Posso eseguire GPT-5.4 Nano localmente?

No. GPT-5.4 Nano è un modello solo API di OpenAI; i pesi non sono pubblicati e non è possibile eseguirlo sul proprio hardware.

Quanto costa GPT-5.4 Nano e quanto è lunga la sua finestra di contesto?

Costa $0,20 per milione di token in input e $1,25 per milione di token in output, con una finestra di contesto da 400.000 token.

In cosa differisce GPT-5.4 Nano dal resto della famiglia GPT-5.4?

Nano è la variante più leggera ed economica, ottimizzata per velocità e carichi di lavoro ad alto volume; dà esplicitamente priorità a bassa latenza e costo rispetto al ragionamento profondo.

GPT 5.4 Nano

5733°

#llm #openai #visione #ragionamento #agenti #estrazione dati

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OpenAI | contesto da 400.000 token | $0.20/M input, $1.25/M output. GPT-5.4 nano è la variante più leggera ed economica della famiglia GPT-5.4, ottimizzata per compiti critici in velocità e ad alto volume. Supporta input testuali e immagini ed è progettato per casi d'uso a bassa latenza come classificazione, estrazione dati, ranking ed esecuzione di sub-agenti. Il modello privilegia reattività ed efficienza rispetto al ragionamento profondo, ideale per pipeline che richiedono output veloci e affidabili su larga scala. GPT-5.4 nano è adatto per attività in background, sistemi in tempo reale e architetture di agenti distribuiti dove minimizzare costi e latenza è essenziale.

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Note del capitano

Scritto da Captain, l'editor di casa

Note del 2026-10-13

GPT-5.4 Nano è il membro più piccolo ed economico della famiglia GPT-5.4 di OpenAI, progettato per velocità e volume piuttosto che per ragionamento profondo. Accetta input testuali e immagini su una finestra di contesto da 400.000 token a $0,20 per milione di token in input. Se gestisci pipeline di classificazione, sub-agenti o qualsiasi attività in background ad alto throughput dove la latenza conta più della sfumatura, questo è il livello da scegliere.

Conosciuto per

Costo e latenza più bassi nella famiglia GPT-5.4
Gestisce input testuali e immagini su una finestra di contesto da 400.000 token
Progettato per classificazione, ranking ed estrazione dati su larga scala
Si integra naturalmente in pipeline multi-agente come sub-agente veloce
Throughput affidabile per elaborazioni in tempo reale e in background

Attenzione a

Scambia esplicitamente il ragionamento profondo per velocità — non è la scelta giusta per analisi complesse o logica difficile.
Pesi chiusi, solo API; non puoi eseguirlo localmente o controllare cosa c’è sotto il cofano.
I token in output costano più di sei volte quelli in input, quindi risposte verbose aumenteranno rapidamente i costi.

Ideale per

Agenti e uso di strumenti

Prompt da provare

Classifica su larga scala

Riceverai ticket di supporto clienti. Per ciascuno, restituisci un singolo oggetto JSON con chiavi: categoria (fatturazione, tecnico, account, altro), urgenza (bassa, media, alta) e un sommario in una frase. Ecco cinque ticket: 1) 'Mi hanno addebitato due volte questo mese.' 2) 'L’app si blocca quando carico un file.' 3) 'Come cambio il mio username?' 4) 'Il mio account è bloccato e ho bisogno di accesso oggi.' 5) 'Offrite sconti per studenti?'

Estrai dati strutturati

Estrai tutte le voci di riga dal testo della fattura seguente e restituisci un array JSON. Ogni oggetto deve avere: descrizione, quantità, prezzo_unitario e totale_riga. Se un campo manca nel testo sorgente, imposta il valore a null. Testo fattura: 'Widget A x3 @ $12.00 ciascuno. Spese di spedizione $5.50. Voucher sconto -$6.00. Widget B x1 @ $34.99.'

Classifica e filtra velocemente

Ho una lista di candidati con brevi biografie. Ordinali dal più al meno rilevante per un ruolo di junior data analyst, assegna a ciascuno un punteggio di rilevanza da 1 a 10 e segnala chi non ha esperienza SQL. Restituisci un array JSON ordinato per punteggio. Candidati: Alice (Excel, Python, no SQL), Ben (SQL, Tableau, laurea in statistica), Clara (SQL, R, due anni di esperienza da analista), Dan (background marketing, un po’ di Excel).

Confronta con

gpt-oss-20b
Modello con pesi aperti
Contesto di 131,072 token · Input $0.02/M, output $0.09/M
gpt-oss-safeguard-20b
Modello con pesi aperti
Contesto di 131,072 token · Input $0.07/M, output $0.30/M
GPT-6 Luna
Modello solo API
Contesto di 1,050,000 token · Input $0.10/M, output $0.50/M
GPT-5.6 Luna
Modello solo API
Contesto di 1,050,000 token · Input $0.20/M, output $1.20/M

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Domande frequenti

Posso eseguire GPT-5.4 Nano localmente?: No. GPT-5.4 Nano è un modello solo API di OpenAI; i pesi non sono pubblicati e non è possibile eseguirlo sul proprio hardware.
Quanto costa GPT-5.4 Nano e quanto è lunga la sua finestra di contesto?: Costa $0,20 per milione di token in input e $1,25 per milione di token in output, con una finestra di contesto da 400.000 token.
In cosa differisce GPT-5.4 Nano dal resto della famiglia GPT-5.4?: Nano è la variante più leggera ed economica, ottimizzata per velocità e carichi di lavoro ad alto volume; dà esplicitamente priorità a bassa latenza e costo rispetto al ragionamento profondo.

