GPT-5.4 mini vs GPT-5.4 nano
বেঞ্চমার্ক, এপিআই টোকেন মূল্য, কনটেক্সট উইন্ডো এবং ইনফারেন্স স্পিড তুলনা
Related topics (12)
OpenAI-এর GPT-5.4 mini এবং OpenAI-এর GPT-5.4 nano হলো দুটি শীর্ষস্থানীয় এআই মডেল। GPT-5.4 mini মডেলে রয়েছে 400K টোকেন কনটেক্সট উইন্ডো এবং এর এপিআই মূল্য $0.50/$4.00 প্রতি ১ মিলিয়ন টোকেন, যেখানে GPT-5.4 nano মডেলে রয়েছে 400K টোকেন কনটেক্সট এবং মূল্য $0.10/$0.80 প্রতি ১ মিলিয়ন টোকেন। নিচে উভয় মডেলের বেঞ্চমার্ক, গতি ও খরচের বিস্তারিত তুলনা দেওয়া হলো।
যেকোনো দুটি এআই মডেল পরিবর্তন ও তুলনা করুন
আমাদের যাচাইকৃত বেঞ্চমার্ক ডাটাবেস থেকে যেকোনো এআই মডেল নির্বাচন করে তাৎক্ষণিক তুলনা দেখুন।
GPT-5.4 mini
হালকা ও সাশ্রয়ী মডেলOpenAI-এর GPT-5.4 mini হলো সাশ্রয়ী API খরচ ও দ্রুত থ্রুপুটের জন্য অপ্টিমাইজড হালকা এআই মডেল, যা 400K কনটেক্সট উইন্ডো, 175 টোকেন/সেকেন্ড স্পিড এবং $0.5/$4 প্রতি 1M টোকেন মূল্যে 59/100 ইন্টেলিজেন্স স্কোর প্রদান করে।
$0.50 / 1M
$4.00 / 1M
400K tokens
68.5%
GPT-5.4 nano
হালকা ও সাশ্রয়ী মডেলOpenAI-এর GPT-5.4 nano হলো সাশ্রয়ী API খরচ ও দ্রুত থ্রুপুটের জন্য অপ্টিমাইজড হালকা এআই মডেল, যা 400K কনটেক্সট উইন্ডো, 235 টোকেন/সেকেন্ড স্পিড এবং $0.1/$0.8 প্রতি 1M টোকেন মূল্যে 45/100 ইন্টেলিজেন্স স্কোর প্রদান করে।
$0.10 / 1M
$0.80 / 1M
400K tokens
48%
একনজরে প্রধান পার্থক্যসমূহ
- GPT-5.4 nano is 5.0x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
- GPT-5.4 nano is faster at 235 tok/s vs 175 tok/s.
- GPT-5.4 mini leads on SWE-bench coding (68.5% vs 48.0%).
| বৈশিষ্ট্য | GPT-5.4 mini | GPT-5.4 nano |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 59 | 45 |
Provider | OpenAI | OpenAI |
Input Price Cost per million input tokens | $0.50 / 1M | $0.10 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $4.00 / 1M | $0.80 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $0.53 / 1M | $0.11 / 1M |
Context Window Maximum input + output tokens | 400K tokens~600 A4 pages of text | 400K tokens~600 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 128K | 128K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 175 tok/s | 235 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | 68.5% | 48% |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 72.5% | 61.5% |
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens | $0.05 / 1M | $0.01 / 1M |
কোন ক্ষেত্রে কোন মডেল সেরা?
একনজরে সিদ্ধান্ত নেওয়ার ফ্রেমওয়ার্কযাচাইকৃত বেঞ্চমার্ক স্কোর তুলনা
স্বাধীন গবেষণা ল্যাব দ্বারা যাচাইকৃত অফিশিয়াল ইভ্যালুয়েশন মেট্রিক্স।
Industry benchmark evaluating real-world GitHub issue resolution and multi-file debugging.
Challenging questions created by domain experts to test complex PhD-level reasoning.
Hardened reasoning and academic knowledge benchmark with reduced lucky-guess probability.
Crowdsourced human preference evaluation based on blind, head-to-head model battles.
Extremely difficult, closed-ended questions spanning the frontier of human expert knowledge.
Autonomous multi-step tasks executed inside a real command-line terminal environment.
Research-grade coding problems drawn from real scientific and numerical workloads.
Contamination-free competitive programming problems collected continuously over time.
American Invitational Mathematics Examination — multi-step Olympiad-level reasoning.
Accuracy when reasoning over very large inputs that fill the model context window.
