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OpenAI presenta GPT-5.4 Mini y Nano, sus modelos compactos más potentes, con un rendimiento casi a escala real
OpenAI ha presentado oficialmente dos nuevos modelos compactos de IA: GPT-5.4mini y GPT-5.4nano. Diseñados para casos de uso de alta frecuencia y baja latencia, estos modelos suponen un importante salto en cuanto a rendimiento, sin dejar de ser ligeros en cuanto a recursos.
Aspectos destacados: el equilibrio entre baja latencia y alta eficiencia
OpenAI destaca que, en escenarios que exigen respuestas excepcionalmente rápidas —como la asistencia en la codificación, el análisis de capturas de pantalla y la inferencia de imágenes en tiempo real—, la serie compacta GPT-5.4 destaca por encima del resto:
GPT-5.4mini: Supera significativamente a los modelos anteriores en generación de código, razonamiento lógico y comprensión multimodal, operando a más del doble de velocidad. Sus puntuaciones en numerosas pruebas de rendimiento se acercan a las del GPT-5.4, mucho más grande y con todas las funciones, lo que le permite gestionar de forma eficiente tareas como la navegación compleja por bases de datos y la generación de código front-end.
GPT-5.4nano: Al ser la versión más pequeña y rentable disponible actualmente, está diseñada para la clasificación de texto, la extracción de datos y tareas de asistencia sencillas, ofreciendo a los desarrolladores un valor óptimo.
Especificaciones y precios
Ambos modelos muestran una gran competitividad en cuanto a especificaciones técnicas y costes operativos:
GPT-5.4mini: Cuenta con una ventana de contexto ultralarga de 400 000 tokens. El precio de la API se ha fijado en 0,75 $ por millón de tokens de entrada y 4,50 $ por millón de tokens de salida. Ahora está totalmente integrado en la API, Codex y ChatGPT.
GPT-5.4nano: Actualmente disponible exclusivamente a través de la API, su precio es muy competitivo, con solo 0,20 $ por millón de tokens de entrada y 1,25 $ por millón de tokens de salida.
El lanzamiento de estos modelos marca un cambio en las aplicaciones de IA, pasando de centrarse en «aumentar la escala» a «mejorar la eficiencia práctica». Al ofrecer tiempos de respuesta ultrarrápidos, proporcionan un soporte fundamental más sólido para la interacción con la IA en tiempo real y la descomposición de flujos de trabajo complejos.
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![ThomasHernández]()
Finally! Small models that don't sacrifice performance. Will this make AI more accessible for indie devs? 🚀
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