบบ—มีความจำเป็นเท่านั้น
GPT-5.4 Nano สามารถสร้าง tokens ได้มากถึง 128,000 ในการตอบสนองครั้งเดียว ซึ่งมีประโยชน์สำหรับงานที่ต้องผลิตเนื้อหาที่ยาวมาก เช่น การร่างรายงานทั้งฉบับ การเขียนเรื่องราวเต็มรูปแบบ หรือการสร้าง codebase ที่ครอบคลุม เมื่อรวมกับหน้าต่างบริบทขนาดใหญ่ คุณสามารถป้อน prompt ที่ยาวและได้รับคำตอบที่ยาวเท่ากันโดยไม่ต้องส่งหลายรอบ อย่างไรก็ตาม การสร้างผลลัพธ์ที่ยาวเช่นนี้อาจมีค่าใช้จ่ายสูงและช้า สำหรับแอปพลิเคชันส่วนใหญ่ ผลลัพธ์ที่สั้นกว่า (เช่น ไม่กี่พัน tokens) ก็เพียงพอแล้ว ขีดจำกัด 128K เป็นเพดาน ไม่ใช่เป้าหมาย คุณควรตั้งค่า max_tokens ที่เหมาะสมในการเรียก API เพื่อควบคุมค่าใช้จ่ายและความหน่วง
GPQA (Graduate-Level Physics Question Answering) Diamond เป็นชุดข้อมูลมาตรฐานที่ใช้วัดความสามารถของโมเดลในการตอบคำถามแบบหลายตัวเลือกเกี่ยวกับแนวคิดฟิสิกส์ระดับบัณฑิตศึกษา คะแนน 81.7 หมายความว่า GPT-5.4 Nano ตอบถูก 81.7% ของคำถาม ซึ่งบ่งชี้ถึงทักษะการให้เหตุผลที่แข็งแกร่งในโดเมนเฉพาะทาง นี่เป็นชุดข้อมูลที่ท้าทาย ดังนั้นการได้คะแนนสูงจึงชี้ให้เห็นว่าโมเดลสามารถจัดการกับการให้เหตุผลทางวิทยาศาสตร์ที่ซับซ้อนได้ อย่างไรก็ตาม เกณฑ์มาตรฐานไม่ได้ให้ภาพรวมทั้งหมด ประสิทธิภาพในโลกจริงสำหรับงานเฉพาะของคุณอาจแตกต่างกันไป เปรียบเทียบคะแนนนี้กับโมเดลอื่นๆ ที่มีอยู่ใน OrcaRouter เพื่อประเมินความสามารถเชิงสัมพัทธ์ในงานด้านการให้เหตุผล
ความหน่วงขึ้นอยู่กับจำนวนโทเค็นอินพุตและเอาต์พุต โหลดของโมเดล และโครงสร้างพื้นฐานของ OrcaRouter สำหรับพรอมต์สั้น (เช่น อินพุต 1,000 โทเค็น, เอาต์พุต 100 โทเค็น) เวลาตอบสนองโดยทั่วไปจะอยู่ที่ไม่กี่วินาที สำหรับบริบทที่ใหญ่มาก (เช่น อินพุต 400,000 โทเค็น) ความหน่วงอาจยาวนานขึ้นอย่างมากเนื่องจากต้องใช้การประมวลผลเพิ่มเติม ความเร็วในการสร้างเอาต์พุตจะเพิ่มขึ้นตามจำนวนโทเค็นที่สร้างขึ้น OrcaRouter ไม่ได้ให้ตัวเลขความหน่วงเฉพาะเจาะจง แต่คุณสามารถประมาณได้โดยใช้อัตรา time-to-first-token และอัตราโทเค็นต่อวินาทีของโมเดลจากประสิทธิภาพทั่วไปของ OpenAI โดยสังเกตว่าบริบทที่ใหญ่ขึ้นจะเพิ่มทั้งสองอย่าง สำหรับความหน่วงต่ำที่สุด ให้ใช้บริบทและเอาต์พุตที่เล็กลง
