GPT-5.4 Mini

gpt-5.4-mini

GPT-5.4 Mini은(는) 출처에서 smaller/빠른er GPT-5.4 variant with 도구 사용 and 멀티모달 추론을(를) 핵심 특징으로 제시합니다. 주요 가치는 저지연 production tasks, 서브 에이전트 and well-scoped 코딩 워크플로에 있습니다. 따라서 일반 챗봇처럼 설명하기보다 이 모델만의 차별점을 중심으로 소개하는 것이 적합합니다.

Context Window

400K tokens

Maximum Output

128K tokens

Release Date

2026년 3월 17일

Modalities

GPT-5.4 Mini 가격

这是价格描述

GPT-5.4 Mini API 기능

Reasoning

Supported

Tool calling

Supported

Temperature parameter

Not supported

Attachments

Supported

Knowledge Base

2025-08-31

Endpoint Protocols

Completions API

GPT-5.4 Mini 모델 주요 특징

GPT-5.4 Mini는 조절 가능한 추론, 코딩, 시각 기반 컴퓨터 작업 능력을 더 빠르고 대량 처리에 적합한 형태로 제공합니다.

대량 처리 추론

GPT-5.4급 추론 능력을 더 빠르고 효율적인 모델에 담아 대량의 운영 요청을 처리합니다.

소형 코딩 역량

코드 생성, 분석, 여러 파일 수정을 처리하면서 지연 시간이 중요한 개발 워크플로에 대응합니다.

시각 기반 컴퓨터 추론

스크린샷과 인터페이스 상태를 이해하고 브라우저 및 데스크톱 환경에서 필요한 동작을 추론합니다.

GPT-5.4 Mini 사용 사례

GPT-5.4 Mini는 대량 코딩 지원, 시각 기반 컴퓨터 자동화, 빠른 실행이 필요한 Agent 위임 작업에 적합합니다.

대량 코딩 지원

개발 도구에서 빈번한 코드 생성, 설명, 검토 요청을 처리하면서 실용적인 응답 속도를 유지합니다.

인터페이스 자동화

인터페이스 스크린샷을 해석하고 애플리케이션 상태를 추적해 반복 가능한 다단계 브라우저 또는 데스크톱 작업을 완료합니다.

Agent 하위 작업 위임

더 큰 워크플로 안에서 범위가 명확한 조사, 코딩, 분석 작업을 수행하고 조정 Agent에 구조화된 결과를 반환합니다.

TokenHub API로 GPT-5.4 Mini 사용하는 방법

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)

GPT-5.4 Mini 벤치마크

지표 점수
Artificial Analysis Intelligence IndexArtificial Analysis Intelligence Index는 여러 평가 영역에서 측정한 모델의 전반적인 역량을 종합한 지표입니다.	종합 역량 평가	40
Artificial Analysis Coding IndexArtificial Analysis Coding Index는 코딩 및 소프트웨어 엔지니어링 작업에서 모델의 성능을 종합한 지표입니다.	코딩 역량 종합 평가	51.5
지식 및 추론
GPQAGPQA는 대학원 수준의 과학 문제로 전문적인 추론 능력을 평가하는 벤치마크입니다.	고난도 과학 문제 해결	87.5%
HLEHLE는 다양한 분야의 전문가 수준 지식과 추론 능력을 측정하는 고난도 종합 벤치마크입니다.	다분야 전문가 수준 평가	26.6%
코딩 및 소프트웨어 엔지니어링
SciCodeSciCode는 과학적 맥락을 바탕으로 한 알고리즘 구현을 포함해 과학 컴퓨팅용 Python 프로그래밍 능력을 평가합니다.	과학 컴퓨팅 코딩 과제	49.9%
Terminal-Bench HardTerminal-Bench Hard는 AI 에이전트가 터미널 환경에서 어려운 작업을 완료할 수 있는지 평가합니다.	고난도 터미널 작업 수행	52.3%
지시 준수 및 에이전트 작업
IFBenchIFBench는 모델이 세부 지시와 제약 조건을 얼마나 일관되게 따르는지 측정합니다.	프롬프트 제약 준수	73.3%
AA-LCRAA-LCR은 긴 컨텍스트 윈도우 전반에서 추론 품질을 측정합니다.	긴 컨텍스트 추론	69.3%
τ²-Benchτ²-Bench는 도구와 상태 제약이 있는 실제 워크플로에서 대화형 에이전트의 역량을 평가합니다.	에이전트 워크플로 작업	83.3%

지표 출처 Artificial Analysis

GPT-5.4 Mini 자주 묻는 질문

GPT-5.4 Mini의 역량, 활용 사례, 한계와 TokenHub 사용 안내.

GPT-5.4 Mini의 포지션은 무엇인가요?+

GPT-5.4 Mini는 OpenAI의 빠르고 효율적인 코딩·도구 사용·멀티모달 작업용 모델입니다.

GPT-5.4 Mini는 어디에서 가치가 큰가요?+

일상적인 코딩 지원, 도구 중심 자동화, 이미지·영상 이해에 적합하며, 특히 우선순위가 속도와 비용 효율인 경우 유용합니다.

GPT-5.4 Mini의 실질적 장점은 무엇인가요?+

핵심 강점은 훨씬 낮은 지연과 비용으로 강력한 코딩·도구 사용입니다.

GPT-5.4 Mini의 가장 중요한 제약은 무엇인가요?+

일부 최고 품질을 속도나 비용과 맞바꿉니다. 최고 수준의 답변 품질이 우선이면 GPT-5.4를 고려하세요.

GPT-5.4 Mini를 안전하게 통합하려면?+

TokenHub에 표시된 정확한 ID를 사용하고 계정 문서에서 현재 기능을 확인하세요.

GPT-5.4 Mini을 사용할 준비가 되셨나요?

하나의 API 키로 GPT-5.4 Mini과 더 많은 AI 모델을 이용하세요.

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대량 처리 추론

소형 코딩 역량

시각 기반 컴퓨터 추론

GPT-5.4 Mini 사용 사례

대량 코딩 지원

인터페이스 자동화

Agent 하위 작업 위임

TokenHub API로 GPT-5.4 Mini 사용하는 방법

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GPT-5.4 Mini과 유사한 모델

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