GPT-5.4 Mini: il modello di OpenAI
Il membro ottimizzato sui costi della famiglia GPT-5 di OpenAI. ×0,3 crediti, visione multimodale e abbastanza veloce per il routing, la classificazione e il pre-filtraggio ad alto volume.
400K tokens · Text / Vision / Code · Prompt cache
Okou non esegue più GPT-5.4 Mini. Questa pagina resta come riferimento per specifiche, prezzi e benchmark. Per lo stesso tipo di lavoro, usa GPT 5.6 Luna.
Vedi GPT 5.6 LunaGPT-5.4 Mini è il membro a risparmio di costo della famiglia GPT-5 di OpenAI — quello a cui rivolgersi quando il costo unitario conta più della qualità di ragionamento di punta. Mantiene la finestra di contesto da 400K e gli input multimodali del resto della famiglia ma taglia il calcolo per token, il che si traduce in un prezzo inferiore ($0,75 / $4,5 per 1M) e una velocità sensibilmente superiore.
Cos'è GPT-5.4 Mini?
Aprile 2026 · Variante a risparmio di costo della famiglia GPT-5. L'omologo sul lato OpenAI di Kimi K2.7 Code.
GPT-5.4 Mini è il membro ottimizzato sui costi della generazione GPT-5 di OpenAI, rilasciato ad aprile 2026 insieme a GPT-5.5 e GPT-5.4. OpenAI lo posiziona come la fascia ad alto throughput — il modello che tieni in esecuzione sui passaggi di classificazione, routing e pre-filtraggio in cui il più grande 5.4 o 5.5 sarebbe sprecato su decisioni di routine.
A livello architetturale condivide la finestra di contesto da 400K token della famiglia GPT-5, il parametro reasoning_effort, il prompt caching e la superficie Responses API che la CLI codex usa per impostazione predefinita. Il compromesso rispetto a 5.4 è la profondità di ragionamento: Mini gestisce bene le chiamate a strumenti standard, le brevi sintesi e i carichi con structured output, ma inizia a perdere il filo sui piani multi-passaggio più difficili dove 5.4 regge ancora. Il compromesso rispetto ai concorrenti alla stessa fascia di prezzo è l'ecosistema — se sei già su Codex, restare dentro la superficie OpenAI mantiene coerenti le definizioni di strumenti e gli schemi di structured output.
Cosa rende notevole GPT-5.4 Mini
Caratteristiche principali di architettura e capacità.
GPT-5.4 Mini usa la stessa architettura del resto della famiglia GPT-5: finestra di contesto da 400K token, parametro reasoning_effort a quattro livelli, prompt caching in cui l'input in cache è fatturato a un decimo della tariffa input e la superficie Responses API. Uso degli strumenti, structured output e input di visione multimodale sono supportati. Il modello è un fratello più piccolo e più veloce — meno parametri per token, più throughput per dollaro.
Specifiche in breve
Benchmark di GPT-5.4 Mini
Punteggi dichiarati dal vendor tratti dai materiali di rilascio di GPT-5 Mini di OpenAI. Le recensioni indipendenti collocano 5.4 Mini nella stessa fascia a risparmio di costo di Kimi K2.7 Code sulla maggior parte dei benchmark di agenti. Tratta le percentuali assolute come indicative.
Prezzi di GPT-5.4 Mini
Prezzo di listino del provider, per 1M di token.
Come si comporta GPT-5.4 Mini nella pratica
Comportamento osservato dalle esecuzioni di agenti in produzione.
Velocità
Il modello più veloce della famiglia GPT-5 — circa 165 token/sec a sforzo medio secondo Artificial Analysis. È la proprietà che lo rende valido per le risposte di chat interattive e le brevi chiamate a strumenti distribuite in cui domina la latenza visibile all'utente.
Chiamate a strumenti di routine
Accurato sul catalogo standard di strumenti del framework Codex. Dove 5.4 prende il largo è sui casi limite difficili (selezione condizionale degli strumenti, argomenti profondamente annidati) — per i casi di routine Mini gestisce il routing degli strumenti in modo pulito a un terzo del costo.
Classificazione di massa e pre-filtraggio
La posizione costo/qualità più forte della famiglia GPT-5 per il lavoro distribuito. Triage di massa delle PR, categorizzazione dei ticket di supporto, classificazione dei documenti per fascia — tutti i carichi di lavoro per cui prima avresti scritto a mano delle regex sono ora accessibili in una vera chiamata a un modello.
