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
These are compact, highly efficient versions of OpenAI's GPT-5.4 model, optimised for speed and cost rather than maximum capability.
OpenAI's own Codex platform demonstrates the intended use: GPT-5.4 handles planning and coordination while GPT-5.4 mini subagents work in parallel on narrower tasks like searching a codebase or reviewing files.
The launch follows OpenAI's release of GPT-5.4 earlier this month, which introduced mid-response course correction, improved deep web research, and enhanced long-context reasoning.
In Codex, it uses only 30 percent of the GPT-5.4 quota.
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
These are compact, highly efficient versions of OpenAI's GPT-5.4 model, optimised for speed and cost rather than maximum capability.
Ключевое утверждение, на котором строится подача материала.
ключевое утверждение
In Codex, it uses only 30 percent of the GPT-5.4 quota.
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.