In ChatGPT, it is available to Free and Go users via the “Thinking” option in the + menu, and as a rate-limit fallback for GPT-5.4 Thinking for other users.
In Codex, the mini model consumes only 30% of the GPT-5.4 quota, bringing the cost down to roughly one-third.
OpenAI on Wednesday released GPT-5.4 mini and nano, bringing many of the capabilities of its flagship GPT-5.4 model to faster, cheaper models built for high-volume workloads.
GPT-5.4 mini is a significant step up from GPT-5 mini across coding, reasoning, multimodal understanding, and tool use – while running more than twice as fast.
Ключевые утверждения в источнике B
OpenAI has unveiled GPT-5.4 mini and GPT-5.4 nano, its newest compact models designed to offer faster performance and improved efficiency for high-volume use cases, according to a company release.
The company stated that the model operates more than twice as fast while nearing the performance of the larger GPT-5.4 model on multiple benchmarks, including SWE-Bench Pro and OSWorld-Verified.
In ChatGPT, GPT-5.4 mini is available to Free and Go users through the “Thinking” feature in the + menu.
The new models are positioned as more advanced and cost-efficient options within the GPT-5.4 family, extending several strengths of the flagship model to lighter deployments where speed and scalability are essential.
Текстовые доказательства
Доказательства из источника A
ключевое утверждение
In Codex, the mini model consumes only 30% of the GPT-5.4 quota, bringing the cost down to roughly one-third.
Ключевое утверждение, на котором строится подача материала.
ключевое утверждение
In ChatGPT, it is available to Free and Go users via the “Thinking” option in the + menu, and as a rate-limit fallback for GPT-5.4 Thinking for other users.
Ключевое утверждение, на котором строится подача материала.
Доказательства из источника B
ключевое утверждение
OpenAI has unveiled GPT-5.4 mini and GPT-5.4 nano, its newest compact models designed to offer faster performance and improved efficiency for high-volume use cases, according to a company r…
Ключевое утверждение, на котором строится подача материала.
ключевое утверждение
The company stated that the model operates more than twice as fast while nearing the performance of the larger GPT-5.4 model on multiple benchmarks, including SWE-Bench Pro and OSWorld-Veri…
Ключевое утверждение, на котором строится подача материала.
Доказательства паттернов искажения
Для этого блока пока не удалось выделить короткие доказательные фрагменты.
Как формируются сигналы оценок
Сигнал оценки искаженийИтоговый сигнал учитывает фрейминг, эмоционально нагруженные формулировки, выборочный акцент и паттерны односторонней подачи.
Сигнал эмоциональностиЭмоциональность повышается, когда в доказательствах чаще встречаются эмоциональная лексика и оценочные маркировки.
Сигнал односторонностиОдносторонность повышается при доминировании одного фрейма и слабом присутствии альтернативных интерпретаций.
Сигнал доказательностиДоказательность растёт при наличии конкретных утверждений, атрибутированных цитат и проверяемых контекстных деталей.