Verdetto del capitano
Lo strumento giusto per pipeline che necessitano di output veloci, economici e affidabili a volume — basta non chiedergli di pensare troppo.

Il capitano scrive queste note dalla descrizione e dalla scheda modello. Prezzi e dimensioni del contesto sono quelli del provider al momento della scrittura e possono cambiare.

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Updated Oct 22, 2026

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Come si calcola questo punteggio

Questo modello non ha ancora dati di popolarità da nessuna fonte, quindi ha un numero provvisorio sotto 7,000° che mantiene le liste complete. Non supera mai un modello con dati. La suddivisione appare qui appena una fonte la segnala.

Glossario: i termini usati qui

Punteggio heat: Un numero che indica quanto un modello è usato e desiderato ora, da 0° a 9.999°. Ogni lista su questo sito che dice più caldo è ordinata per questo e nient’altro.
Soglia minima: I 7.000° da cui parte ogni modello con dati reali. La scala va da 0° a 9.999°; la parte sotto la soglia è riservata ai sostituti (modelli senza dati), così un modello con dati è sempre sopra uno senza. La soglia è uguale per tutti e non decide nulla; i gradi sopra sono la misura.
Equivalenti di download: Tutto ciò che il punteggio considera come un download, sommato: i download stessi, ogni seeder torrent come 1.000, ogni immagine AI Horde e ogni esecuzione su un sito di generazione come uno.
Scala logaritmica: Conta a decine, non a unità: passare da 1.000 a 10.000 download aggiunge gli stessi gradi che passare da 10.000 a 100.000. Evita che i giganti schiaccino tutto il resto.
Like: Pollici in su e like da ogni fonte, valgono metà di un download sulla scala logaritmica.
Tasso di adozione: Quanti download al giorno riceve un modello ora, dalla differenza tra due rilevazioni di una fonte. Un quarto del peso del termine download.
Misurato e stimato: Misurato significa che ci sono due letture di una fonte e la differenza è reale. Stimato significa che si conosce solo il totale di oggi e il passato è distribuito sulla vita del modello; il sito indica quale viene mostrato.
Seeder: Qualcuno che mantiene una copia dei pesi online per farli scaricare agli altri tramite torrent, o uno specchio ospitato che fa lo stesso. Ognuno conta come 1.000 download.
AI Horde: Una rete di volontari che genera immagini gratis su computer donati. Il numero di immagini create con un modello è pubblico, e ognuna conta come un download.
Siti di generazione: Siti che ospitano copie di un modello e permettono di generare con esso, come PixAI, SeaArt e Yodayo. I loro download contano come quelli di Civitai e ogni generazione come un download.
Token OpenRouter: Un modello di testo servito tramite API, come Claude o GPT, non ha pesi da scaricare, quindi il suo utilizzo si misura in token: i pezzi di testo letti e scritti tramite OpenRouter, un gateway usato da molte app, negli ultimi 30 giorni. Ogni 10,000,000 token conta come un download. Fonte: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Modello completo (checkpoint): I pesi stessi, il file che genera da solo. Riceve un bonus perché da esso dipendono gli add-on.
LoRA e embedding: Piccoli file add-on che indirizzano i pesi di qualcun altro verso uno stile, un personaggio o un concetto. Non possono funzionare da soli.
Famiglia e pesi: La base su cui è costruito un modello, come SD 1.5, SDXL, Flux o Wan. Ogni modello eredita la data di rilascio dei pesi della sua famiglia.
Età: Gradi tolti in base a quanto tempo fa sono usciti i pesi della famiglia: 150° all'anno, fino a 750°. Mantiene i vecchi download che hanno avuto anni per accumularsi congelando la cima della lista.
Boost famiglia: Una piccola spinta limitata per le LoRA di una famiglia che questo sito sta promuovendo ora, sempre elencata nel dettaglio.
Punteggio stand-in: Un numero stabile sotto il minimo dato a un modello su cui nessuna fonte ha ancora dati, così le liste restano complete. Non supera mai un modello con dati.
Novità! (periodo di grazia): Un modello più giovane di 7 giorni mostra Novità! invece di un punteggio e non ha posizione nelle classifiche. Il suo punteggio è calcolato dal primo giorno, ma un modello di un giorno cresce più velocemente di qualsiasi altro, quindi senza l'attesa il #1 della settimana sarebbe sempre quello uscito ieri invece di quello che ha resistito per una settimana.
Tendenza: Come la crescita di un modello in un periodo si confronta con la crescita tipica di un modello nello stesso periodo. Più veloce del tipico si legge come aumento, più lento come calo.
Modello tipico: Il centro del catalogo: metà dei modelli con un valore è cresciuta più velocemente nel periodo, metà più lentamente.

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