GPT 5.4 Nano Batch
Rede Neural
GPT 5.4 Nano é um modelo leve da OpenAI da família GPT-5.4 para tarefas rápidas e de alta carga com texto e imagens.
Especificações
- Entrada
- texto, imagens, documentos
- Saída
- texto
- Tamanho do contexto
- 400 000 tokens
- Comprimento máximo de resposta
- 128 000 tokens
- Níveis de raciocínio
- nenhum, baixo, médio, alto, muito alto
- Recursos
- raciocínio, chamada de funções
Custo do prompt
(por 1M tokens)
Custo da resposta
(por 1M tokens)
Como funciona GPT 5.4 Nano Batch?
GPT 5.4 Nano é o modelo mais leve e econômico da família GPT-5.4 da OpenAI, projetado para baixa latência e alto fluxo de solicitações. Aceita texto e imagens como entrada, e a variante batch é destinada ao processamento em lote de grandes volumes. No BotHub, está disponível sem VPN ou cartão estrangeiro: pagamento com cartões russos por uso de tokens, sem assinatura, e o saldo não expira. Aqui, você encontra mais de 250 redes neurais em uma única janela, facilitando a comparação de modelos, e uma API única compatível com OpenAI permite alternar entre eles sem reescrever a integração; o tráfego é criptografado e, para empresas, oferecemos contrato, fatura, EDI e painel administrativo com limites. O modelo é ideal para cenários com muitas solicitações: classificação e marcação de tickets, extração de campos de documentos e capturas de tela, sugestões e preenchimento automático diretamente na interface do produto, e análise preliminar de código e logs antes de enviar a tarefa para um modelo mais pesado. O modo batch é útil para execuções em segundo plano em grandes conjuntos de dados.Perguntas frequentes sobre GPT 5.4 Nano Batch
Você pode usar os resultados da geração para fins comerciais. Todos os direitos sobre o conteúdo criado pertencem a você. A única restrição: certifique-se de que a solicitação não inclua materiais de terceiros protegidos por direitos autorais. A responsabilidade pelo cumprimento dos direitos sobre os dados de entrada é do usuário.
É um modelo de texto que aceita imagens e documentos como entrada. É adequado para análise de arquivos, extração de dados, trabalho com código, raciocínio e tarefas STEM, além de cenários com chamada de função. A variante batch é conveniente quando você precisa processar um grande volume de solicitações semelhantes.
Em uma única resposta, o modelo gera até 128.000 tokens — o suficiente para um documento volumoso, uma análise longa de código ou um relatório detalhado. A janela de contexto total é de 400.000 tokens, comportando tanto sua solicitação com arquivos quanto a própria resposta.
Sim, o modo de raciocínio está confirmado: antes de responder, o modelo pode decompor a tarefa em etapas, verificar conclusões intermediárias e só então formular o resultado. Isso ajuda significativamente em matemática, lógica, depuração de código e onde a precisão é mais importante que a velocidade.
Sim, o modelo suporta chamada de função e saída estruturada em JSON. Você pode descrever o esquema de resposta e obter campos previsíveis para o banco de dados ou interface, além de conectar ferramentas externas e APIs. Através da API única compatível com OpenAI do BotHub, isso funciona sem reescrever a integração.
De acordo com nossos dados, texto, imagens e documentos são aceitos como entrada: capturas de tela, diagramas, digitalizações, PDFs e outros arquivos podem ser analisados diretamente no chat. Não temos informações sobre a aceitação de áudio e vídeo. O modelo responde em texto. Para áudio e vídeo, o BotHub possui modelos separados.
Não temos dados sobre a qualidade do trabalho com idiomas específicos, portanto não prometemos nada — teste com sua própria tarefa. É rápido: no BotHub, o modelo está disponível na Rússia sem VPN ou cartão estrangeiro, pagamento em rublos, e você pode comparar as respostas de outros modelos na mesma janela.