Efficienza dei costi
×0,3 crediti con visione multimodale inclusa. Mini e Kimi K2.7 Code si collocano nella stessa fascia, mentre DeepSeek V4 Pro si colloca più in basso a ×0,1 — la scelta di solito si riduce all'idoneità al framework e al comportamento sul tuo carico di lavoro specifico.
Quando fare escalation
Mini perde il filo sui lunghi piani multi-passaggio, sul ragionamento difficile e sulle modifiche al codice multi-file al primo tentativo. Costruisci l'agente in modo che l'orchestratore decida quando fare escalation a 5.4 o 5.5, non in modo che Mini provi a portare avanti l'intero loop.
I migliori task per agenti con GPT-5.4 Mini
Il classificatore distribuito che gira su ogni evento
Ticket di supporto in arrivo, commento a una PR, trascrizione di una chiamata di vendita, caricamento di un documento — Mini legge ciascuno e lo instrada all'agente a valle o al revisore umano giusto. ×0,3 crediti e 165 token/sec fanno sì che il costo per evento sia abbastanza piccolo da rendere davvero praticabile eseguirlo su ogni evento (non solo su batch campionati).
Il passaggio di pre-filtraggio prima del modello costoso
Fissa Mini in cima alla chiamata a strumenti dell'agente così decide se la richiesta abbia anche bisogno di escalation. La maggior parte delle richieste ottiene una risposta veloce ed economica; solo la minoranza residua paga il costo pieno di GPT-5.4 o 5.5. È qui che sovrapporre le fasce a risparmio di costo e quelle principali cambia davvero ciò che è accessibile.
La risposta di chat interattiva
Brevi turni multimodali in cui la latenza visibile all'utente domina l'esperienza. Mini risponde abbastanza velocemente da far sembrare istantaneo lo streaming, e il supporto multimodale fa sì che uno screenshot nella conversazione semplicemente funzioni.
Quando evitare GPT-5.4 Mini
Evita GPT-5.4 Mini sul ragionamento più difficile, sull'orchestrazione di agenti multi-passaggio, sulle sequenze di computer use e sulle modifiche al codice multi-file al primo tentativo — fai escalation a 5.4 per le versioni di routine di quei task e a 5.5 per i più difficili.
GPT-5.4 Mini vs altri modelli
GPT-5.4 Mini vs GPT-5.4
Stessa famiglia, posizionamento diverso. 5.4 Mini (×0,3) vince su costo e velocità; 5.4 (×1) vince su qualità di ragionamento e accuratezza del routing degli strumenti sui casi difficili. Lo schema standard è pre-filtrare con Mini e fare escalation dei casi residui a 5.4.
GPT-5.4 Mini vs Claude Sonnet 4.6
Claude Sonnet 4.6 è l'attuale termine di confronto del catalogo per questo modello.
In sintesi: dovresti usare GPT-5.4 Mini?
GPT-5.4 Mini è il predefinito a risparmio di costo sul lato OpenAI. Pre-filtra con Mini, fai escalation a GPT-5.4 per i passaggi di routine, fai escalation a GPT-5.5 solo per il ragionamento più difficile.
Domande frequenti
Qual è la finestra di contesto di GPT-5.4 Mini?
400.000 token, con fino a 128K token di output per risposta — la stessa del resto della famiglia GPT-5.
GPT-5.4 Mini può gestire immagini?
Sì. Come il resto della famiglia GPT-5 accetta input di immagini insieme a testo e codice.
Quando dovrei scegliere GPT-5.4 Mini invece di Kimi K2.7 Code?
Quando il tuo agente è già costruito sul framework Codex o ti serve l'ecosistema di structured output / chiamate a strumenti di OpenAI. Entrambi si collocano a ×0,3 crediti, quindi il costo è identico e la scelta si riduce al framework e al comportamento.
GPT-5.4 Mini supporta il prompt caching?
Sì. L'input in cache è fatturato a $0,075 per 1M di token — uno sconto di 10× sulla porzione in cache.
Alternative
Disponibilità di GPT-5.4 Mini su Okou
GPT-5.4 Mini è stato rimosso dalla lineup di Okou, quindi non può più essere selezionato in chat né in un workflow, e non è disponibile con la tua chiave API. GPT 5.6 Luna copre lo stesso livello di risparmio.
