OpenAI, GPT-5.4 mini·nano 공개… coding·subagent용 소형 모델 라인업 확장

OpenAI는 3월 17일 GPT-5.4 mini와 GPT-5.4 nano를 공개하며, GPT-5.4 계열을 고성능 대형 모델 중심에서 저지연 소형 모델까지 확장했다. 회사 설명에 따르면 이번 라인업은 coding assistant, delegated subagent, screenshot 해석이 필요한 computer use, 그리고 실시간 multimodal application처럼 응답 속도가 제품 경험을 직접 좌우하는 환경을 겨냥한다.

발표의 중심은 GPT-5.4 mini다. OpenAI는 이 모델이 GPT-5 mini보다 2배 이상 빠르면서도 coding, reasoning, multimodal understanding, tool use 전반에서 개선됐다고 밝혔다. 공개된 수치 기준으로 GPT-5.4 mini는 SWE-Bench Pro 54.4%, OSWorld-Verified 72.1%, Toolathlon 42.9%를 기록해 상위 모델 GPT-5.4에 근접한 성능을 보였다. GPT-5.4 nano는 같은 계열의 최저가 옵션으로, classification, data extraction, ranking, 그리고 더 단순한 coding subagent 작업을 주된 용도로 제시했다.

이 발표에서 눈에 띄는 지점은 OpenAI가 작은 모델을 단순한 fallback이 아니라 agent 구조의 핵심 실행 계층으로 설명했다는 점이다. source 글은 Codex 사례를 들며, 더 큰 모델이 planning과 final judgment를 맡고 GPT-5.4 mini subagent가 codebase search, large-file review, supporting document processing 같은 좁은 작업을 병렬 처리하는 구성을 소개했다. 즉 이번 발표는 benchmark 개선뿐 아니라 multi-model workflow를 전제로 한 제품 설계 방향을 함께 드러낸다.

핵심 포인트

GPT-5.4 mini는 API, Codex, ChatGPT에서 바로 사용할 수 있으며 400k context window를 제공한다.

OpenAI는 GPT-5.4 mini가 text·image input, tool use, function calling, web search, file search, computer use, skills를 지원한다고 밝혔다.

가격은 GPT-5.4 mini가 1M input token당 $0.75, output token당 $4.50이며, GPT-5.4 nano는 API 전용으로 각각 $0.20, $1.25다.

정리하면 OpenAI는 이번 발표를 통해 소형 모델도 production coding과 agent orchestration에서 충분한 가치를 낼 수 있다는 메시지를 분명히 했다. Codex에서 GPT-5.4 mini가 GPT-5.4 quota의 30%만 사용한다고 밝힌 점까지 고려하면, 비용과 latency에 민감한 개발 워크플로에서 채택 범위가 빠르게 넓어질 가능성이 있다.