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OpenAI: GPT-5.4 Nano (batch)
openai/gpt-5.4-nano:batch
Nuestro análisis
Análisis asistido por IA basado en las fuentes siguientes. La idoneidad es una valoración editorial; compruébala con tus propias tareas.
openai/gpt-5.4-nano:batch es el punto de acceso batch de GPT-5.4 Nano de OpenAI, descrito en el catálogo de OpenRouter como el miembro más ligero y económico de la familia GPT-5.4 para trabajos de alto volumen y críticos en velocidad. El catálogo indica entradas de texto, imagen y archivos con salida de texto, una ventana de contexto de 400.000 tokens y un corte de conocimiento del 31 de agosto de 2025. El razonamiento opcional admite niveles de esfuerzo de none a xhigh, junto con herramientas, salidas estructuradas, seed y controles de verbosidad. Toda la evidencia procede del catálogo; no se dispuso de verificación independiente en este paquete de fuentes.[1]
Puntos fuertes
- Entrada multimodal según el catálogo, que cubre texto, imágenes y archivos, con salida de texto y una ventana de contexto de 400.000 tokens.[1]
- Razonamiento opcional configurable con niveles de esfuerzo de none a xhigh, además de parámetros de herramientas, salidas estructuradas, seed y verbosidad.[1]
- Presentado por el catálogo como la opción ligera y económica de la familia para trabajos de alto volumen sensibles a la latencia; es posicionamiento reportado por la fuente, no rendimiento medido.[1]
Limitaciones
- La evidencia es solo del catálogo: no se dispuso de una ficha de modelo independiente ni documentación de primera parte en este paquete de fuentes, por lo que las capacidades son afirmaciones del catálogo que requieren validación con cargas de trabajo reales.[1]
- El razonamiento está desactivado por defecto y la evidencia no incluye mediciones de calidad, latencia ni rendimiento específicas de esta variante batch.[1]
- Los detalles operativos específicos del modo batch, como tiempos de respuesta, límites de tasa y disponibilidad, no están documentados en la fuente proporcionada.[1]
Dónde utilizarlo
- Trabajos asíncronos de texto de alto volumen como resumen, clasificación y extracción, donde un punto de acceso batch puede encajar; sugerido, no evaluado con benchmarks para esta variante.[1]
- Canalizaciones de ingesta de documentos e imágenes que producen texto, dadas las entradas de archivos e imágenes y el amplio contexto reportados por el catálogo; conviene pilotear con datos representativos.[1]
- Generación batch de datos estructurados usando los parámetros de herramientas, response_format y structured_outputs indicados; la idoneidad debe probarse, no asumirse.[1]
Fuentes
- [1] OpenRouter catalog · OpenAI: GPT-5.4 Nano (batch)Fuentes 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 nano is the most lightweight and cost-efficient variant of the GPT-5.4 family, optimized for speed-critical and high-volume tasks. It supports text and image inputs and is designed for low-latency...
Especificaciones
- ID del modelo
- openai/gpt-5.4-nano:batch
- ID canónico
- openai/gpt-5.4-nano-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 $0.100 / salida $0.625
- 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 | 16 | 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 | $0.100 | $0.625 | — | — | — |
Datos de proveedores obtenidos: 13.11.2026
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