A OpenAI apresentou o GPT‑5.4 mini e nano — versões menores do modelo principal, projetadas para tarefas de alta carga.

A OpenAI lança versões compactas do GPT‑5.4

A empresa anunciou o lançamento de dois novos modelos menores de IA – GPT‑5.4 mini e GPT‑5.4 nano, que combinam as principais capacidades do GPT‑5.4 completo, mas operam mais rapidamente e exigem menos recursos.

O que há de novo?
Modelo | Características principais | Onde é útil
---|---|---
GPT‑5.4 mini | • Gerador de código aprimorado
• Mais raciocínio lógico
• Controle de ferramentas externas
• Velocidade mais do que o dobro da GPT‑5 mini
• Resultados no nível do GPT‑5.4 completo em testes SWE‑Bench Pro e OSWorld‑Verified | • Assistentes de IA rápidos para código
• Subagentes realizando tarefas auxiliares
• Aplicações multimodais (reconhecimento de capturas de tela, controle de UI)
• Chatbots (quando os limites do GPT‑5.4 Thinking no ChatGPT são excedidos, alterna automaticamente para mini)
GPT‑5.4 nano | • Modelo mais compacto e rápido da família GPT‑5.4
• Supera significativamente o GPT‑5 nano
• Extração, classificação e ranqueamento de dados
• Subagentes para tarefas básicas |

Como funciona em cenários práticos
- Codex: O modelo principal GPT‑5.4 coordena o trabalho de subagentes paralelos baseados no GPT‑5.4 mini. Isso permite, por exemplo, buscar código em um repositório, analisar arquivos grandes e trabalhar com documentação – tudo sem usar o modelo mais pesado.
- Desenvolvimento: Equipes usam o modelo “grande” para tomar decisões, enquanto os modelos menores implementam rapidamente essas decisões em grandes volumes de dados. O GPT‑5.4 mini também gerencia eficientemente a interface do usuário do PC.

Acesso e preços
Modelo | Onde disponível | Limite de tokens | Preço (entrada) | Preço (saída)
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GPT‑5.4 mini | Codex app, CLI, extensão IDE, interface web, API | 400 000 tokens | $0,75/mil | $4,50/mil (consumo da cota: 30 % do GPT‑5.4)
GPT‑5.4 nano | Apenas API | – | $0,20/mil | $1,25/mil

Assim, a OpenAI ampliou seu portfólio de soluções de IA, oferecendo opções rápidas e econômicas para tarefas onde velocidade e eficiência são mais importantes do que o poder total do modelo.