OpenAI, GPT-5.4 mini와 nano로 개발자용 소형 모델 스택 확대

OpenAI Developers는 2026년 3월 17일 X 게시물에서 GPT-5.4 mini와 GPT-5.4 nano를 개발자 라인업에 추가한다고 밝혔다. 이는 flagship GPT-5.4를 보완하는 소형 모델 전략을 한 단계 더 확장한 것으로, 자세한 내용은 OpenAI 공식 안내에서 확인할 수 있다. OpenAI는 이 두 모델을 지금까지 공개한 소형 모델 가운데 가장 강력한 조합이라고 설명한다.

역할 분담은 명확하다. GPT-5.4 mini는 coding, multimodal 이해, tool use, subagent 워크플로우에 맞춘 빠른 범용 소형 모델이다. OpenAI에 따르면 GPT-5 mini 대비 2배 이상 빠르면서도 SWE-Bench Pro, Terminal-Bench 2.0, Toolathlon, OSWorld-Verified 같은 coding·tool benchmark에서 더 높은 성능을 낸다. GPT-5.4 nano는 그보다 한 단계 아래에서 classification, data extraction, ranking, 보조 agent 작업처럼 비용과 속도가 더 중요한 워크로드를 겨냥한다.

이 발표가 중요한 이유는 최신 AI 제품이 점점 더 여러 모델을 조합하는 방향으로 가고 있기 때문이다. OpenAI의 설명대로라면 큰 모델이 planning과 최종 판단을 맡고, 더 작은 모델이 병렬로 좁은 작업을 처리하는 구조가 현실적인 기본 설계가 된다. 회사는 coding assistant, computer use 시스템, screenshot 해석, 실시간 multimodal 앱처럼 latency가 제품 경험을 직접 좌우하는 경우를 대표 사례로 제시했다.

공급 방식도 이 포지셔닝을 뒷받침한다. OpenAI는 GPT-5.4 mini가 API, Codex, ChatGPT에서 제공되며 400k context window, text·image 입력, tool use, function calling, web search, file search, computer use, skills를 지원한다고 밝혔다. GPT-5.4 nano는 API 전용이며 더 낮은 가격으로 대량 워크로드를 겨냥한다. agent 시스템을 설계하는 개발자 입장에서는 단순히 모델 이름이 하나 더 늘어난 것이 아니라, GPT-5.4 계열 안에서 cost-performance 사다리가 더 뚜렷해졌다는 의미가 있다.