Siapa sangka bahwa dunia pemrograman dan agen AI bisa semakin efisien dan cepat? OpenAI memperkenalkan dua model kecerdasan buatan terbaru dalam keluarga GPT-5.4, yaitu GPT-5.4 Mini dan Nano. Lebih ringkas dan cepat dibandingkan model lainnya dalam keluarga ini, GPT-5.4 Mini dan Nano dirancang untuk beban kerja latensi rendah, sekaligus menawarkan keunggulan dalam pemrograman, penggunaan komputer, pemahaman multimodal, dan penanganan subagen.
OpenAI Rilis Model Canggih GPT-5.4 Mini dan Nano untuk Pemrograman AI
Dalam postingan blog resmi mereka, perusahaan AI besar yang berbasis di San Francisco mengumumkan peluncuran dua model baru. GPT-5.4 Mini kini dapat diakses melalui antarmuka pemrograman aplikasi (API), Codex, dan ChatGPT. Di 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.
Selanjutnya, GPT-5.4 Mini di API mendukung input teks dan gambar, penggunaan alat, pemanggilan fungsi, pencarian web, pencarian file, penggunaan komputer, dan keterampilan. Model ini memiliki jendela konteks 400 ribu dan biayanya adalah $0,75 (sekitar Rp. 68) per 1 juta token input dan $4,50 (sekitar Rp. 416) per 1 juta token output.
Namun demikian, GPT-5.4 mini tersedia untuk tier gratis dan Go melalui fitur Thinking, sementara tier lain akan menemukannya sebagai model fallback setelah mereka mencapai batas rate untuk GPT-5.4 Thinking. Bagian berikutnya akan membahas 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.
Menyentuh kemampuan, kedua model ini dioptimalkan untuk tugas-tugas terkait pemrograman selama mereka diterapkan dalam lingkungan yang cepat dan iteratif. OpenAI menyatakan bahwa model ini “menangani pengeditan yang ditargetkan, navigasi basis kode, generasi front-end, dan loop debugging dengan latensi rendah.” Selain itu, disebutkan bahwa 5.4 Mini lebih unggul daripada GPT-5-Mini di sebagian besar area pada latensi yang serupa.
Keunggulan unik lain dari model ini adalah penanganan subagen. Sementara model AI yang lebih besar dalam keluarga ini cocok untuk tugas agen yang lebih kompleks yang melibatkan perencanaan, koordinasi, dan pertimbangan akhir, varian mini dapat menangani subagen yang menangani subtugas yang lebih sempit secara paralel.
Di sisi lain, OpenAI menyatakan bahwa model ini menawarkan para pengembang pilihan untuk membuat sistem di mana satu model tunggal tidak mengawasi setiap subtugas dalam alur kerja agen. Selain itu, perusahaan tersebut mengklaim bahwa varian mini juga unggul dalam tugas multimodal seputar penggunaan komputer. Menariknya, pada benchmark OSWorld-Verified, varian mini mendekati GPT-5.4.