GPT 5.4 Nano Batch
Red Neuronal
GPT 5.4 Nano es un modelo ligero de OpenAI de la familia GPT-5.4 para tareas rápidas y de alta carga con texto e imágenes.
Características
- Entrada
- texto, imágenes, documentos
- Salida
- texto
- Tamaño del contexto
- 400 000 tokens
- Longitud máxima de respuesta
- 128 000 tokens
- Niveles de razonamiento
- ninguno, bajo, medio, alto, muy alto
- Funciones
- razonamiento, llamada a funciones
Costo del prompt
(por 1M tokens)
Costo de la respuesta
(por 1M tokens)
Cómo funciona GPT 5.4 Nano Batch?
GPT 5.4 Nano es el modelo más ligero y económico de la familia GPT-5.4 de OpenAI, diseñado para baja latencia y un gran flujo de solicitudes. Acepta texto e imágenes, y la variante batch está diseñada para el procesamiento por lotes de grandes volúmenes. En BotHub está disponible sin VPN ni tarjeta extranjera: pago con tarjetas rusas por tokens, sin suscripción y el saldo no caduca. Aquí tienes más de 250 redes neuronales en una sola ventana, lo que facilita la comparación de modelos, y una API única compatible con OpenAI permite cambiar entre ellos sin reescribir la integración; el tráfico está cifrado y para empresas hay contrato, factura, EDI y panel de administración con límites. El modelo es adecuado donde hay muchas solicitudes: clasificación y etiquetado de tickets, extracción de campos de documentos y capturas de pantalla, sugerencias y autocompletado directamente en la interfaz del producto, análisis preliminar de código y registros antes de enviar la tarea a un modelo más pesado. El modo por lotes es útil para ejecuciones en segundo plano en grandes conjuntos de datos.Preguntas frecuentes sobre GPT 5.4 Nano Batch
Puede usar los resultados generados con fines comerciales. Todos los derechos sobre el contenido creado le pertenecen. La única restricción: asegúrese de que la solicitud no incluya material de terceros protegido por derechos de autor. El usuario es responsable de respetar los derechos sobre los datos de entrada.
Es un modelo de texto que acepta imágenes y documentos como entrada. Es adecuado para analizar archivos, extraer datos, trabajar con código, razonamiento y tareas STEM, así como para escenarios con llamadas a funciones. La variante batch es útil cuando necesitas procesar un gran volumen de solicitudes similares.
En una sola respuesta, el modelo genera hasta 128 000 tokens, suficiente para un documento extenso, un análisis de código largo o un informe detallado. La ventana de contexto total es de 400 000 tokens, lo que permite incluir tanto tu solicitud con archivos como la respuesta misma.
Sí, el modo de razonamiento está confirmado: antes de responder, el modelo puede desglosar la tarea en pasos, verificar conclusiones intermedias y solo entonces formular el resultado. Esto ayuda notablemente en matemáticas, lógica, depuración de código y donde la precisión es más importante que la velocidad.
Sí, el modelo admite llamadas a funciones y salida estructurada en JSON. Puedes describir el esquema de respuesta y obtener campos predecibles para la base de datos o la interfaz, así como conectar herramientas externas y API. A través de la API única de BotHub compatible con OpenAI, esto funciona sin reescribir la integración.
Según nuestros datos, se aceptan texto, imágenes y documentos como entrada: capturas de pantalla, diagramas, escaneos, PDF y otros archivos se pueden analizar directamente en el chat. No tenemos confirmación sobre la recepción de audio y video. El modelo responde con texto. Para audio y video, BotHub tiene modelos separados.
No tenemos datos sobre la calidad del trabajo con idiomas específicos, por lo que no prometemos nada; pruébalo con tu tarea. Es rápido: en BotHub, el modelo está disponible desde Rusia sin VPN ni tarjeta extranjera, el pago es en rublos y, en la misma ventana, puedes comparar las respuestas de otros modelos.