OpenAI 於今（18）日正式推出兩款輕量新模型 GPT-5.4 Mini 與 GPT-5.4 Nano，前者速度較前代提升 2 倍、定價每百萬輸入 token 僅 $0.75，後者更以超低延遲與極具競爭力的 $0.20 定價搶攻高吞吐量市場。
（前情提要：OpenAI 推出 GPT-5.2！衝著取代專業人士、幻覺更低，API 費用整理）
（背景補充：OpenAI 最強 GPT-5 發布會全整理：免費開放、功能亮點、gpt-5、gpt-5-mini 和 gpt-5-nano API 價格）
OpenAI 在今（18）日午夜同步推出 GPT-5.4 Mini 與 GPT-5.4 Nano 兩款小型語言模型。這兩款模型並非旗艦等級，而是被明確設計為混合 AI 系統中的執行層：由更強大的旗艦模型統籌排程，大量小型模型在背後並行完成日常計算工作。
OpenAI 將這套架構稱為「以部分精確度換取速度與成本效益的顯著提升」，而這場取捨，正是當前 AI 產業從單一大模型走向「多代理協作」的縮影。
GPT-5.4 Mini：2 倍速度，全能型輕量主力
GPT-5.4 Mini 是這次發布的核心產品，主打速度與多工能力的平衡。相比前代，它的推理速度提升了 2 倍，並在程式碼生成、多模態理解與工具呼叫等關鍵能力上全面升級。
在基準測試方面，GPT-5.4 Mini 在 SWE-Bench Pro（GitHub issue 自動修復）達到 54.4%，在 OSWorld-Verified（桌面操作自動化）則達到 72.1%，兩項數字均代表當前同級模型的領先水準。
功能層面，它支援文字與圖片混合輸入、工具呼叫、網路與檔案搜尋，以及電腦操作 UI 互動，幾乎覆蓋現代 AI 應用的完整需求鏈。OpenAI 官方列出的主要使用場景包括：程式碼助手、IDE 整合、程式碼審查、截圖解讀、電腦使用子代理，以及需要即時回應的互動系統。
定價方面，GPT-5.4 Mini 的輸入定為每百萬 token $0.75，輸出則為 $4.50，延續 OpenAI 近期積極壓低成本的策略方向。
可用性上，GPT-5.4 Mini 即日起在 ChatGPT（免費層與 Go 訂閱層）、Codex 及 OpenAI API 全面開放，同時也可透過 Azure AI Foundry 部署。
GPT-5.4 Nano：超低延遲，衝著高吞吐量場景而來
GPT-5.4 Nano 定位更為明確：OpenAI 將它稱為「目前最小、最具成本效益的模型」，專為對延遲極度敏感、需要大規模並行處理的場景量身打造。
在基準測試上，Nano 的 SWE-Bench Pro 分數為 52.4%，OSWorld 則為 39.0%，雖略遜於 Mini，但考量其超低的定價，價效比相當突出。
功能範圍上，Nano 支援指令跟隨、函式呼叫、基礎程式碼、圖片理解、分類與資料提取，能夠應對多數結構化任務需求，但並不支援複雜的桌面操作或深度推理任務。
定價方面，Nano 的輸入僅需每百萬 token $0.20，輸出 $1.25，約為 Mini 定價的四分之一，適合需要大量自動化呼叫的企業使用者。官方列舉的場景包括：分類與資料提取、程式碼子代理支援、高量自動化、請求路由、表單處理，以及客服工作流程。
值得注意的是，GPT-5.4 Nano 目前僅限 API 存取，不會出現在 ChatGPT 的使用者介面中，明確定位為開發者與企業端產品。
子代理架構：小模型不是降級版，是系統設計的一部分
OpenAI 為這兩款模型打出的宣傳語是「為子代理時代而生」，這句話背後有其具體的產品邏輯。
在多代理 AI 系統中，旗艦模型（如 GPT-5 或 o 系列推理模型）負責高層規劃與複雜判斷，而大量重複性、結構化的子任務：網頁擷取、資料轉換、表單填寫、程式碼片段生成，則可以交由更小、更快、更便宜的模型平行處理。GPT-5.4 Mini 與 Nano 正是為這個執行層角色而設計。
這套思路也解釋了為何兩款模型都強調工具呼叫與電腦操作能力：在自動化程度愈來愈高的 AI 應用架構中，能夠穩定執行指令、與外部系統互動的小型模型，其商業價值並不亞於參數量更大的旗艦模型。
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