GPT-5.4 Nano
OpenAI
Коротко
- Ціна за 1М токенів (вхід)
- $0.20
- Ціна за 1М токенів (вихід)
- $1.25
- Контекст
- 272 000 токенів
- Безкоштовний доступ
- так (деталі нижче)
Оновлюється щодня; дані станом на 9 серпня 2026 р.. Опубліковано 9 серпня 2026 р..
Модель GPT-5.4 Nano від OpenAI призначена для користувачів, яким потрібна компактна та швидка система для щоденних завдань, що включають роботу із зображеннями, автоматизацію через виклик інструментів та структуровані міркування. Вона доречна для інтеграції в застосунки, де критичні низька затримка та ефективність, але не потрібна максимальна складність аналізу. Підхід вендора полягає в оптимізації меншої моделі під конкретні сценарії, зберігаючи баланс між продуктивністю та ресурсами, що відрізняє її від старших представників лінійки, які орієнтовані на глибші, але повільніші обчислення.
Специфікація та ціни
| Вхід (за 1М токенів) | $0.20 |
|---|---|
| Вихід (за 1М токенів) | $1.25 |
| Кеш-читання (за 1М токенів) | $0.02 |
| Контекстне вікно | 272 000 токенів |
| Максимальний вихід | 128 000 токенів |
| Можливості | зображення, виклик інструментів, reasoning |
Ціни за даними LiteLLM community dataset (MIT), звірено 9 серпня 2026 р.. Офіційний прайс OpenAI.
Як спробувати безкоштовно
- У OpenAI є безкоштовний чат — ChatGPT (безкоштовний план). Безкоштовний чат вендора може працювати на іншій моделі цієї ж лінійки — точну модель вендор не гарантує.
Часті запитання
Для яких практичних завдань найкраще підходить ця модель?+
Модель добре справляється зі швидкою обробкою зображень, наприклад, вилученням тексту чи простим описом сцен, а також з автоматизацією рутинних процесів через виклик інструментів, як-от надсилання запитів до зовнішніх сервісів. Вона також корисна для завдань, що потребують покрокового міркування, наприклад, для коротких пояснень або планування, де важлива швидкість відповіді.
Як почати працювати з моделлю, якщо я новачок?+
Найпростіший спосіб — скористатися офіційним інтерфейсом OpenAI або API, де можна одразу надіслати запит із текстом чи зображенням. Для складніших сценаріїв, як-от підключення власних інструментів, варто ознайомитися з документацією щодо виклику інструментів, де наведено приклади коду. Почніть з простих запитів, щоб зрозуміти стиль відповідей, а потім поступово додавайте функції.
Чим ця модель відрізняється від сусідніх моделей лінійки від того ж вендора?+
Головна відмінність — у масштабі та призначенні: ця модель легша, тому швидше реагує і споживає менше ресурсів, що робить її придатною для вбудованих рішень і застосунків з високим навантаженням. Водночас вона поступається старшим моделям у складності розуміння довгих текстів або витончених нюансів, тому для глибокого аналізу варто обирати інші варіанти. Вендор позиціонує її як практичний інструмент для щоденних задач, а не як універсального дослідника.
Які обмеження варто враховувати при використанні?+
Модель має обмежене контекстне вікно, тому для дуже довгих документів або багатоетапних діалогів може знадобитися розбиття на частини. Також вона не завжди точно виконує складні ланцюжки міркувань, особливо якщо завдання вимагає багато кроків, тож важливо перевіряти результати. Робота із зображеннями обмежена розпізнаванням простих об'єктів і тексту, а не творчим аналізом, тому для художнього опису краще звернутися до інших засобів.
Порівняйте з іншими
Хочете навчитися працювати з AI-моделями на практиці?
Наші курси — про реальну роботу з AI-агентами: від основ до впровадження в компанії.