GPT-5.4 Mini, Nano: Model Baru yang Dipercepat oleh OpenAI untuk Pemrograman dan Agen AI
Selasa yang lalu, dunia teknologi dikejutkan dengan peluncuran dua model kecerdasan buatan (AI) terbaru dalam keluarga GPT-5.4. Dikenal sebagai GPT-5.4 Mini dan GPT-5.4 Nano, kedua model AI kompak ini menawarkan kecepatan yang lebih unggul dibandingkan saudara-saudara mereka yang lebih besar, dengan fokus pada beban kerja latensi rendah. Keahlian dalam pengkodean, penggunaan komputer, pemahaman multimodal, dan penanganan subagen menjadi beberapa keunggulan utama dari model-model ini.
Selanjutnya, untuk para pengembang, GPT-5.4 Mini dan Nano menjadi alternatif yang efisien dari segi biaya, berkat biaya token input dan output yang lebih rendah. Dengan performa yang luar biasa ini, kedua model AI ini diharapkan dapat membawa perubahan signifikan dalam dunia teknologi dan komputasi.
OpenAI Hadirkan Model Baru: GPT-5.4 Mini dan Nano untuk Optimalisasi Pemrograman AI
Dalam sebuah postingan blog, raksasa AI tersebut mengumumkan peluncuran dua model baru. GPT-5.4 Mini kini tersedia melalui antarmuka pemrograman aplikasi (API) yakni Codex dan ChatGPT. Dalam API, model ini mendukung input teks dan gambar, penggunaan alat, pemanggilan fungsi, pencarian web dan file, penggunaan komputer, dan keterampilan dengan jendela konteks 400.000 token. Biayanya adalah $0,75 per juta token input dan $4,50 per juta token output.
Di sisi lain, GPT-5.4 Mini mendukung input teks dan gambar, penggunaan alat, pemanggilan fungsi, pencarian web dan file, penggunaan komputer, dan keterampilan. Model ini memiliki jendela konteks 400k dan biaya $0,75 (sekitar Rp. 68) per 1M token input dan $4,50 (sekitar Rp. 416) per 1M token output.
Menariknya, GPT-5.4 Mini tersedia untuk tingkat gratis dan Go melalui fitur Thinking, sementara tingkat lainnya akan menemukannya sebagai model cadangan setelah mereka mencapai batas tarif untuk GPT-5.4 Thinking. Berbicara tentang GPT-5.4 Nano, saat ini hanya tersedia sebagai penawaran API, dengan harga ditetapkan sebesar $0,20 per juta token input dan $1,25 per juta token output.
Dari segi kemampuan, kedua model ini dioptimalkan untuk tugas-tugas terkait pemrograman sepanjang mereka dikerahkan dalam lingkungan yang cepat dan iteratif. OpenAI menyatakan bahwa model ini “mengendalikan edit yang ditargetkan, navigasi basis kode, generasi front-end, dan debugging loop dengan latensi rendah.” Selain itu, dikatakan bahwa 5.4 Mini memiliki kinerja lebih baik daripada GPT-5-Mini di sebagian besar area dengan latensi yang serupa.
Bagian berikutnya, keunggulan unik lain dari model ini adalah penanganan subagen. Meskipun model AI yang lebih besar dalam keluarga ini cocok untuk tugas-tugas agen yang lebih kompleks yang melibatkan perencanaan, koordinasi, dan penilaian akhir, varian mini dapat menangani subagen yang menangani sub-tugas yang lebih sempit secara paralel.
Namun demikian, OpenAI menyatakan bahwa model-model kecil ini menawarkan pilihan bagi pengembang untuk membuat sistem di mana satu model tunggal tidak mengawasi setiap sub-tugas dalam alur kerja agen. Selain itu, perusahaan mengklaim bahwa varian mini juga unggul dalam tugas-tugas multimodal seputar penggunaan komputer. Menariknya, pada benchmark OSWorld-Verified, varian mini mendekati GPT-5.4.
