GPT-5.4 nano vs GPT-5.3 Chat
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
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GPT-5.4 nano da OpenAI e GPT-5.3 Chat da OpenAI são dois modelos de IA de destaque. O GPT-5.4 nano oferece uma janela de contexto de 400K tokens a $0.10/$0.80 por milhão de tokens, enquanto o GPT-5.3 Chat oferece 128K tokens de contexto a $0.00/$0.00 por milhão de tokens. Veja abaixo a comparação completa de benchmarks, latência e custos.
Troque e Compare Qualquer Modelo
Select any AI models from our verified benchmark database to generate live side-by-side matrices.
GPT-5.4 nano
Modelo Leve e EconômicoO GPT-5.4 nano da OpenAI é um modelo de IA projetado para máxima economia por token e alto desempenho em escala de produção, oferecendo janela de contexto de 400K, velocidade de 235 tokens/s, índice de inteligência de 45/100 e tarifa de $0.
$0.10 / 1M
$0.80 / 1M
400K tokens
48%
GPT-5.3 Chat
Modelo Principal de FronteiraO GPT-5.3 Chat da OpenAI é um modelo de IA projetado para raciocínio corporativo de fronteira, programação avançada e cargas de produção, oferecendo janela de contexto de 128K, velocidade de 138 tokens/s, índice de inteligência de 69/100 e
$0.00 / 1M
$0.00 / 1M
128K tokens
77%
Principais Diferenças em Resumo
- GPT-5.3 Chat is 1.0x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
- GPT-5.4 nano has a larger context window (400K vs 128K tokens).
- GPT-5.4 nano is faster at 235 tok/s vs 138 tok/s.
- GPT-5.3 Chat leads on SWE-bench coding (77.0% vs 48.0%).
| Feature | GPT-5.4 nano | GPT-5.3 Chat |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 45 | 69 |
Provider | OpenAI | OpenAI |
Input Price Cost per million input tokens | $0.10 / 1M | $0.00 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $0.80 / 1M | $0.00 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $0.11 / 1M | $0.00 / 1M |
Context Window Maximum input + output tokens | 400K tokens~600 A4 pages of text | 128K tokens~192 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 128K | 16K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 235 tok/s | 138 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | 48% | 77% |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 61.5% | 78% |
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens | $0.01 / 1M | $0.00 / 1M |
Quem vence em cada categoria?
At-a-glance decision frameworkPontuações de Benchmarks Verificadas
Official evaluation metrics verified by independent third-party research labs.
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.
Latência e Tempo de Resposta
Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.
Simulador Interativo de Custo de Tokens
Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.
GPT-5.4 nano · Strengths & Key Advantages
- Janela de contexto de 400K com limite máximo de saída de 128K tokens (SWE-bench Verified 48% · GPQA Diamond 61.5%)
- Taxa de transferência rápida de 235 tokens/segundo com latência inicial (TTFT) de 400 ms
- Economia de API competitiva ($0.1/$0.8 por 1M de tokens) com suporte a cache de prompts e saídas JSON estruturadas
Considerations & Trade-offs
- Modelo proprietário em nuvem; não permite download dos pesos para execução local offline
- Em derivações científicas extremas, modelos pesados dedicados exclusivamente ao raciocínio oferecem maior profundidade
GPT-5.3 Chat · Strengths & Key Advantages
- Janela de contexto de 128K com limite máximo de saída de 16K tokens (SWE-bench Verified 77% · GPQA Diamond 78%)
- Taxa de transferência rápida de 138 tokens/segundo com latência inicial (TTFT) de 1060 ms
- Economia de API competitiva (acesso gratuito de pesos abertos) com suporte a cache de prompts e saídas JSON estruturadas
Considerations & Trade-offs
- Modelo proprietário em nuvem; não permite download dos pesos para execução local offline
- Em derivações científicas extremas, modelos pesados dedicados exclusivamente ao raciocínio oferecem maior profundidade
Token Use & Task Economics
Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.