Tokens emitted per second during active generation streaming.
লেটেন্সি ও রেসপন্স টাইম
প্রথম টোকেন আসার সময় (TTFT) এবং ৫০০ টোকেনের রেসপন্স জেনারেট করতে আনুমানিক সময়।
রিয়েল-টাইম টোকেন খরচ সিমুলেটর
প্রম্পট ক্যাশিং ডিসকাউন্টসহ মাসিক ক্লাউড API খরচ হিসাব করতে স্লাইডার পরিবর্তন করুন।
GPT-5.4 mini · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ
- 400K কনটেক্সট উইন্ডো এবং সর্বোচ্চ 128K আউটপুট টোকেন জেনারেশন সক্ষমতা (SWE-bench Verified 68.5% · GPQA Diamond 72.5%)
- 175 টোকেন/সেকেন্ড জেনারেশন স্পিড এবং মাত্র 760ms প্রথম টোকেন ল্যাটেন্সি (TTFT)
- $0.5/$4 প্রতি 1M টোকেন মূল্যে প্রম্পট ক্যাশিং এবং স্ট্রাকচার্ড JSON টুল-কলিং পাইপলাইন সাপোর্ট
বিবেচ্য বিষয় ও সীমাবদ্ধতা
- প্রোপ্রাইটারি ক্লাউড মডেল — লোকাল অন-প্রিমাইজ GPU-তে ওপেন-ওয়েটস হিসেবে ডাউনলোড করা যায় না
- অত্যন্ত জটিল মাল্টি-হপ গবেষণার ক্ষেত্রে ফ্ল্যাগশিপ রিজনিং মডেলের তুলনায় নির্ভুলতা কিছুটা কম হতে পারে
GPT-5.4 nano · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ
- 400K কনটেক্সট উইন্ডো এবং সর্বোচ্চ 128K আউটপুট টোকেন জেনারেশন সক্ষমতা (SWE-bench Verified 48% · GPQA Diamond 61.5%)
- 235 টোকেন/সেকেন্ড জেনারেশন স্পিড এবং মাত্র 400ms প্রথম টোকেন ল্যাটেন্সি (TTFT)
- $0.1/$0.8 প্রতি 1M টোকেন মূল্যে প্রম্পট ক্যাশিং এবং স্ট্রাকচার্ড JSON টুল-কলিং পাইপলাইন সাপোর্ট
বিবেচ্য বিষয় ও সীমাবদ্ধতা
- প্রোপ্রাইটারি ক্লাউড মডেল — লোকাল অন-প্রিমাইজ GPU-তে ওপেন-ওয়েটস হিসেবে ডাউনলোড করা যায় না
- অত্যন্ত জটিল মাল্টি-হপ গবেষণার ক্ষেত্রে ফ্ল্যাগশিপ রিজনিং মডেলের তুলনায় নির্ভুলতা কিছুটা কম হতে পারে
টোকেন ব্যবহার ও টাস্ক ইকোনমিক্স
একটি স্ট্যান্ডার্ড এজেন্টিক টাস্ক সম্পন্ন করতে আনুমানিক খরচ এবং টোকেন ব্যবহার।
| Metric | GPT-5.4 mini | GPT-5.4 nano |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.62 | $0.11 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 52K | 44K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 27K | 19K |
টেকনিক্যাল স্পেসিফিকেশন
অফিশিয়াল প্রোভাইডার রিলিজ স্পেক্স, API মডেল আইডি, রেট লিমিট, লং-কনটেক্সট প্রাইসিং ও এজেন্টিক সক্ষমতা
| বৈশিষ্ট্য | GPT-5.4 mini | GPT-5.4 nano |
|---|---|---|
| অফিশিয়াল API মডেল আইডি (SDK) | gpt-5-4-mini | gpt-5-4-nano |
| API প্রোটোকল | OpenAI Responses API & Chat Completions v1 | OpenAI Responses API & Chat Completions v1 |
| রিলিজ তারিখ | 2026-03 | 2026-03 |
| নলেজ কাটঅফ | August 2025 | August 2025 |
| আর্কিটেকচার | Compact agent-ready reasoning model | Nano agent-ready reasoning model |
| প্যারামিটার স্কেল | Confidential | Confidential |
| এন্টারপ্রাইজ রেট লিমিট (RPM / TPM) | 10,000 – 30,000 RPM (Tier 5 Enterprise) · 800,000 – 2,000,000 TPM | 10,000 – 30,000 RPM (Tier 5 Enterprise) · 800,000 – 2,000,000 TPM |
