AI

OpenAI, GPT‑5.4 Mini ve Nano'yu Genişletti

17 Mart 2026Kaynak: Engadget
OpenAI, GPT‑5.4 Mini ve Nano'yu Genişletti
Photo by Microsoft Copilot / Unsplash
Kemal Sivri

Kemal Sivri

Siber Güvenlik & Bilim Muhabiri

OpenAI, GPT‑5.4 ailesine mini ve nano modellerini ekledi; mini ChatGPT Free ve Go kullanıcılarına sunulurken nano yalnızca API üzerinden geliştiricilere açıldı. Mini bazı alanlarda GPT‑5.4'e yaklaşan performans gösteriyor ve eskisinden iki kat daha hızlı çalışıyor.

Reklam

OpenAI, GPT‑5.4 serisini iki daha küçük versiyonla genişletti: GPT‑5.4 mini ve GPT‑5.4 nano. Tam GPT‑5.4 daha çok profesyonel işler için konumlandırılırken, bu hafif modeller daha geniş erişim ve maliyet odaklı kullanım senaryoları hedefliyor.

GPT‑5.4 mini, ChatGPT'de model menüsünden "Thinking" seçilerek Free ve Go kullanıcılarına açıldı. Ücretli kullanıcılar içinse mini, tam GPT‑5.4'ün hız sınırına ulaşıldığında devreye giren yedek model oluyor. OpenAI, mini'nin selefi GPT‑5.0 mini'ye kıyasla akıl yürütme, multimodal anlama ve araç kullanımı gibi kilit alanlarda daha iyi olduğunu belirtiyor. Bu da mini'nin görsel ve ses gibi metin dışı girdileri daha iyi yorumlaması ve web araması gibi görevlerde daha nüanslı davranması demek; üstelik selefinden iki kattan fazla hızlı çalışıyor.

GPT‑5.4 nano ise özellikle geliştiriciler ve otomatik ajanlar için tasarlandı. Nano chatbot içinde yer almıyor; yalnızca API üzerinden sunuluyor. Hız ve maliyet verimliliğinin ön planda olduğu veri sınıflandırma ve çıkartma gibi işler için ideal olarak konumlandırılmış durumda.

OpenAI, nano'nun başlangıç fiyatını milyon giriş token başına 0,20$ olarak belirledi; bu da yüksek hacimli API iş yükleri için uygun maliyet hedeflendiğini gösteriyor. Şirket, daha basit ve tekrarlı görevlerin nano'ya devredilip, karmaşık ve kritik işler için daha büyük modellerin kullanılmasını bekliyor.

Kullanıcılar açısından bakıldığında bu adım seçenekleri genişletiyor: ücretsiz kullanıcılar daha akıllı bir mini modeline erişiyor, geliştiriciler ise ölçeklenebilir ve ekonomik bir API modeli elde ediyor. Bu, büyük modellerin yetenekleri ile pratik kullanım ihtiyaçları arasında bir denge kurma yönünde mantıklı bir hamle gibi görünüyor.

Reklam

Yorumlar (0)

Görüşünü Bildir

Yükleniyor...

İlk yorumu siz yapın.