GPT-5.4 Nano 是 OpenAI「面向简单大批量任务最便宜的 GPT-5.4 级模型」,其页面精确点名了适用的工作:分类、数据抽取、排序和子智能体,这些场景最看重速度与成本。
- 输入
- 文本 图像 $0.2/M
- 输出
- 文本 $1.25/M
- 缓存读取
- $0.1/M
- 上下文
- 400K
- 对比 GPT-4o
- 便宜约 96%
- 知识截止
- 2025-08
价格在同类中的位置
价格在 60 个同类模型中的位置
这条线显示该模型的价格,在 Synthorai 上同类模型里处于什么位置。两端标出了最便宜和最贵的那个。这里是基础价,批量、区域和缓存写入的折扣见价格页。
规格与限制
Token
| 上下文窗口(厂商规格) | 400,000 |
|---|---|
| 最大输出(厂商规格) | 128,000 |
| 知识截止 | 2025-08 |
提示词缓存
| 缓存方式 | 自动 |
|---|---|
| 最低前缀 | 1,024 |
| 存活时间 | 5–10 分钟,最长 1 小时 |
思考
| 厂商参数 | reasoning.effort |
|---|---|
| 可选值 | none · low · medium · high · xhigh |
| 默认值 | none 请求未指定时生效 |
| 可关闭 | 支持 |
| 参数 | reasoning_effort |
| 取值 | minimal · low · medium · high 网关侧参数面——以上方厂商映射为准 |
模型
| 模态 | 文本 + 图像 → 文本 |
|---|
- GPT-5.4 级别中最便宜的模型,面向分类/抽取/排序/子智能体
- 不支持 computer use 和工具搜索
30 秒用上 GPT-5.4 Nano
OpenAI 兼容:换掉 base_url,SDK 不用改。POST /v1/chat/completions
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://synthorai.io/v1",
api_key="sk-syn-...",
)
resp = client.chat.completions.create(
model="gpt-5.4-nano",
messages=[{"role": "user", "content": "Summarize this diff"}],
reasoning_effort="medium",
)
print(resp.choices[0].message.content)import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({
baseURL: "https://synthorai.io/v1",
apiKey: "sk-syn-...",
});
const resp = await client.chat.completions.create({
model: "gpt-5.4-nano",
messages: [{ role: "user", content: "Summarize this diff" }],
reasoning_effort: "medium",
});
console.log(resp.choices[0].message.content);curl https://synthorai.io/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer sk-syn-..." \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "gpt-5.4-nano",
"messages": [{"role": "user", "content": "Hello"}],
"reasoning_effort": "medium"
}'package main
import (
"context"
"fmt"
"github.com/openai/openai-go/v3"
"github.com/openai/openai-go/v3/option"
)
func main() {
client := openai.NewClient(
option.WithBaseURL("https://synthorai.io/v1"),
option.WithAPIKey("sk-syn-..."),
)
resp, _ := client.Chat.Completions.New(context.TODO(), openai.ChatCompletionNewParams{
Model: "gpt-5.4-nano",
Messages: []openai.ChatCompletionMessageParamUnion{
openai.UserMessage("Summarize this diff"),
},
ReasoningEffort: openai.ReasoningEffortMedium,
})
fmt.Println(resp.Choices[0].Message.Content)
}import com.openai.client.OpenAIClient;
import com.openai.client.okhttp.OpenAIOkHttpClient;
import com.openai.models.chat.completions.*;
import com.openai.models.ReasoningEffort;
OpenAIClient client = OpenAIOkHttpClient.builder()
.baseUrl("https://synthorai.io/v1")
.apiKey("sk-syn-...")
.build();
ChatCompletion resp = client.chat().completions().create(
ChatCompletionCreateParams.builder()
.model("gpt-5.4-nano")
.addUserMessage("Summarize this diff")
.reasoningEffort(ReasoningEffort.MEDIUM)
.build());
System.out.println(resp.choices().get(0).message().content().orElse(""));关于 GPT-5.4 Nano
- 它保留该家族的 400K token 上下文窗口和 128K 最大输出,以峰值推理深度换取速度与成本效率,支持流式、函数调用和结构化输出,知识截止为 2025 年 8 月。
- 推理力度从默认的 none 起,经 low、medium、high 直到 xhigh,因此在难题值得付费时也能获得更深的思考。
- 它与 GPT-5.4 Mini 的能力差距是具体且有文档记录的,而非含糊其辞:nano 的工具列表中没有工具搜索和内置 computer use,而函数调用、网页搜索、文件搜索、图像生成、代码解释器、托管 shell、apply patch、skills 和 MCP 都保留。
- 提示词缓存及其折扣缓存输入价、压缩(compaction)、图像输入和 Batch API 在 Chat Completions 与 Responses 上均受支持,窗口内文档记录的输入上限为 272K token。
- 它于 2026 年 3 月与 GPT-5.4 Mini 一同以带日期快照发布,因此固定的构建可保持可复现。
- 当每次调用的预算是硬约束、任务又是定义明确的转换而非开放式推理时,它就是该家族的大批量选项。
- Synthorai 通过标准的 OpenAI 兼容 chat 接口提供 GPT-5.4 Nano。
常见问题
GPT-5.4 Nano API 可以免费试用吗?
可以。新账号可获得 10 次试用调用和最高 $1 的免费额度,无需绑卡。按输入 $0.2/M 计算,仅这笔额度就足够对 GPT-5.4 Nano 发起约 625 次 ~8K token 的请求。
GPT-5.4 Nano 最擅长什么?
同级中最便宜的模型、以推理深度换速度与成本、保留 400K 上下文与 128K 输出。完整能力请见「关于」部分,内容取自厂商官方发布说明。
GPT-5.4 Nano 的价格是多少?
在 Synthorai 上,GPT-5.4 Nano 输入 $0.2/百万 token、输出 $1.25/百万 token,即厂商牌价,无平台加价。缓存命中的输入 token 按 $0.1/M 计费。
GPT-5.4 Nano 支持提示词缓存(prompt caching)吗?
支持,且全自动:经 OpenAI 提供的提示词自动缓存,无需改代码。缓存命中的输入 token 按 $0.1/M 计费(未命中 $0.2/M);提示词需有 1,024 token 以上的稳定前缀才能命中缓存(TTL 5–10 分钟,最长 1 小时)。 提示词缓存指南 →
如何开通 GPT-5.4 Nano?
把现有 OpenAI SDK 的 base_url 指向 "https://synthorai.io/v1",model 设为 "gpt-5.4-nano" 即可。一把 API key 通用网关上的全部模型。
GPT-5.4 Nano 的知识截止日期是什么时候?
GPT-5.4 Nano 的知识截止日期为 2025-08,依据厂商官方文档(数据核验于 2026-07-09)。
相关模型
对比
本页每个值都转录自厂商自己的文档(链接见上),并带有核对日期。价格在全目录范围内比较;各厂商定义不同的规格值,只说明差异而不作图表对比。此处没有任何由我们测量的数据,也不做评分。