| লং-কনটেক্সট প্রাইসিং (>128K/200K) | পূর্ণ 400K কনটেক্সট জুড়ে একই ফ্ল্যাট রেট ($0.5/1M) | পূর্ণ 400K কনটেক্সট জুড়ে একই ফ্ল্যাট রেট ($0.1/1M) |
| প্রম্পট ক্যাশিং ও TTL | স্বয়ংক্রিয় প্রিফিক্স ক্যাশিং $0.05/1M (কোনো অতিরিক্ত রাইট ফি নেই) | স্বয়ংক্রিয় প্রিফিক্স ক্যাশিং $0.01/1M (কোনো অতিরিক্ত রাইট ফি নেই) |
| কম্পিউটার ইউজ / GUI এজেন্ট | সমর্থিত (স্ক্রিন কোঅর্ডিনেট গ্রাউন্ডিং, ব্রাউজার ও ডেস্কটপ GUI অটোমেশন) | সমর্থিত (স্ক্রিন কোঅর্ডিনেট গ্রাউন্ডিং, ব্রাউজার ও ডেস্কটপ GUI অটোমেশন) |
| MCP ও প্যারালাল টুল কলিং | নেটিভ MCP সাপোর্ট · প্যারালাল ফাংশন কলিং · ১০০% স্ট্রিক্ট JSON স্কিমা | নেটিভ MCP সাপোর্ট · প্যারালাল ফাংশন কলিং · ১০০% স্ট্রিক্ট JSON স্কিমা |
| ওয়েব সার্চ ও কোড স্যান্ডবক্স | নেটিভ ওয়েব সার্চ টুল + হোস্টেড কোড ইন্টারপ্রেটার ও ফাইল সার্চ RAG | নেটিভ ওয়েব সার্চ টুল + হোস্টেড কোড ইন্টারপ্রেটার ও ফাইল সার্চ RAG |
| অফিশিয়াল ফাইন-টিউনিং (SFT/LoRA/RFT) | সুপারভাইজড (SFT), প্রেফারেন্স (DPO) ও রিইনফোর্সমেন্ট ফাইন-টিউনিং (RFT) | সুপারভাইজড (SFT), প্রেফারেন্স (DPO) ও রিইনফোর্সমেন্ট ফাইন-টিউনিং (RFT) |
| মাল্টিমোডাল টোকেন বিলিং | টেক্সট BPE (~৪ অক্ষর/টোকেন) · ইমেজ (~২৫৮–৭৬৫ টোকেন/ছবি) | টেক্সট BPE (~৪ অক্ষর/টোকেন) · ইমেজ (~২৫৮–৭৬৫ টোকেন/ছবি) |
| কোয়ান্টাইজেশন ও মিনিমাম VRAM | Cloud-Hosted Proprietary (FP8 / BF16 Tensor Core Cluster) · লোকাল জিপিইউ প্রয়োজন নেই (১০০% ক্লাউড API) | Cloud-Hosted Proprietary (FP8 / BF16 Tensor Core Cluster) · লোকাল জিপিইউ প্রয়োজন নেই (১০০% ক্লাউড API) |
| সেফটি ও ফ্রন্টিয়ার ক্লাসিফিকেশন | OpenAI Preparedness Framework Audited & System Card Published | OpenAI Preparedness Framework Audited & System Card Published |
| এন্টারপ্রাইজ কমপ্লায়েন্স (ZDR/HIPAA/SOC2) | SOC2 Type II · GDPR · এন্টারপ্রাইজ টিয়ারে Zero Data Retention (ZDR) ও HIPAA BAA সুবিধা | SOC2 Type II · GDPR · এন্টারপ্রাইজ টিয়ারে Zero Data Retention (ZDR) ও HIPAA BAA সুবিধা |
| ইনপুট মডালিটি | text, vision | text, vision |
| আউটপুট মডালিটি | text | text |
GPT-5.4 mini vs GPT-5.4 nano: সংক্ষিপ্ত প্রশ্নোত্তর (FAQ)
Which is more intelligent, GPT-5.4 mini or GPT-5.4 nano?
GPT-5.4 mini is more intelligent. It scores 59 compared with 45 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
GPT-5.4 nano is faster, generating 235 tokens per second compared with 175 tokens per second.
Which model is cheaper to run?
GPT-5.4 nano is cheaper at $0.11 per 1M tokens blended, compared with $0.53 (7:2:1 cache:input:output ratio).
Which model has lower latency?
GPT-5.4 nano has lower latency, with a time to first token of 0.40s compared with 0.76s.