| Metric | GPT-5.4 nano | GPT-5.3 Chat |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.11 | $2.20 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 44K | 56K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 19K | 31K |
Especificações Técnicas
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Feature | GPT-5.4 nano | GPT-5.3 Chat |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | gpt-5-4-nano | gpt-5-3-chat |
| API Protocol | OpenAI Responses API & Chat Completions v1 | OpenAI Responses API & Chat Completions v1 |
| Release Date | 2026-03 | 2026-03 |
| Knowledge Cutoff | August 2025 | November 2025 |
| Architecture | Nano agent-ready reasoning model | Chat-tuned unified reasoning model |
| Parameters | Confidential | Confidential |
| Enterprise Rate Limits (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 |
| Long-Context Tier (>128K/200K) | Flat rate ($0.1/1M in) across full 400K window | Free across full context window (only KV-cache VRAM scales) |
| Prompt Cache Policy & TTL | Automatic prefix caching at $0.01/1M (no extra cache-write fee) | Automatic prefix KV-caching in vLLM / SGLang (0 cost) |
| Computer Use / GUI Agent | Supported (Screen coordinate grounding, browser & desktop GUI action loops) | Supported (Screen coordinate grounding, browser & desktop GUI action loops) |
| MCP & Parallel Tool Calling | Native MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema | Native MCP Client/Server ready · Parallel function calling |
| Web Search Grounding & Sandbox | Native Web Search tool + Hosted Code Interpreter & File Search RAG | Native Web Search tool + Hosted Code Interpreter & File Search RAG |
| Official Fine-Tuning Support | Supervised Fine-Tuning (SFT), Direct Preference (DPO) & Reinforcement Fine-Tuning (RFT) | Supervised Fine-Tuning (SFT), Direct Preference (DPO) & Reinforcement Fine-Tuning (RFT) |
| Multimodal Token Billing | Text 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 VRAM | Cloud-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 Classification | OpenAI Preparedness Framework Audited & System Card Published | OpenAI Preparedness Framework Audited & System Card Published |
| Enterprise Compliance (ZDR/HIPAA/SOC2) | SOC2 Type II · GDPR · Zero Data Retention (ZDR) & HIPAA BAA Available on Enterprise Tier | SOC2 Type II · GDPR · Zero Data Retention (ZDR) & HIPAA BAA Available on Enterprise Tier |
| Input Modalities | text, vision | text, vision |
| Output Modalities | text | text |
GPT-5.4 nano vs GPT-5.3 Chat: Respostas Rápidas (FAQ)
Which is more intelligent, GPT-5.4 nano or GPT-5.3 Chat?
GPT-5.3 Chat is more intelligent. It scores 69 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 138 tokens per second.
Which model is cheaper to run?
GPT-5.3 Chat is cheaper at $0.00 per 1M tokens blended, compared with $0.11 (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 1.06s.
Which model has a larger context window?
GPT-5.4 nano has a larger context window, supporting 400K tokens compared with 128K tokens.
Veredito
Tanto GPT-5.4 nano (Indicado para máxima economia por token e alto desempenho em escala de produção, arquiteturas RAG corporativas e integração escalável via API.) quanto GPT-5.3 Chat (Indicado para raciocínio corporativo de fronteira, programação avançada e cargas de produção, arquiteturas RAG corporativas e integração escalável via API.) entregam excelente desempenho: GPT-5.3 Chat lidera em inteligência geral e programação, GPT-5.4 nano oferece geração mais rápida e GPT-5.3 Chat apresenta o melhor custo-benefício em produção.
Perguntas Frequentes (FAQ)
Qual é melhor para programação e raciocínio, GPT-5.4 nano ou GPT-5.3 Chat?+
Nas avaliações de inteligência e código, GPT-5.3 Chat leva vantagem. Confira os gráficos SWE-bench e GPQA acima para detalhes.
Qual modelo tem a API mais barata, GPT-5.4 nano ou GPT-5.3 Chat?+
O GPT-5.4 nano custa $0.10 / $0.80 por 1M de tokens (entrada/saída) e o GPT-5.3 Chat custa $0.00 / $0.00. No custo combinado, GPT-5.3 Chat é mais econômico.
Qual modelo possui maior janela de contexto e velocidade?+
O GPT-5.4 nano suporta 400K tokens de contexto contra 128K tokens do GPT-5.3 Chat, enquanto GPT-5.4 nano entrega maior velocidade de geração.
Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.
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Benchmark scores, token prices, and rate limits evolve rapidly as AI labs release model updates. Always verify current specifications and pricing on the official provider documentation.
Fontes oficiais: Documentação oficial de API da OpenAI e OpenAI e benchmarks independentes (2026).