GPT-5.4 mini (OpenAI, 17 marca 2026) — szybszy i tanszy wariant GPT-5.4 zoptymalizowany pod high-throughput workloady. Text + image input, 400K token context (max output 128K), knowledge cutoff sierpien 2025. Cena API $0.75/M input, $4.50/M output. Wg OpenAI najsilniejszy mini model do kodowania, computer use i sub-agentow. Uzywany m.in. jako backbone Codex CLI.
Okno kontekstowe
400,000 tokens (max output 128,000)
tokenów
Data premiery
17 marca 2026
Dostęp:APIHostedWdrożenie:☁ Cloud
Przegląd
Zastosowania
Dostęp i wdrożenie
APIHostowane
Chmura
Wagi: Zamknięte
Kluczowe parametry
📏 Kontekst: 400,000 tokens (max output 128,000)
✓ Narzędzia
📥 Wejście: tekst, obraz, dokumenty
Specyfikacja techniczna
Okno kontekstowe
400,000 tokens (max output 128,000)
tokenów
Licencja
Proprietary (commercial; available via OpenAI services under Terms of Use / Services Agreement)
Wymagania sprzętowe
Brak publicznie udostepnionych wymagan sprzetowych. Model dziala jako usluga chmurowa OpenAI (ChatGPT / API / Codex) i nie jest przeznaczony do uruchamiania lokalnego na sprzecie uzytkownika. Dostepny takze przez Azure OpenAI oraz agregatory typu OpenRouter.
Funkcje:✓ Używanie narzędzi
Modalności
⬇ Wejście (Input)
textimagedocuments
⬆ Wyjście (Output)
textcodestructured_datasummaries
Możliwości i zastosowania
Natywne możliwości modelu
Rozumowanie
Zdolność modelu do logicznego wnioskowania i rozwiązywania złożonych problemów.
Kategoria: reasoning
Rozumowanie wieloetapowe
Prowadzenie wieloetapowego toku rozumowania w długich, złożonych zadaniach.
Kategoria: reasoning
Długi kontekst
Obsługa dużych okien kontekstowych — dziesiątek do setek tysięcy (lub milionów) tokenów wejścia. Umożliwia analizę całych baz kodu, długich dokumentów, wielu równolegle rozmów bez utraty wcześniejszych informacji. GPT-5.1 wspiera 400 000 tokenów.
Kategoria: language
Programowanie
Generowanie, analizowanie i modyfikowanie kodu w wielu językach programowania. Obejmuje pisanie funkcji, debugowanie, refaktoryzację, code review, tworzenie testów. Mierzone benchmarkami takimi jak HumanEval, SWE-bench.
Kategoria: coding
Kodowanie agentowe
Wielogodzinne, wieloetapowe zadania programistyczne wykonywane samodzielnie przez model: klonowanie repozytorium, uruchamianie testów, iteracja poprawek, integracja z narzędziami CLI. Charakterystyczne dla wariantów Codex (GPT-5.1-Codex-Mini, Codex-Max).
Kategoria: coding
Wywoływanie funkcji
Natywne wsparcie dla ustrukturyzowanego wykorzystania narzędzi, umożliwiające przepływy pracy oparte na agentach.
Kategoria: planning
Wyjście strukturyzowane
Generowanie danych w ustrukturyzowanych formatach, np. JSON.
Kategoria: structured_generation
Rozumienie obrazu
Analiza i interpretacja treści obrazów.
Kategoria: vision
OCR
Rozpoznawanie tekstu na obrazach i w dokumentach.
Kategoria: vision
Wielojęzyczność
Kompetencje w wielu językach naturalnych (od kilku do stu+): rozumienie, generowanie, tłumaczenie, code-switching w obrębie jednej rozmowy. Modele frontier obsługują szeroki wachlarz języków ze zbliżoną jakością.
Kategoria: language
Użycie narzędzi
Zdolność modelu do wywoływania zewnętrznych funkcji, API i narzędzi w trakcie rozmowy: kalkulator, wyszukiwarka, edytor kodu, baza danych. Model decyduje kiedy i jak użyć narzędzia oraz interpretuje jego wynik.
Kategoria: planning
Obsługa komputera
Zdolność modelu do obsługi interfejsu komputera poprzez interpretację zrzutów ekranu oraz generowanie akcji takich jak kliknięcia, wpisywanie tekstu i nawigacja po aplikacjach.
Kategoria: planning
Wyjście strumieniowe
Wiadomości strumieniowe umożliwiają pobieranie treści w czasie rzeczywistym, gdy model generuje odpowiedzi, bez czekania na wygenerowanie całej odpowiedzi. Takie podejście może znacząco poprawić doświadczenie użytkownika, zwłaszcza podczas tworzenia długich treści tekstowych, ponieważ użytkownicy mogą od razu zobaczyć, że odpowiedź zaczyna się pojawiać.
Kategoria: reasoning
Wdrożenie i bezpieczeństwo
🔒 Security / Enterprise
✓ Zweryfikowane informacje enterprise
Bezpieczenstwo klasy enterprise przez OpenAI Trust Center: SOC 2 Type II, ISO 27001, encryption at-rest i in-transit, data-not-used-for-training w API i Enterprise offerings, SSO, HIPAA BAA w ChatGPT Enterprise. Data residency przez Azure OpenAI. Model dostepny takze przez OpenRouter i innych providerow (multi-provider failover).
OpenAI publikuje trust.openai.com z bieznaca lista compliance certyfikatow. Enterprise BAA dla HIPAA wymaga podpisania osobnej umowy. Azure OpenAI oferuje deploymenty w konkretnych regionach dla wymagan sovereign data residency.
Aktualizacja: 17 lip 2026↗ Dokumentacja security