GPT 5.4 Nano Batch
Réseau Neuronal
GPT 5.4 Nano est un modèle OpenAI léger de la famille GPT-5.4 pour les tâches rapides et à haute charge avec texte et images.
Caractéristiques
- Entrée
- texte, images, documents
- Sortie
- texte
- Taille du contexte
- 400 000 tokens
- Longueur maximale de la réponse
- 128 000 tokens
- Niveaux de raisonnement
- aucun, faible, moyen, élevé, très élevé
- Fonctionnalités
- raisonnement, appel de fonctions
Coût du prompt
(par 1M tokens)
Coût de la réponse
(par 1M tokens)
Comment ça marche GPT 5.4 Nano Batch?
GPT 5.4 Nano est le modèle le plus léger et économique de la famille GPT-5.4 d'OpenAI, conçu pour une faible latence et un flux important de requêtes. Il accepte du texte et des images en entrée, et la variante batch est destinée au traitement par lots de gros volumes. Sur BotHub, il est accessible sans VPN ni carte étrangère : paiement par cartes russes à l'usage, sans abonnement, et le solde n'expire pas. Vous trouverez ici plus de 250 réseaux de neurones dans une seule fenêtre, facilitant la comparaison, et une API unique compatible OpenAI permet de basculer entre eux sans réécrire l'intégration ; le trafic est chiffré, et pour les entreprises, nous proposons contrat, facture, EDI et panneau d'administration avec limites. Ce modèle est idéal pour les tâches à fort volume : classification et étiquetage de requêtes, extraction de champs de documents et captures d'écran, suggestions et saisie semi-automatique dans l'interface produit, analyse préliminaire de code et de logs avant transmission à un modèle plus puissant. Le mode batch est utile pour les exécutions en arrière-plan sur de grands ensembles de données.Questions fréquentes sur GPT 5.4 Nano Batch
Vous pouvez utiliser les résultats générés à des fins commerciales. Tous les droits sur le contenu créé vous appartiennent. Seule restriction : vérifiez que la requête ne contient pas de contenus protégés par le droit d'auteur appartenant à des tiers. Le respect des droits sur les données d'entrée relève de votre responsabilité.
C'est un modèle textuel acceptant des images et des documents en entrée. Il convient à l'analyse de fichiers, l'extraction de données, le travail sur le code, le raisonnement et les tâches STEM, ainsi qu'aux scénarios d'appel de fonctions. La variante batch est pratique pour traiter un grand volume de requêtes similaires.
En une seule réponse, le modèle génère jusqu'à 128 000 jetons, ce qui suffit pour un document volumineux, une analyse de code longue ou un rapport détaillé. La fenêtre de contexte totale est de 400 000 jetons, incluant votre requête avec fichiers et la réponse elle-même.
Oui, le mode de raisonnement est confirmé : avant de répondre, le modèle peut décomposer la tâche en étapes, vérifier les conclusions intermédiaires, puis formuler le résultat. Cela aide considérablement en mathématiques, logique, débogage de code et là où la précision prime sur la vitesse.
Oui, le modèle prend en charge l'appel de fonctions et la sortie structurée en JSON. Vous pouvez décrire le schéma de réponse pour obtenir des champs prévisibles pour une base de données ou une interface, et connecter des outils externes et des API. Via l'API unique compatible OpenAI de BotHub, cela fonctionne sans réécrire l'intégration.
Selon nos données, le texte, les images et les documents sont acceptés en entrée : captures d'écran, schémas, scans, PDF et autres fichiers peuvent être analysés directement dans la discussion. Nous n'avons pas d'indication sur la prise en charge de l'audio et de la vidéo. Le modèle répond par texte. Pour le son et la vidéo, BotHub propose des modèles dédiés.
Nous n'avons pas de données sur la qualité du travail avec des langues spécifiques, nous ne promettons donc rien — testez-le sur votre tâche. C'est rapide : sur BotHub, le modèle est accessible depuis la Russie sans VPN ni carte étrangère, le paiement se fait en roubles, et vous pouvez comparer les réponses d'autres modèles dans la même fenêtre.