Elo de preferência humana real de votos cegos frente a frente de LMArena. Quanto maior, melhor; - significa ainda não classificado nessa arena. Isso é medido, não nossa estimativa.
Combinação de US$/1 milhão em versões rastreadas desta linha.
Mix típico de saída para entrada de 3:1, por 1 milhão de tokens
Preço em 2026-05-10 · Fonte: openai_official_pricing
Cargas de trabalho mistas de texto, imagem, áudio e documentos que se beneficiam de um modelo em todas as modalidades.
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,...
gpt-5.4-mini é um modelo Multimodal da OpenAI (US). HotON.ai o rastreia em $0.75 por 1 milhão de tokens de entrada e $4.50 por 1 milhão de tokens de saída, com uma janela de contexto de token 400K. Sua pontuação de eficiência composta é 89/100 com um $0.004 estimado por tarefa bem-sucedida.
gpt-5.4-mini é rastreado em $0.75 por 1 milhão de tokens de entrada e $4.50 por 1 milhão de tokens de saída. Uma carga de trabalho típica de saída para entrada de 3:1 combina aproximadamente $3.56 por 1 milhão de tokens. Os números são dados de demonstração ilustrativos.
Cargas de trabalho mistas de texto, imagem, áudio e documentos que se beneficiam de um modelo em todas as modalidades.
gpt-5.4-mini suporta até uma janela de contexto de token 400K – grande o suficiente para documentos longos e conversas estendidas em uma única solicitação.
Dentro do conjunto rastreado HotON.ai, gpt-5.4-mini é mais barato que 36% dos modelos no preço de entrada e classifica #275 de 521 em termos de eficiência geral.
Sim – gpt-4.1-nano é uma opção de custo mais baixo em $0.40 por 1 milhão de tokens de saída, ao mesmo tempo que cobre casos de uso semelhantes de Multimodal. Compare-os lado a lado no HotON.ai.
O preço é real (através do catálogo TestKey, atualizado diariamente). A qualidade (Arena Elo) é real onde o modelo é classificado no LMArena. Velocidade, disponibilidade e eficiência são estimativas modeladas.