จุดแข็ง: คะแนนสูงบน GPQA Diamond (81.7) แสดงให้เห็นถึงการให้เหตุผลทางวิทยาศาสตร์ขั้นสูง หน้าต่างบริบทที่ใหญ่และการป้อนข้อมูลแบบหลายรูปแบบทำให้มันทำงานได้ดีกว่าโมเดลขนาดเล็กในงานที่ต้องการผสานข้อมูลจากหลายหน้าหรือรูปภาพ ข้อจำกัด: การวัดมาตรฐานไม่ครอบคลุมทุกโดเมน โมเดลอาจยังคงทำผิดพลาดในหัวข้อเฉพาะหรือคำถามที่คลุมเครือสูง มันไม่ได้ถูกปรับแต่งมาเฉพาะสำหรับการเขียนโค้ดหรือการเขียนเชิงสร้างสรรค์ แม้ว่ามันน่าจะทำงานได้ดีในงานเหล่านั้น นอกจากนี้ เนื่องจากเป็นโมเดลขนาดใหญ่ มันจึงมีราคาแพงกว่าและช้ากว่าทางเลือกอื่น สำหรับการวัดมาตรฐานส่วนใหญ่ คุณควรประเมินโมเดลด้วยข้อมูลของคุณเองเพื่อยืนยันความเหมาะสม
ราคาคือ $0.20 ต่อ 1 ล้าน input tokens และ $1.25 ต่อ 1 ล้าน output tokens OrcaRouter คิดค่าบริการในอัตราของผู้ให้บริการโดยไม่มีส่วนเพิ่ม ดังนั้นคุณจึงจ่ายตรงตามต้นทุนของ OpenAI Input tokens รวมถึง prompt, image tokens (นับเป็นหลายเท่า) และเนื้อหาไฟล์หลังจากการสกัด Output tokens คือการตอบกลับที่สร้างขึ้น ไม่มีค่าธรรมเนียมเพิ่มเติมสำหรับการเข้าถึง API หรือระดับการใช้งาน ราคาที่โปร่งใสนี้ทำให้การประมาณต้นทุนเป็นเรื่องง่าย: ตัวอย่างเช่น input 10,000 tokens และ output 1,000 tokens มีค่าใช้จ่าย $0.002 + $0.00125 = $0.00325 ต่อการเรียกใช้
ต้นทุนต่อโทเค็นที่สูงเมื่อเทียบกับโมเดลขนาดเล็กหมายความว่าคุณควรปรับขนาดการใช้งานให้เหมาะสม หากงานของคุณใช้เพียง 10,000–20,000 โทเค็นต่อคำขอ โมเดลที่ถูกกว่าเช่น GPT-4o mini (ถ้ามีให้บริการ) จะประหยัดกว่ามาก อย่างไรก็ตาม หากคุณต้องการบริบท 400K หรือเอาต์พุต 128K จริงๆ GPT-5.4 Nano อาจเป็นตัวเลือกที่ใช้งานได้จริงเท่านั้น การแคชสามารถลดต้นทุนได้: ปัจจุบัน OrcaRouter ไม่ได้กล่าวถึงการแคช prompt แต่คุณสามารถจัดโครงสร้าง prompt ของคุณเพื่อนำคำนำหน้าคงที่ขนาดใหญ่มาใช้ซ้ำเพื่อลดจำนวนโทเค็นอินพุตที่ซ้ำกัน นอกจากนี้ โปรดจำไว้ว่าอินพุตรูปภาพมีต้นทุนโทเค็นตามสัดส่วนความละเอียดของรูปภาพ ใช้รูปภาพความละเอียดต่ำเมื่อเป็นไปได้
OrcaRouter ส่งผ่านอัตราของผู้ให้บริการโดยไม่มีส่วนเพิ่ม ดังนั้นส่วนลดจากผู้ให้บริการ (เช่น ส่วนลดปริมาณมากหรือการใช้งานตามสัญญา) จะมีผลหาก OpenAI เสนอให้ อย่างไรก็ตาม ไม่มีฟีเจอร์แคชเฉพาะที่ถูกบันทึกไว้สำหรับ GPT-5.4 Nano บน OrcaRouter เพื่อจัดการต้นทุน คุณสามารถใช้การแคช prompt ฝั่งไคลเอ็นต์ หรือใช้รูปแบบต่างๆ เช่น ข้อความระบบที่คงที่ในทุกคำขอ หากคุณคาดว่าจะมีปริมาณการใช้งานสูง โปรดติดต่อ OrcaRouter เพื่อขออัตราที่สามารถเจรจาได้ ในตอนนี้ ราคามาตรฐานแบบจ่ายต่อโทเค็นยังคงมีผล
