Head-to-Head Model Comparison

GPT-5.4 vs GPT-5.4 mini

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

Vérifié par l’équipe de recherche de GetInfoUsDernière révision : October 2026Politique éditoriale
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GPT-5.4 vs GPT-5.4 mini: Benchmarks, Pricing & Speed Comparison

GPT-5.4 de OpenAI et GPT-5.4 mini de OpenAI sont deux modèles d’IA de premier plan. GPT-5.4 propose une fenêtre de contexte de 1.05M tokens au tarif de $2.50/$15.00 par million de tokens, tandis que GPT-5.4 mini offre 400K tokens de contexte à $0.50/$4.00 par million de tokens. Découvrez ci-dessous le comparatif détaillé des performances et des coûts.

Comparaison Face-à-Face (VS)

Changez et Comparez les Modèles

Select any AI models from our verified benchmark database to generate live side-by-side matrices.

Profile
Profile
Multi-Model Arena Stack:
5-Model Matrix Workbench
Popular Matchups:
OpenAI

GPT-5.4

IA Agentique et Outils Autonomes

GPT-5.4 de OpenAI est un modèle d’IA conçu pour les flux de travail agentiques autonomes, l’appel d’outils et l’orchestration multi-étapes, offrant une fenêtre de contexte de 1.1M, une vitesse de 126 tokens/s, un indice d’intelligence de 78

Intelligence Index78 / 100
Input Token:

$2.50 / 1M

Output Token:

$15.00 / 1M

Context Window:

1.05M tokens

SWE-bench Verified:

79.2%

OpenAI

GPT-5.4 mini

Modèle Léger et Économique

GPT-5.4 mini de OpenAI est un modèle d’IA conçu pour une efficacité économique maximale par token et une exécution légère à grande échelle, offrant une fenêtre de contexte de 400K, une vitesse de 175 tokens/s, un indice d’intelligence de 59

Intelligence Index59 / 100
Input Token:

$0.50 / 1M

Output Token:

$4.00 / 1M

Context Window:

400K tokens

SWE-bench Verified:

68.5%

Différences Clés en un Coup d’Œil

  • GPT-5.4 mini is 4.0x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
  • GPT-5.4 has a larger context window (1M vs 400K tokens).
  • GPT-5.4 mini is faster at 175 tok/s vs 126 tok/s.
  • GPT-5.4 leads on SWE-bench coding (79.2% vs 68.5%).
Need definitions for token pricing, context, or benchmarks?Explore AI Glossary →
CaractéristiqueGPT-5.4GPT-5.4 mini
Intelligence Index
Composite reasoning & knowledge score (0-100)
7859
Provider
OpenAIOpenAI
Input Price
Cost per million input tokens
$2.50 / 1M$0.50 / 1M
Output Price
Cost per million output tokens
$15.00 / 1M$4.00 / 1M
Blended Price
Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M
$2.17 / 1M$0.53 / 1M
Context Window
Maximum input + output tokens
1.05M tokens~1,575 A4 pages of text400K tokens~600 A4 pages of text
Max Output Tokens
Per single request
128K128K
Throughput Speed
Tokens generated per second
126 tok/s175 tok/s
SWE-bench Verified
Real-world software engineering
79.2%68.5%
GPQA Diamond
Graduate-level reasoning
78.6%72.5%
Cached Input Price
Prompt caching discount per 1M tokens
$0.25 / 1M$0.05 / 1M

Qui gagne où ?

At-a-glance decision framework
Code
GPT-5.4
+10.7% SWE-bench lead
Coût
GPT-5.4 mini
4.0x cheaper monthly runtime
Vitesse
GPT-5.4 mini
+39% faster generation
Contexte
GPT-5.4
1.05M tokens window

Scores de Benchmarks Vérifiés

Official evaluation metrics verified by independent third-party research labs.

GPT-5.4GPT-5.4 mini
SWE-bench Verified (Autonomous Coding)

Industry benchmark evaluating real-world GitHub issue resolution and multi-file debugging.

79.2%vs68.5%
GPQA Diamond (Doctorate-Level Science & Math)

Challenging questions created by domain experts to test complex PhD-level reasoning.

78.6%vs72.5%
MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

Hardened reasoning and academic knowledge benchmark with reduced lucky-guess probability.

88.6%vs84.8%
LMSYS Chatbot Arena Elo

Crowdsourced human preference evaluation based on blind, head-to-head model battles.

