OpenAI

OGPT-5.4 Mini (batch)API

GPT-5.4 mini apporte les capacités de base de GPT-5.4 à un modèle plus rapide et plus efficace optimisé pour des charges de travail à haut débit.

Fenêtre de contexte
400K
tokens
Prix d'entrée
$0.38
par M tokens
Prix de sortie
$2.25
par M tokens
Fournisseur
OpenAI

Les prix se mettent à jour automatiquement — vérifiés toutes les heures par rapport aux prix de la liste des fournisseurs.

Voir les alternatives open-source → Comparer tous les prix des modèles

Benchmarks & performance

Scores de référence indépendants pour GPT-5.4 Mini (batch), mesurés par Artificial Analysis. Plus c'est élevé, mieux c'est. Mode de mesure : xhigh.

Intelligence index40
Coding index56.1
GPQA87.5%
Humanity's Last Exam26.6%
Long Context Reasoning69.3%
SciCode49.9%
IFBench73.3%
τ²-Bench83.3%
τ-Bench Banking21.4%
Terminal-Bench59.2%
Terminal-Bench Hard52.3%
💰 Blended price$1.688 / 1M tokens
📈 Value23.7 intelligence points per $
Données de benchmark par Artificial Analysis

À propos de ce modèle

GPT-5.4 Mini (batch) est un modèle d'IA commercial d'OpenAI. Les spécifications ci-dessous sont suivies automatiquement : les prix sont actualisés toutes les heures à partir des prix publics, donc les chiffres sur cette page reflètent le coût actuel d'utilisation du modèle via son API.

Questions fréquemment posées

Qu'est-ce que GPT-5.4 Mini (batch) ?

GPT-5.4 Mini (batch) est un modèle de langage IA de OpenAI. C'est un modèle propriétaire, disponible via une API. Il obtient un score de 40 sur l'indice d'intelligence d'Artificial Analysis.

GPT-5.4 Mini (batch) est-il gratuit ?

GPT-5.4 Mini (batch) n'est pas gratuit : il coûte 0,38 $ par million de tokens d'entrée et 2,25 $ par million de tokens de sortie. Les alternatives à poids ouvert peuvent être auto-hébergées sans coût par token.

À quoi sert GPT-5.4 Mini (batch) ?

Des benchmarks indépendants d'Artificial Analysis lui donnent GPQA 87.5%, Humanity's Last Exam 26.6%, Long Context Reasoning 69.3%, SciCode 49.9%, IFBench 73.3%, τ²-Bench 83.3%, τ-Bench Banking 21.4%, Terminal-Bench 59.2%, Terminal-Bench Hard 52.3%. Il est particulièrement utilisé pour génération de code.

Modèles associés

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