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OpenAI

GPT-5.4 nano

Modell testen
API-Preis In / Out
$0,20 / $1,25
je 1 Mio. Tokens, Cache: $0,02
Kontextfenster
400kTokens
Maximaler Output: 128.000 Tokens
Modell testen

GPT-5.4 nano im Überblick

GPT-5.4 nano ist das kleinste, günstigste und schnellste Modell der GPT-5.4-Familie. OpenAI veröffentlicht regelmäßig die "nano" Modelle für Aufgaben, die eine niedrige Latenz und hohen Token-Throughput benötigen. GPT-5.4 nano übertrifft in den Benchmarks das ältere GPT-5 mini, insbesondere bei Coding- und Tool-Calling-Aufgaben, obwohl es als "nano" Modell vermutlich deutlich kleiner ist. OpenAI berichtet außerdem, dass GPT-5.4 nano 45% weniger faktische Fehler und bis zu 80% weniger Halluzinationen im Thinking-Modus mache.

Was du abwägen solltest

  • Proprietäres Closed-Source-Modell. Wie bei den meisten OpenAI Modellen ist kein lokales Deployment oder Self-Hosting von GPT-5.4 nano möglich. Das Modell lässt sich nur über die OpenAI API oder ChatGPT abrufen.
  • Kein Audio/Video-Input. Unterstützt nur Text und Bild als Eingabe. Audio- und Video-Input kann GPT-5.4 nano nicht verarbeiten.
  • Nicht geeignet für komplexe Aufgaben. Als kleinstes Modell der GPT-5.4 Modellfamilie ist nano eher für triviale oder Fehlertolerante Aufgaben geeignet, als für komplexe Aufgaben oder als Orchestrator Modell.
Ähnliche KI-Modelle ansehen

GPT-5.4 nano Benchmarks

98,3%

AIME 2025 ist ein Mathematik-Benchmark für LLMs.

Mehr zum Benchmark
AIME 2025Median aller Modelle: 89,6 % Menschliche Referenz: Nicht-Experten 3 %, Experten (PhD im Fachgebiet) 85 %
  1. GPT-5.2Platz 1, OpenAI
  2. GPT-5.4 nanoOpenAI
  3. GPT-5 miniOpenAI
  4. Nemotron 3 SuperNVIDIA
Website des Benchmarks

GPT-5.4 nano API-Preise

Input
$0,20/ 1 Mio. Tokens
Cache-Lesen
$0,02/ 1 Mio. Tokens
Output
$1,25/ 1 Mio. Tokens

Geschätzte Tokenkosten

$3,25

$0,03 je Anfrage (100 Anfragen)

  • Input inkl. Cache$2,00
  • Output$1,25

Schätzung in USD auf Basis der Preise von OpenAI, ohne Steuern, Tools und Cache-Schreibvorgänge. Trage bei Output alle abgerechneten Tokens inklusive Reasoning ein. Cache-Lesen setzt einen bereits befüllten Cache voraus.

Cache-Schreiben und Rechenweg

Kosten = Anfragen × (Input ohne Cache × $0,20 + Input aus Cache × $0,02 + Output × $1,25) / 1.000.000

GPT-5.4 nano Modelldaten

Kontextfenster
400.000 Tokens
Maximaler Output
128.000 Tokens
Eingabe
Text, Bilder, PDF
Ausgabe
Text
Anbieter
OpenAI
Veröffentlicht
17. März 2026
Wissensstand
31. August 2025
Architektur
Proprietärer OpenAI-Transformer
Tokenizer
GPT-5.x Tokenizer
Modellgewichte
Geschlossen
400k Tokens Kontext128k maximaler Output

Die Ausgabelänge ist eine eigene Obergrenze. Der tatsächlich verfügbare Eingaberaum hängt auch vom Output-Budget und der API-Konfiguration ab.

Standardfähigkeiten & Schnittstellen
  • Reasoning
  • Tool-Nutzung
  • Bildverständnis
  • Strukturierte Ausgaben
  • Websuche
  • Prompt-Caching

Daten aktualisiert am 9. Oktober 2026. Fehler gefunden? kontakt@byte.de

GPT-5.4 nano API-Provider

Preise und Limits laut den Anbietern. Die Verfügbarkeit hängt vom Konto und den jeweiligen Limits ab.

Häufige Fragen zu GPT-5.4 nano

Ist GPT-5.4 nano Open Source?

Nein, GPT-5.4 nano ist proprietär. Es gibt keine offenen Gewichte, die Nutzung läuft über Apps oder die API von OpenAI.

Welche Eingaben und Ausgaben unterstützt GPT-5.4 nano?

GPT-5.4 nano verarbeitet Text, Bilder, PDF als Eingabe und erzeugt Text.

Was kostet GPT-5.4 nano über die API?

Über die API von OpenAI kostet GPT-5.4 nano $0,20 je 1 Mio. Input-Tokens und $1,25 je 1 Mio. Output-Tokens. Bei Reasoning kommen Thinking-Tokens hinzu, die als Output abgerechnet werden.

Wie groß ist das Kontextfenster von GPT-5.4 nano?

GPT-5.4 nano verarbeitet bis zu 400.000 Tokens (400k) in einer Anfrage, die Antwort umfasst höchstens 128.000 Tokens.

Wie aktuell ist das Wissen von GPT-5.4 nano?

Der Wissensstand (Knowledge Cutoff) von GPT-5.4 nano reicht bis 31. August 2025. Über die Websuche kann das Modell zusätzlich aktuelle Informationen abrufen.

Wann wurde GPT-5.4 nano veröffentlicht?

OpenAI hat GPT-5.4 nano am 17. März 2026 veröffentlicht.

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