1436ptsvs1375pts
Humanity's Last Exam (Frontier Expert Knowledge)

Extremely difficult, closed-ended questions spanning the frontier of human expert knowledge.

15.4%vs12.2%
Terminal-Bench (Agentic Coding & Terminal Use)

Autonomous multi-step tasks executed inside a real command-line terminal environment.

54.5%vs41.5%
SciCode (Scientific Computing)

Research-grade coding problems drawn from real scientific and numerical workloads.

49.5%vs40%
LiveCodeBench (Competitive Coding)

Contamination-free competitive programming problems collected continuously over time.

77%vs67%
AIME (Advanced Math Competition)

American Invitational Mathematics Examination — multi-step Olympiad-level reasoning.

93.8%vs89.6%
Long-Context Reasoning

Accuracy when reasoning over very large inputs that fill the model context window.

84.5%vs78%
Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

126 tok/s vs175 tok/s

Latence et Temps de Réponse

Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.

Time to First Token (TTFT)Lower is better
GPT-5.41.08s
GPT-5.4 mini0.76s
Est. End-to-End Response (500 tokens)TTFT + generation time
GPT-5.45.05s
GPT-5.4 mini3.62s

Simulateur Interactif de Coût de Tokens

Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.

100K / day
10K500K1M
30K / day
5K150K300K
50% cached
0% (Cold)50%90% (Warm)
GPT-5.4 Monthly API Bill
$17.63 / month
$2.5/1M in · $15/1M out
GPT-5.4 mini Monthly API Bill
$4.42 / month
$0.5/1M in · $4/1M out
GPT-5.4 mini saves approximately $13.20 / month (75%) under this workload.4.0x Savings

GPT-5.4 · Strengths & Key Advantages

  • Fenêtre de contexte de 1.1M et capacité de sortie maximale de 128K tokens (SWE-bench Verified 79.2% · GPQA Diamond 78.6%)
  • Débit rapide de 126 tokens/seconde avec une latence au premier token (TTFT) de 1080 ms
  • Tarification API optimisée ($2.5/$15 par million de tokens) avec prise en charge du cache de prompts et des schémas JSON stricts
Considerations & Trade-offs
  • Modèle cloud propriétaire ne permettant pas le téléchargement local des poids sur serveur isolé
  • Pour les charges à très fort volume, l’activation du cache de prompts et de l’API Batch est recommandée

GPT-5.4 mini · Strengths & Key Advantages

  • Fenêtre de contexte de 400K et capacité de sortie maximale de 128K tokens (SWE-bench Verified 68.5% · GPQA Diamond 72.5%)
  • Débit rapide de 175 tokens/seconde avec une latence au premier token (TTFT) de 760 ms
  • Tarification API optimisée ($0.5/$4 par million de tokens) avec prise en charge du cache de prompts et des schémas JSON stricts
Considerations & Trade-offs
  • Modèle cloud propriétaire ne permettant pas le téléchargement local des poids sur serveur isolé
  • Sur les problèmes de recherche fondamentale très complexes, les modèles de raisonnement lourd restent supérieurs

Token Use & Task Economics

Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.

MetricGPT-5.4GPT-5.4 mini
Cost per Task
Estimated USD to finish one task
$2.10$0.62
Output Tokens / Task
Tokens generated per task
62K52K
Reasoning Tokens / Task
Thinking tokens burned per task
34K27K