চূড়ান্ত মতামত
GPT-5.4 mini (সাশ্রয়ী API খরচ ও দ্রুত থ্রুপুটের জন্য অপ্টিমাইজড হালকা, RAG নলেজ পাইপলাইন এবং স্কেলেবল প্রোডাকশন API ইন্টিগ্রেশন।) এবং GPT-5.4 nano (সাশ্রয়ী API খরচ ও দ্রুত থ্রুপুটের জন্য অপ্টিমাইজড হালকা, RAG নলেজ পাইপলাইন এবং স্কেলেবল প্রোডাকশন API ইন্টিগ্রেশন।) উভয়ই শক্তিশালী মডেল। সার্বিক রিজনিং ও কোডিং বেঞ্চমার্কে GPT-5.4 mini এগিয়ে, দ্রুত ইনফারেন্স গতির জন্য GPT-5.4 nano সেরা এবং কম এপিআই খরচে প্রোডাকশন ডিপ্লয়মেন্টের জন্য GPT-5.4 nano সবচেয়ে সাশ্রয়ী পছন্দ।
সাধারণ জিজ্ঞাসা (FAQ)
কোডিং ও জটিল রিজনিংয়ের জন্য GPT-5.4 mini নাকি GPT-5.4 nano কোনটি ভালো?+
বেঞ্চমার্ক এবং রিজনিং মূল্যায়নে GPT-5.4 mini এগিয়ে রয়েছে। তবে আপনার নির্দিষ্ট প্রজেক্টের জন্য উভয় মডেলের SWE-bench ও GPQA স্কোর তুলনা করে নেওয়া উত্তম।
GPT-5.4 mini এবং GPT-5.4 nano-এর এপিআই খরচের পার্থক্য কত?+
GPT-5.4 mini-এর ইনপুট/আউটপুট মূল্য $0.50 / $4.00 (প্রতি ১ মিলিয়ন টোকেন) এবং GPT-5.4 nano-এর মূল্য $0.10 / $0.80। সার্বিক ওয়ার্কলোডে GPT-5.4 nano বেশি সাশ্রয়ী।
কোন মডেলটির কনটেক্সট উইন্ডো ও স্পিড বেশি?+
GPT-5.4 mini মডেলের কনটেক্সট উইন্ডো 400K টোকেন এবং GPT-5.4 nano মডেলের কনটেক্সট উইন্ডো 400K টোকেন। ইনফারেন্স গতির দিক থেকে GPT-5.4 nano দ্রুততর আউটপুট প্রদান করে।
মডেলের বিভিন্ন পরিমাপক যেমন কনটেক্সট উইন্ডো, টোকেন প্রাইজ এবং রিজনিং স্কোর সম্পর্কে বিস্তারিত জানতে আমাদের এআই গ্লোসারি দেখুন।
Related reading
- GPT-5.4 mini বনাম Gemini 3.1 Flash-Lite: বেঞ্চমার্ক, এপিআই দাম ও স্পিড তুলনা (২০২৬)তুলনা
- GPT-5.4 nano বনাম Gemini 3.1 Flash-Lite: বেঞ্চমার্ক, এপিআই দাম ও স্পিড তুলনা (২০২৬)তুলনা
- GPT-5.4 nano বনাম GPT-5.3 Chat: বেঞ্চমার্ক, এপিআই দাম ও স্পিড তুলনা (২০২৬)তুলনা
- GPT-5.4 বনাম GPT-5.4 mini: বেঞ্চমার্ক, এপিআই দাম ও স্পিড তুলনা (২০২৬)তুলনা
- Aion-3.0 বনাম Aion-Mini: বেঞ্চমার্ক, এপিআই দাম ও স্পিড তুলনা (২০২৬)তুলনা
- Aion-3.0 বনাম Gemini 3.6 Flash: বেঞ্চমার্ক, এপিআই দাম ও স্পিড তুলনা (২০২৬)তুলনা
এআই ল্যাবগুলোর নতুন রিলিজের সাথে সাথে বেঞ্চমার্ক স্কোর, টোকেন প্রাইসিং এবং রেট লিমিট নিয়মিত পরিবর্তিত হয়। প্রোডাকশনে ব্যবহারের পূর্বে সর্বদা অফিশিয়াল প্রোভাইডার ডকুমেন্টেশন যাচাই করুন।
তথ্যসূত্র: OpenAI ও OpenAI অফিশিয়াল এপিআই ডকুমেন্টেশন এবং স্বাধীন বেঞ্চমার্ক ইভালুয়েশন (২০২৬)।