GPT-5.4 nano (medium)
OpenAIGPTProprietary
Description
GPT-5.4 nano is OpenAI's cheapest GPT-5.4-class model for simple high-volume tasks. It is optimized for classification, data extraction, ranking, and lightweight coding subagents, while preserving strong reasoning, multimodal understanding, and tool use for latency-sensitive workloads.
Date de sortie
2026-03-17
Paramètres
—
Longueur du contexte
400K
Modalités
image, text
Radar de capacités
19
general
50
coding
76
reasoning
58
science
60
agents
85
multimodal
Classements
| Domaine | #Rang | Score | Source |
|---|---|---|---|
| Capacité agentique | 96 | 35.0 | LS |
| Classement codage | 217 | 64.0 | AA |
| Classement général | 254 | 47.0 | AA |
| Classement multimodal | 127 | 35.0 | LS |
| Science | 255 | 51.0 | AA |
Scores de benchmarks (LLM Stats)
(LLM Stats (zeroeval))Agents
Finance Agent v2
38.2%
Toolathlon
35.5%Aut.
Communication
Tau2 Telecom
92.5%Aut.
Long Context
MRCR v2 (8-needle)
33.1%Aut.
Math
LiveBench
70.1%
Multimodal
OSWorld-Verified
39.0%Aut.
Reasoning
GPQANYU + Cohere + Anthropic (2023)
82.8%Aut.
Graphwalks BFS <128k
73.4%Aut.
MCP Atlas
56.1%Aut.
SWE-Bench ProPrinceton NLP (2024)
52.4%Aut.
Graphwalks parents <128k
50.8%Aut.
Terminal-Bench 2.0Stanford × Laude Institute (2026)
46.3%Aut.
Humanity's Last Exam
24.3%Aut.
Vision
OmniDocBench 1.5
75.8%Aut.
MMMU-Pro
66.1%Aut.
Indices d'évaluation AA
(Artificial Analysis)Gpqa(NYU + Cohere + Anthropic (2023))76.1
Lcr(Artificial Analysis)67.3
Ifbench(Google Research (2023))64.4
Tau2(Sierra + U Toronto + Vector Institute (2025))52.6
Terminalbench Hard(Stanford × Laude Institute (2026))33.3
Intelligence Index(Artificial Analysis)20.0
Hle(Center for AI Safety + Scale AI (2025))15.9
Scores par catégorie LLM Stats
(LLM Stats (zeroeval))Spatial Reasoning9
Vision6
Reasoning3
General2
Communication90
Physics80
Structured Output80
Biology80
Chemistry80
Multimodal70
Tool Calling60
Long Context50
Math50
Code50
Finance40
Agents40
Healthcare30
Tarification
Prix d'entrée$0.2 / 1M tokens
Prix de sortie$1.25 / 1M tokens
Prix mixte (3:1)$0.463 / 1M tokens
Prix de lecture cache$0.02 / 1M tokens
Vitesse
Tokens/sec0.0
Délai du premier token0.00s
Temps de réponse0.00s
Classement des Prix par Fournisseur
Classement des Prix par Fournisseur
1 fournisseurs
FournisseurEntréeSortie
1OpenAI
$0
$0
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