Spécifications Techniques

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

CaractéristiqueGPT-5.4GPT-5.4 mini
Official API Model ID (SDK)gpt-5-4gpt-5-4-mini
API ProtocolOpenAI Responses API & Chat Completions v1OpenAI Responses API & Chat Completions v1
Release Date2026-032026-03
Knowledge CutoffAugust 2025August 2025
ArchitectureAgent-ready unified reasoning modelCompact agent-ready reasoning model
ParametersConfidentialConfidential
Enterprise Rate Limits (RPM / TPM)10,000 – 30,000 RPM (Tier 5 Enterprise) · 4,000,000 – 10,000,000 TPM10,000 – 30,000 RPM (Tier 5 Enterprise) · 800,000 – 2,000,000 TPM
Long-Context Tier (>128K/200K)Flat rate ($2.5/1M in) across full 1050K windowFlat rate ($0.5/1M in) across full 400K window
Prompt Cache Policy & TTLAutomatic prefix caching at $0.25/1M (no extra cache-write fee)Automatic prefix caching at $0.05/1M (no extra cache-write fee)
Computer Use / GUI AgentSupported (Screen coordinate grounding, browser & desktop GUI action loops)Supported (Screen coordinate grounding, browser & desktop GUI action loops)
MCP & Parallel Tool CallingNative MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON SchemaNative MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema
Web Search Grounding & SandboxNative Web Search tool + Hosted Code Interpreter & File Search RAGNative Web Search tool + Hosted Code Interpreter & File Search RAG
Official Fine-Tuning SupportSupervised Fine-Tuning (SFT), Direct Preference (DPO) & Reinforcement Fine-Tuning (RFT)Supervised Fine-Tuning (SFT), Direct Preference (DPO) & Reinforcement Fine-Tuning (RFT)
Multimodal Token BillingText BPE (~4 chars/token) · Vision (~258–765 tokens per image tile)Text BPE (~4 chars/token) · Vision (~258–765 tokens per image tile)
Quantization & Min GPU VRAMCloud-Hosted Proprietary (FP8 / BF16 Tensor Core Cluster) · Zero Local VRAM Required (100% Serverless Cloud API)Cloud-Hosted Proprietary (FP8 / BF16 Tensor Core Cluster) · Zero Local VRAM Required (100% Serverless Cloud API)
Safety & Frontier ClassificationOpenAI Preparedness Framework Audited & System Card PublishedOpenAI Preparedness Framework Audited & System Card Published
Enterprise Compliance (ZDR/HIPAA/SOC2)SOC2 Type II · GDPR · Zero Data Retention (ZDR) & HIPAA BAA Available on Enterprise TierSOC2 Type II · GDPR · Zero Data Retention (ZDR) & HIPAA BAA Available on Enterprise Tier
Input Modalitiestext, visiontext, vision
Output Modalitiestexttext

GPT-5.4 vs GPT-5.4 mini: Réponses Rapides (FAQ)

Which is more intelligent, GPT-5.4 or GPT-5.4 mini?

GPT-5.4 is more intelligent. It scores 78 compared with 59 on the composite Intelligence Index.

Which model is faster?

GPT-5.4 mini is faster, generating 175 tokens per second compared with 126 tokens per second.

Which model is cheaper to run?

GPT-5.4 mini is cheaper at $0.53 per 1M tokens blended, compared with $2.17 (7:2:1 cache:input:output ratio).

Which model has lower latency?

GPT-5.4 mini has lower latency, with a time to first token of 0.76s compared with 1.08s.

Which model has a larger context window?

GPT-5.4 has a larger context window, supporting 1.05M tokens compared with 400K tokens.

Verdict

GPT-5.4 (Conçu pour les flux de travail agentiques autonomes, l’appel d’outils et l’orchestration multi-étapes, l’intégration RAG et les pipelines de production évolutifs.) et GPT-5.4 mini (Conçu pour une efficacité économique maximale par token et une exécution légère à grande échelle, l’intégration RAG et les pipelines de production évolutifs.) répondent à des besoins complémentaires : GPT-5.4 domine sur les benchmarks de raisonnement et de programmation, GPT-5.4 mini assure un débit supérieur et GPT-5.4 mini offre le meilleur rapport coût-efficacité en production.

Questions fréquentes

Quel modèle choisir pour le code et le raisonnement, GPT-5.4 ou GPT-5.4 mini ?+

Sur l’indice d’intelligence composite et les tests de code, GPT-5.4 prend l’avantage. Consultez les scores SWE-bench et GPQA ci-dessus pour plus de détails.

Quelle est la différence de prix API entre GPT-5.4 et GPT-5.4 mini ?+

GPT-5.4 est facturé $2.50 / $15.00 par million de tokens (entrée/sortie) contre $0.50 / $4.00 pour GPT-5.4 mini. En coût pondéré, GPT-5.4 mini est plus économique.

Quel modèle offre la plus grande fenêtre de contexte et la meilleure vitesse ?+

GPT-5.4 prend en charge 1.05M tokens contre 400K tokens pour GPT-5.4 mini. Côté vitesse de génération, GPT-5.4 mini est le plus rapide.

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Les scores de benchmarks, tarifs par token et limites évoluent rapidement. Vérifiez toujours les spécifications actuelles sur la documentation officielle du fournisseur.

Sources: Documentation API officielle de OpenAI et OpenAI, fiches système et benchmarks indépendants (2026).