OpenAI周二推出旗下迄今能力最強的兩款小型模型GPT-5.4 mini與GPT-5.4 nano，以更低延遲和更低成本大幅縮小與旗艦模型的性能差距。

GPT-5.4 mini在編程、推理、多模態理解及工具調用等核心維度全面超越上一代GPT-5 mini，運行速度提升逾2倍，並在SWE-Bench Pro等基準測試中接近體量更大的GPT-5.4。

GPT-5.4 nano則定位成本最低、延遲最短的輕量選項，僅通過API向開發者開放，專為數據分類、提取及簡單編程子任務設計。

兩款模型的推出，意在填補大模型在實時交互場景中因延遲過高而難以落地的空白，直接影響覆蓋編程助手、AI代理系統及多模態應用等快速增長的商業市場。

mini面向消費端，nano專屬API

GPT-5.4 mini今日起在OpenAI API、Codex平台及ChatGPT三大渠道同步上線。

GPT-5.4 mini的API定價為每百萬輸入token 0.75美元、每百萬輸出token 4.50美元，支持文本與圖像輸入、工具調用、函數調用、網頁搜索、文件檢索、計算機操控及技能擴展，上下文窗口達40萬token。

在Codex平台，GPT-5.4 mini僅消耗GPT-5.4配額的30%，開發者處理簡單編程任務的成本約降至旗艦模型的三分之一。Codex還支持將工作量委派給以GPT-5.4 mini運行的子智能體，使推理密度較低的任務自動落入更廉價的模型。

在ChatGPT端，Free與Go用戶可通過"+"菜單選擇"Thinking"功能使用GPT-5.4 mini；其餘付費用戶在GPT-5.4 Thinking觸達速率上限後，該模型將作為自動降級備選項啓用。

GPT-5.4 nano目前僅通過API供開發者調用，定價為每百萬輸入token 0.20美元、每百萬輸出token 1.25美元，為兩款新模型中定價最低者。OpenAI表示，nano適合由高階模型統籌調度、負責處理次要支撐任務的子智能體場景。

mini逼近旗艦，nano超越前代

從OpenAI公布的評測數據來看，GPT-5.4 mini在編程及多模態任務上的表現尤為突出。

在編程基準SWE-bench Pro上，mini得分54.4%，與GPT-5.4的57.7%差距收窄至3.3個百分點，遠高於GPT-5 mini的45.7%。

在計算機操控基準OSWorld-Verified上，mini以72.1%逼近GPT-5.4的75.0%，並大幅領先GPT-5 mini的42.0%。

工具調用能力方面，GPT-5.4 mini在τ2-bench電信測試中得分93.4%，較GPT-5 mini的74.1%提升顯著。在通用智能測試GPQA Diamond中，mini得分88.0%，nano亦達82.8%，均超越GPT-5 mini的81.6%。

值得關注的是，GPT-5.4 nano在部分視覺任務中表現落後於GPT-5 mini，OSWorld-Verified得分39.0%低於後者的42.0%。但在編程及工具調用類任務上，nano仍較前代實現明顯提升。

OpenAI表示，nano的設計優先級在於低延遲與低成本，而非全面性能，開發者在選型時需結合具體任務權衡取捨。

子智能體架構，多模型協作成產品設計新範式

OpenAI在發布材料中着重強調了兩款新模型在多模型分層系統中的位置。

以其自研編程助手Codex為例，GPT-5.4負責規劃、協調與最終判斷，而GPT-5.4 mini子智能體則並行處理代碼庫檢索、大文件審閱及輔助文檔處理等粒度更細的子任務。

OpenAI表示，隨着小型模型速度更快、功能更強大，開發者無需使用單一模型處理所有任務，而是可以構建系統，由大型模型負責決策，小型模型則快速大規模地執行任務。OpenAI稱：

GPT-5.4 mini 是我們迄今為止針對這種工作流程最強大的小型模型。

這一架構對高併發的工作尤為關鍵，在編程助手、截圖解析及實時圖像理解等場景中，響應延遲直接影響產品體感，最優選擇往往不是能力最強的模型，而是能夠在速度、工具可靠性與任務表現之間取得最佳平衡的模型。

對開發者而言，GPT-5.4 mini與nano的發布意味着在不犧牲系統整體智能水平的前提下，大幅壓降推理成本的路徑進一步清晰。