GPT-5.4 Nano

gpt-5.4-nano

GPT-5.4 Nano reprend les éléments mis en avant par les sources : smallest/lowest-cost GPT-5.4 option. Sa valeur principale se situe dans classification, routage, extraction and prévisible grand volume generation. La description doit donc insister sur ces caractéristiques propres au modèle, plutôt que le présenter comme un chatbot générique.

Context Window

400K tokens

Maximum Output

128K tokens

Release Date

17 mars 2026

Modalities

Prix de GPT-5.4 Nano

Prix entrée	Prix sortie	Lecture cache
$0.2/M	$1.25/M	$0.02/M

Fonctionnalités API de GPT-5.4 Nano

Reasoning

Supported

Tool calling

Supported

Temperature parameter

Not supported

Attachments

Supported

Knowledge Base

2025-08-31

Endpoint Protocols

Completions APIMessages API

Points forts de GPT-5.4 nano

GPT-5.4 nano privilégie rapidité et économie de traitement pour les charges ciblées et volumineuses portant sur le texte et l’image.

Traitement ciblé rapide

Optimisé pour les tâches simples et bien délimitées où la rapidité et l’économie d’exécution sont prioritaires.

Raisonnement sur données structurées

Prend en charge classification, extraction et classement afin de convertir de grands ensembles d’entrées en étiquettes, champs ou résultats ordonnés cohérents.

Grande capacité d’entrée

Accepte jusqu’à 400 000 jetons de contexte et des images, ce qui permet un traitement ciblé de collections documentaires importantes.

Cas d’usage de GPT-5.4 nano

GPT-5.4 nano est destiné aux charges massives de classification, d’extraction d’informations et de classement dont le format de sortie est prévisible.

Classification à grande échelle

Attribue des catégories prédéfinies à de grands volumes de messages, documents ou images pour le routage, l’analyse et la modération.

Extraction structurée d’informations

Extrait des champs nommés depuis des textes, formulaires ou images de documents et prépare des enregistrements cohérents pour les systèmes en aval.

Classement de contenus

Évalue et ordonne résultats de recherche, recommandations ou demandes d’assistance selon des critères explicites de pertinence.

Comment utiliser GPT-5.4 Nano via l’API TokenHub

Create API key

import OpenAI from "openai"

const client = new OpenAI({
  apiKey: process.env.TOKENHUB_API_KEY,
  baseURL: "https://us-api.tokenhub.com/v1",
})

const result = await client.chat.completions.create({})
console.log(result.choices[0]?.message?.content)

Benchmark de GPT-5.4 Nano

Score d’indice
Artificial Analysis Intelligence IndexL’indice d’intelligence d’Artificial Analysis synthétise les capacités générales du modèle dans plusieurs familles d’évaluation.	Synthèse générale des capacités par Artificial Analysis	38.2
Artificial Analysis Coding IndexL’indice de programmation d’Artificial Analysis synthétise les performances du modèle en programmation et en ingénierie logicielle.	Synthèse des tâches logicielles par Artificial Analysis	43.9
Connaissances et raisonnement
GPQAGPQA est un benchmark scientifique de niveau universitaire supérieur conçu pour évaluer le raisonnement expert.	Résolution avancée de problèmes scientifiques	81.7%
HLEHLE est un benchmark vaste et exigeant qui évalue les connaissances et le raisonnement de niveau expert dans de nombreux domaines.	Large ensemble d’examens de niveau expert	26.5%
Programmation et ingénierie
SciCodeSciCode évalue la programmation Python appliquée au calcul scientifique, notamment l’implémentation d’algorithmes à partir d’un contexte scientifique.	Défis de programmation scientifique	46.9%
Terminal-Bench HardTerminal-Bench Hard évalue la capacité d’un agent IA à accomplir des tâches difficiles dans un environnement de terminal.	Exécution de tâches complexes dans un terminal	42.4%
Respect des instructions et tâches d’agent
IFBenchIFBench mesure la fiabilité avec laquelle un modèle respecte des instructions et des contraintes détaillées.	Respect des contraintes du prompt	75.9%
AA-LCRAA-LCR mesure la qualité du raisonnement sur de longues fenêtres de contexte.	Raisonnement en contexte long	66%
τ²-Benchτ²-Bench évalue les agents conversationnels dans des workflows réalistes soumis à des contraintes d’outils et d’état.	Tâches de workflow agentique	76.0%

Mesures provenant de Artificial Analysis

FAQ sur GPT-5.4 Nano

Capacités, usages, limites et guide TokenHub pour GPT-5.4 Nano.

Qui fournit GPT-5.4 Nano ?+

GPT-5.4 Nano est un modèle proposé par OpenAI pour les tâches simples à grand volume au coût le plus bas de la gamme GPT-5.4.

À qui GPT-5.4 Nano profite-t-il ?+

Idéal pour l’extraction et la classification simples, la génération de données structurées et les requêtes à grand volume, surtout si l’objectif est le passage à l’échelle à faible coût.

Comment GPT-5.4 Nano se démarque-t-il ?+

Atout clé : l’option GPT-5.4 la moins chère pour les tâches simples à grand volume.

Quelles sont les limites de GPT-5.4 Nano ?+

Il vise les tâches simples et convient moins au raisonnement difficile ou aux grands projets. Pour la qualité maximale des réponses, envisagez GPT-5.4 Mini.

Quels détails TokenHub sont importants ?+

Utilisez l’ID exact affiché par TokenHub et vérifiez les fonctions dans la documentation du compte.

Prêt à utiliser GPT-5.4 Nano ?

Accédez à GPT-5.4 Nano et à d’autres modèles d’IA avec une seule clé API TokenHub.

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Prix de GPT-5.4 Nano

Fonctionnalités API de GPT-5.4 Nano

Points forts de GPT-5.4 nano

Traitement ciblé rapide

Raisonnement sur données structurées

Grande capacité d’entrée

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Classification à grande échelle

Extraction structurée d’informations

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