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OpenAI: GPT-5.4 Mini
openai/gpt-5.4-mini
Nuestro análisis
Análisis asistido por IA basado en las fuentes siguientes. La idoneidad es una valoración editorial; compruébala con tus propias tareas.
El catálogo de OpenRouter describe openai/gpt-5.4-mini como un modelo de OpenAI que lleva las capacidades centrales de GPT-5.4 a un paquete más rápido y eficiente orientado a cargas de alto volumen de procesamiento. Enumera entradas de texto, imagen y archivo con salida de texto, una ventana de contexto amplia, herramientas, salidas estructuradas y razonamiento opcional con varios niveles de esfuerzo. El catálogo reporta resultados de Artificial Analysis sobre codificación y comportamiento agéntico, mientras que faltan datos de design-arena y el índice de inteligencia.[1]
Puntos fuertes
- El catálogo enumera entradas de texto, imagen y archivo que pueden admitir entrada multimodal con respuesta de texto.[1]
- Describe el modelo como más rápido y eficiente para cargas de alto volumen de procesamiento.[1]
- El razonamiento es opcional, no obligatorio, con varios niveles de esfuerzo seleccionables.[1]
Limitaciones
- Solo se proporcionó evidencia del catálogo de OpenRouter; este paquete no incluía una ficha de modelo independiente, por lo que sigue siendo necesaria la validación en las cargas objetivo.[1]
- El texto es la única modalidad de salida indicada, por lo que la evidencia no respalda generación de imágenes ni archivos.[1]
- La cobertura de pruebas es incompleta: no hay resultados de design-arena y el índice de inteligencia no está disponible.[1]
Dónde utilizarlo
- Potencialmente adecuado para respuestas de texto de alto volumen que deban aceptar imágenes o archivos; valide la calidad en la carga objetivo.[1]
- Puede encajar en prototipos de codificación o de agentes, aunque los resultados de Artificial Analysis proceden del catálogo y no prueban el rendimiento en una carga específica.[1]
- Podría servir para aplicaciones que requieran herramientas, salidas estructuradas o esfuerzo de razonamiento ajustable, sujeto a pruebas de integración.[1]
Fuentes
- [1] OpenRouter catalog · OpenAI: GPT-5.4 MiniFuentes consultadas: 13 nov 2026
Sobre este modelo
La descripción siguiente es el texto original aportado por OpenRouter, en el idioma de la fuente.
GPT-5.4 mini brings the core capabilities of GPT-5.4 to a faster, more efficient model optimized for high-throughput workloads. It supports text and image inputs with strong performance across reasoning, coding,...
Especificaciones
- ID del modelo
- openai/gpt-5.4-mini
- ID canónico
- openai/gpt-5.4-mini-20260317
- Creador
- openai
- Añadido a OpenRouter
- 17.03.2026
- Longitud de contexto
- 400,000
- Modalidad
- text+image+file->text
- Modalidades de entrada
- file, image, text
- Modalidades de salida
- text
- Precio por token
- USD por 1M de tokens: entrada $0.750 / salida $4.5
- Corte de conocimiento
- 31.08.2025
- Fecha de expiración
- —
Tareas y capacidades
Una nota aparece solo cuando la fuente aporta una medición correspondiente para esa tarea, el modelo está activo y la cohorte tiene al menos 10 modelos comparables. La columna de capacidad muestra hechos declarados por la fuente — formatos compatibles, razonamiento y parámetros de herramientas — que no son calidad medida.
| Tarea | Nota | Capacidad declarada por la fuente |
|---|---|---|
| Calidad general | Sin medición | razonamiento: opcional · predeterminado medium · esfuerzos: xhigh, high, medium, low, none · parámetros: include_reasoning, reasoning, reasoning_effort |
| Programación | BB — siguiente 30% de la cohorte | — |
| Agentes | BB — siguiente 30% de la cohorte | parámetros: structured_outputs, tool_choice, tools |
| Escritura | Sin medición | salida: text |
| Razonamiento | Sin medición | razonamiento: opcional · predeterminado medium · esfuerzos: xhigh, high, medium, low, none · parámetros: include_reasoning, reasoning, reasoning_effort |
| Análisis de documentos | Sin medición | entrada: file |
| Visión | Sin medición | entrada: image |
| Generación de imágenes | Sin medición | — |
| Audio | Sin medición | — |
| Vídeo | Sin medición | — |
| Embeddings | Sin medición | — |
Evaluaciones
| Fuente | Benchmark | Valor | Nota | Datos obtenidos |
|---|---|---|---|---|
| Artificial Analysis | Coding index | 56.1 | BB — siguiente 30% de la cohorte | 13.11.2026 |
| Artificial Analysis | Agentic index | 17.9 | BB — siguiente 30% de la cohorte | 13.11.2026 |
Cómo funcionan las notas
Cada nota compara un modelo solo con otros modelos evaluados por la misma fuente y métrica en la instantánea actual. S es el 10% superior, A el siguiente 20%, B el siguiente 30% y C el resto. Los modelos sin medición publicada aparecen como no evaluados: un formato compatible nunca implica calidad medida.
- S — S — 10% superior de la cohorte
- A — A — siguiente 20% de la cohorte
- B — B — siguiente 30% de la cohorte
- C — C — por debajo de la franja B
Proveedores
Estadísticas opcionales de proveedores en vivo desde OpenRouter. Los valores ausentes son desconocidos, no cero.
| Proveedor | Longitud de contexto | Precio entrada /1M | Precio salida /1M | Latencia p50 (30m, s) | Rendimiento p50 (30m, tok/s) | Disponibilidad (30m) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| OpenAI | 400,000 | $0.375 | $2.25 | — | — | 100% |
| Azure | 400,000 | $0.750 | $4.5 | — | — | 100% |
| OpenAI | 400,000 | $0.750 | $4.5 | — | — | 100% |
| Azure | 400,000 | $0.825 | $4.95 | — | — | — |
| OpenAI | 400,000 | $1.5 | $9 | — | — | 100% |
Datos de proveedores obtenidos: 13.11.2026