OpenAI 推出 GPT-5.4 mini 與 nano：速度翻倍，程式設計逼近旗艦

如果你最近在搭 AI 程式設計助手或者自動化智慧體，大機率吃過「大模型太慢太貴、小模型又不夠聰明」的苦頭。

OpenAI 拿出瞭解法。3 月 17 日，OpenAI 宣佈上線 GPT-5.4 mini 和 GPT-5.4 nano 兩個輕量模型，主打高吞吐、低延遲的日常生產環境。

跑分和實際定位上看，這兩個小傢伙一點也不像以往那種縮水版。

速度翻倍，但戰鬥力咬住了大模型

GPT-5.4 mini 的執行速度比前代 GPT-5 mini 快了兩倍以上，但能力不僅沒打折，反而在多項核心基準上直逼滿血版 GPT-5.4。

在程式碼測試基準 SWE-Bench Pro 上，旗艦 GPT-5.4 得分是 57.7%，GPT-5.4 mini 拿到了 54.4%，遠高於老款 GPT-5 mini 的 45.7%。更小的 GPT-5.4 nano 也有 52.4%。

圖形介面操作上的差距就更小了。在評估操作電腦能力的 OSWorld-Verified 上，GPT-5.4 mini 拿到了 72.1%，距離 GPT-5.4 的 75.0% 只有一步之遙。

至於更極致的 GPT-5.4 nano，則把重點放在速度與成本極限。它的強項是分類、資料抽取、重排序，以及在複雜工作流裡當一個聽話又敏捷的子任務助手。

兩款模型都擁有 400k 的上下文視窗。價格方面，mini 輸入每百萬 token 0.75 美元，輸出 4.50 美元；nano 輸入每百萬 token 0.20 美元，輸出 1.25 美元。

目前 GPT-5.4 mini 已經在 API、Codex 和 ChatGPT 裡同步上線，nano 則專供 API。

在 Codex 裡面，呼叫 GPT-5.4 mini 只扣除大模型配額的 30%，也就是成本直接打三折。不僅如此，Codex 現在支援讓主模型做統籌規劃，把程式碼檢索、閱讀長檔案這些髒活累活分發給多個 mini 並行去跑。

在 ChatGPT 客戶端裡，Free 和 Go 使用者可以在加號選單的 Thinking 功能裡直接用上 mini；至於付費的高階使用者，當 GPT-5.4 Thinking 觸發限流時，mini 會作為備選模型頂上。

為什麼重要

我們認為，GPT-5.4 mini 和 nano 最大的價值不是把單次呼叫壓到了幾毛錢，而是徹底改變了智慧體的架構邏輯。

以前做 Agent，開發者總是陷入兩難：讓大模型從頭幹到尾，一次互動等十幾秒、花幾毛錢，使用者根本用不下去；全換成輕量模型，稍微遇到複雜點的程式碼邏輯就會翻車。

現在這種「母艦指揮、工蜂幹活」的模式終於能跑通了。GPT-5.4 負責頂層邏輯判斷，下面掛五六個 GPT-5.4 mini 同時掃程式碼庫、抓網頁、填引數，響應不僅更快，賬單還能降下來大半。

特別是 mini 在 OSWorld 上的表現說明，連解析螢幕截圖、點按鈕這種繁重的多模態電腦操作，現在也能放心交給輕量模型了。

對開發者和獨立團隊來說，這基本意味著現在就可以把那些高頻、需要即時反饋的後臺任務全面遷到 mini 上，門檻低且ROI極高。

從行業競爭來看，OpenAI 顯然不想把 API 呼叫的基本盤讓給開源社群或競品的輕量線。當頂級小模型在推理和工具呼叫上都快趕上去年旗艦時，壓力又給到了追趕者這一邊。