К результатам поиска

OpenAI

GPT 5.4 Nano

GPT-5.4 nano — компактный вариант семейства GPT-5.4 для большого объёма запросов и задач, чувствительных к скорости ответа.

  • РассужденияРассужденияВ данных модели подтверждён режим рассуждений. Его параметры зависят от подключённой операции.
  • Понимание изображенийПонимание изображенийМодель умеет разбирать содержимое изображений.
  • Вызов инструментовВызов инструментовМодель может запрашивать несколько вызовов инструментов. Приложение проверяет права и выполняет действия.
  • Структурированный ответСтруктурированный ответМодель поддерживает заданную структуру ответа. Доступный формат проверяйте в параметрах API.
  • 400 000 токенов400 000 токеновКонтекстное окно по данным каталога. Лимит ответа и допустимый объём запроса проверяйте отдельно.
  • Потоковый ответПотоковый ответОтвет можно получать по частям. Поддержка потока проверяется отдельно для каждой операции API.
  • Входные файлыВходные файлыМодель принимает файлы. Поддерживаемые форматы и ограничения проверяйте перед отправкой.
  • Пакетные запросыПакетные запросыПакетный режим указан в данных модели. Это не означает, что отдельный batch API уже подключён в Kvantora.
Вход
25,32 ₽
Выход
158,25 ₽
Кэш
2,53 ₽
за 1 млн токенов
Интеллект
11,7
Доступность
100%
API ID
openai/gpt-5.4-nano

Данные каталога получены .

Цена

Текстовый диалог · вход
25,32 ₽ / 1 млн токенов
Текстовый диалог · выход
158,25 ₽ / 1 млн токенов
Текстовый диалог · вход из кэша
2,53 ₽ / 1 млн токенов

Цена указана в рублях для выбранной операции и её параметров.

Перед оплачиваемым запросом создаётся резерв. Итоговый расход привязан к сохранённым параметрам и тарифу запроса. При неизвестном результате резерв удерживается до проверки; такой запрос не следует повторять с новым идентификатором.

О модели

GPT-5.4 nano — самый легкий вариант семейства GPT-5.4, оптимизированный для задач, критичных к скорости, и больших объемов.

Релиз

Характеристики

Доступность100%
  1. 7 октября: 100%
  2. 8 октября: 99,9%
  3. 9 октября: 100%
Доля успешных запросов к модели за последние 72 часа. Обновляется каждые два часа.
Тип модели
Текст
Вход модели
Текст, Изображения

Данные, которые модель принимает вместе с запросом.

Выход модели
Текст

Форматы результата, которые создаёт модель.

Контекстное окно
400 000 токенов

Контекстное окно по данным каталога. Лимит ответа и допустимый объём запроса проверяйте отдельно.

Максимальный ответ
128 000 токенов

Максимальный размер ответа по данным каталога. Фактический предел запроса зависит от подключённой операции.

Операции
Текстовый диалог, Понимание изображений
Возможности модели
Потоковый ответ, Понимание изображений, Рассуждения, Вызов инструментов, Вызов функций, Параллельные вызовы инструментов, Структурированный ответ, Ответ в JSON, Пакетные запросы, Входные файлы, Входные изображения

Контрольные показатели

Artificial Analysis

13 показателей

Источник ↗
Индекс интеллекта
11,7 индексСводная оценка Artificial Analysis по всем её тестамПроверено

Рассуждение по документу

  • AA-LCR v1.129,7 %

    Рассуждение на длинном контексте с обновлённой оценкой

    Проверено

Устаревшие тесты

  • AA-LCR (версия не указана, архивный)29,7 %

    Оценка рассуждений на длинном контексте

    Проверено

  • GPQA Diamond (архивный)55,8 %

    Научные рассуждения уровня выпускника

    Проверено

Знания

  • AA-Omniscience · точность14,9 %

    Доля вопросов с правильным ответом

    Проверено

Знание

  • AA-Omniscience · доля выдуманных ответов (меньше лучше)61,5 %

    Доля неверных ответов среди некорректных ответов

    Проверено

Рассуждение

  • CritPt0 %

    Рассуждения по физике исследовательского уровня

    Проверено

  • IFBench32,7 %

    Тест на следование инструкциям

    Проверено

Агентная работа

  • GDPval-AA v2681 Elo

    Экономически значимые рабочие задачи

    Проверено

  • T²-Bench Telecom (архивный)34,8 %

    Устаревший резервный вариант · Разговорные ИИ-агенты в сценариях с двойным управлением

    Проверено

Архивные методики

  • GDPval-AA (версия не указана, архивный)9 %

    Экономически значимые рабочие задачи

    Проверено

Рассуждения

  • HLE4,1 %

    Humanity’s Last Exam — вопросы экспертного уровня

    Проверено

Программирование

  • Terminal-Bench Hard (архивный)24,2 %

    Устаревший резервный вариант · Агентное программирование и работа в терминале

    Проверено

Оценки относятся к этой версии модели и методике источника. Качество и скорость конкретного запроса они не гарантируют.

API-запрос

Операция доступна через API. Ключ храните в переменной окружения на своём сервере. REQUEST_ID: уникальный идентификатор запроса. При повторе сохраняйте его и тело запроса.

import json
import os
from urllib.request import Request, HTTPRedirectHandler, build_opener

class NoRedirect(HTTPRedirectHandler):
    def redirect_request(self, req, fp, code, msg, headers, newurl):
        return None

opener = build_opener(NoRedirect)

def post(url, payload):
    request = Request(url, data=json.dumps(payload).encode("utf-8"), headers={
        "Authorization": "Bearer " + os.environ["KVANTORA_API_KEY"],
        "Content-Type": "application/json",
        "Idempotency-Key": os.environ["REQUEST_ID"],
    }, method="POST")
    with opener.open(request, timeout=120) as response:
        return json.load(response)

payload = {
  "model": "openai/gpt-5.4-nano",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Объясни задачу кратко."
    }
  ]
}
print(post("https://api.kvantora.ai/v1/chat/completions", payload))
Документация APIСоздать API-ключ