คุณสามารถเข้าถึง GPT-5.4 Nano ผ่าน API ที่เข้ากันได้กับ OpenAI ของ OrcaRouter ที่ base_url https://api.orcarouter.ai/v1 ใช้รหัสโมเดล "openai/gpt-5.4-nano" ในการร้องขอของคุณ API นี้ใช้รูปแบบเดียวกับปลายทาง Chat Completions ของ OpenAI ดังนั้นคุณสามารถใช้ SDK ของ OpenAI ที่มีอยู่ได้โดยการเปลี่ยน base URL และชื่อโมเดล ตัวอย่างการใช้ไลบรารี openai ของ 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"}] ) ``` พารามิเตอร์มาตรฐานทั้งหมด เช่น temperature, max_tokens, top_p ฯลฯ รองรับ
สำหรับกรณีการใช้งานส่วนใหญ่ ให้ตั้งค่า temperature เป็นค่าที่สมเหตุสมผล เช่น 0.7 เพื่อความสมดุล หรือค่าที่ต่ำกว่า (0.2–0.4) สำหรับงานที่ต้องการข้อเท็จจริง max_tokens มีค่าเริ่มต้นเป็นค่าสูงสุดของโมเดล (128K) แต่คุณควรตั้งค่าไว้อย่างชัดเจนเพื่อจำกัดต้นทุน การตั้งค่าทั่วไปอาจเป็น 4096 tokens สำหรับการตอบกลับมาตรฐาน สำหรับอินพุตรูปภาพ ให้รวมรูปภาพใน content array โดยใช้ data URL format หรือ URL สำหรับอินพุตไฟล์ ให้อัปโหลดไฟล์ไปยัง OrcaRouter และอ้างอิง URL ของมัน; API ของ OrcaRouter รองรับการแนบไฟล์ คุณยังสามารถใช้ system messages เพื่อกำหนดพฤติกรรมได้ Top_p สามารถปล่อยไว้ที่ 1 และพารามิเตอร์ frequency/penalty ทำงานตามปกติ
การโยกย้ายเป็นเรื่องง่ายเพราะ API ของ OrcaRouter รองรับ OpenAI อย่างสมบูรณ์ เพียงเปลี่ยน base URL จาก https://api.openai.com/v1 เป็น https://api.orcarouter.ai/v1 และเปลี่ยนชื่อโมเดลจาก "gpt-5.4-nano" เป็น "openai/gpt-5.4-nano" โค้ด, SDK, และรูปแบบการรับรองความถูกต้องที่มีอยู่ของคุณจะทำงานได้โดยมีการเปลี่ยนแปลงเพียงสองอย่างนี้เท่านั้น OrcaRouter ใช้คีย์ API ของตัวเอง ดังนั้นให้รับคีย์ API จากบัญชี OrcaRouter ของคุณ ไม่จำเป็นต้องเปลี่ยนแปลงข้อความ, เครื่องมือ, การสตรีม, หรือฟีเจอร์อื่นๆ ทดสอบด้วยคำขอขนาดเล็กเพื่อยืนยันการเชื่อมต่อก่อนขยายขนาด
เมื่อเทียบกับโมเดล OpenAI ขนาดเล็กกว่าอย่าง GPT-4o หรือ GPT-4o mini แล้ว GPT-5.4 Nano มีหน้าต่างบริบทที่ใหญ่กว่า (400K เทียบกับปกติ 128K) และขีดจำกัดเอาต์พุตที่สูงกว่า (128K เทียบกับ 16K) รวมถึงการรองรับอินพุตแบบหลายรูปแบบ อย่างไรก็ตาม มีต้นทุนต่อโทเค็นสูงกว่า: $0.20/$1.25 ต่อ M เทียบกับอัตราที่ต่ำกว่าสำหรับโมเดลขนาดเล็ก คะแนน GPQA Diamond ที่ 81.7 อาจสูงกว่าโมเดลรุ่นเก่า แต่ไม่สามารถเปรียบเทียบโดยตรงกับรุ่นอนาคต สำหรับงานที่พอดีกับบริบทขนาดเล็ก โมเดลที่ถูกกว่าก็เป็นที่นิยมกว่า GPT-5.4 Nano ถูกวางตำแหน่งเป็นตัวเลือกระดับสูงสำหรับแอปพลิเคชันที่มีความต้องการสูง
หากไม่มีการเปรียบเทียบเกณฑ์มาตรฐานที่เฉพาะเจาะจง เราสามารถเปรียบเทียบได้เพียงข้อมูลจำเพาะเท่านั้น บริบท 400K ของ GPT-5.4 Nano นั้นคล้ายกับบริบท 200K ของ Anthropic Claude แต่มีขนาดใหญ่กว่า การรองรับอินพุตมัลติโมดัลของมันตรงกับความสามารถของ Gemini ราคา: GPT-5.4 Nano ที่ $0.20/$1.25 มีการแข่งขันกับ Claude Opus และ Gemini Ultra แต่อัตราที่แน่นอนอาจแตกต่างกัน คะแนน GPQA Diamond ที่ 81.7 เป็นจุดข้อมูลหนึ่ง รุ่นอื่นอาจได้คะแนนแตกต่าง สำหรับงานที่มีบริบทยาว GPT-5.4 Nano เป็นตัวเลือกที่แข็งแกร่ง แต่รุ่นที่ดีที่สุดขึ้นอยู่กับโดเมนเฉพาะของคุณ ทดสอบกับข้อมูลของคุณเพื่อดูว่ารุ่นใดให้ผลลัพธ์ที่ดีกว่า
เลือก GPT-5.4 Nano หากกรณีการใช้งานของคุณต้องการทั้งหน้าต่างบริบทที่ใหญ่มากและการรับข้อมูลแบบหลายรูปแบบ (ข้อความ + รูปภาพ + ไฟล์) ตัวอย่างเช่น การวิเคราะห์ PDF จำนวน 300 หน้าที่มีรูปภาพและแผนภูมิฝังอยู่ หากคุณต้องการเพียงข้อความยาวที่ไม่มีรูปภาพ โมเดลอื่นๆ เช่น Claude 3.5 Sonnet (บริบท 200K) หรือ Gemini 1.5 Pro (บริบท 1M) อาจคุ้มค่ากว่าหรือมีจุดแข็งที่แตกต่างกัน พิจารณาราคา: อัตราของ GPT-5.4 Nano นั้นโปร่งใสไม่มีมาร์กอัปบน OrcaRouter ดังนั้นให้เปรียบเทียบต้นทุนต่อโทเค็น นอกจากนี้ หากคุณพึ่งพาระบบนิเวศของ OpenAI อยู่แล้ว (เครื่องมือ, SDK, การปรับแต่ง) การอยู่กับ GPT-5.4 Nano จะทำให้การผสานรวมง่ายขึ้น
ข้อจำกัดที่อาจเกิดขึ้น: ไม่มีข้อได้เปรียบที่อ้างถึงในงานเขียนโค้ดหรืองานสร้างสรรค์ บริบท 400K ของมันแม้จะมาก แต่น้อยกว่าคู่แข่งบางรายเช่น Gemini 1.5 Pro (1M tokens) คะแนนเกณฑ์มาตรฐาน (81.7 บน GPQA Diamond) อาจไม่ได้บ่งชี้ถึงประสิทธิภาพที่เหนือกว่าในงานใช้เหตุผลทั้งหมด โมเดลนี้ไม่ได้ปรับแต่งสำหรับเวลาแฝงต่ำ โมเดลขนาดเล็กตอบสนองเร็วกว่า นอกจากนี้ เนื่องจากเป็นโมเดลขนาดใหญ่ที่ทำงานบนโครงสร้างพื้นฐานของ OpenAI คุณจึงต้องขึ้นอยู่กับความพร้อมใช้งานและข้อจำกัดอัตราการใช้งานของพวกเขา OrcaRouter อาจมีคิวของตัวเอง สำหรับโดเมนเฉพาะทางสูงเช่นการแพทย์หรือกฎหมาย โมเดลที่ปรับแต่งเฉพาะอาจดีกว่า ให้ประเมินข้อดีข้อเสียอย่างรอบคอบ
เข้ากันได้กับ OpenAI — ใช้ SDK เดิมของคุณได้เลย
https://api.orcarouter.ai/v1from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.orcarouter.ai/v1",
api_key="$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| อินพุต / 1M โทเค็น | $0.200 |
| เอาต์พุต / 1M โทเค็น | $1.25 |
| อ่านแคช / 1M | $0.020 |
| สกุลเงิน | USD |
ประมาณการจากราคาตั้ง
เป็นเพียงการประเมิน — จำนวน token จริงขึ้นอยู่กับ tokenizer ของผู้ให้บริการ
GET /api/public/models/openai/gpt-5.4-nanoเปิด @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