GPT-5.4 mini Prix et Comment Utiliser l'API GPT-5.4 mini

TL;DR

Le GPT-5.4 mini coûte 0,75 $ par million de tokens d'entrée et 4,50 $ par million de tokens de sortie, avec une fenêtre contextuelle de 400 000 tokens et une vitesse 2 fois supérieure à celle du GPT-5 mini. Pour utiliser l'API GPT-5.4 mini, passez le modèle gpt-5.4-mini via l'API OpenAI. Testez-la visuellement avec Apidog ou programmez avec Python, en automatisant la validation par test unitaire.

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Introduction

OpenAI a lancé GPT-5.4 mini en mars 2026, son modèle compact le plus performant, offrant une intelligence quasi-phare à un coût réduit. Si vous évaluez le tarif du GPT-5.4 mini pour un projet en production ou souhaitez intégrer l'API GPT-5.4 mini à votre application, ce guide fournit les étapes pratiques : grille tarifaire, capacités, intégration via interface graphique (GUI) avec Apidog et via code Python, y compris des exemples de tests unitaires.

💡Avant d'appeler l'API GPT-5.4 mini, téléchargez Apidog gratuitement. Testez des prompts, inspectez les réponses, ajoutez des assertions de tests unitaires et suivez l'utilisation des tokens visuellement, sans dépenser de tokens ni écrire de code.

Détail des tarifs du GPT-5.4 mini

Le tarif du GPT-5.4 mini vise l'accessibilité pour des usages intensifs en production. Avant tout appel à l’API, gardez en tête :

Coûts des tokens d'entrée et de sortie du GPT-5.4 mini

• Tokens d'entrée : 0,75 $ par million de tokens
• Tokens de sortie : 4,50 $ par million de tokens
• Fenêtre contextuelle : 400 000 tokens

Pour les endpoints régionaux (résidence des données), OpenAI applique une majoration de 10 %. Les tokens d'entrée coûtent alors 0,825 $/M et les tokens de sortie 4,95 $/M.

Comparaison des tarifs : GPT-5.4 mini vs GPT-5.4 nano

Modèle	Entrée (par million)	Sortie (par million)	Fenêtre contextuelle
GPT-5.4	~5,00 $	~20,00 $	400k
GPT-5.4 mini	0,75 $	4,50 $	400k
GPT-5.4 nano	0,20 $	1,25 $	400k

Le GPT-5.4 nano est le plus économique, mais le mini équilibre coût/capacité, surtout pour le code, le raisonnement et le multimodal.

Tarification du GPT-5.4 mini dans Codex

Dans Codex, le modèle consomme 30 % du quota du GPT-5.4. Idéal pour des architectures multi-agents où GPT-5.4 gère la coordination et GPT-5.4 mini exécute les sous-tâches en parallèle à moindre coût.

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Capacités de l'API GPT-5.4 mini

L’API GPT-5.4 mini prend en charge :

• Entrées texte et image (multimodal par défaut)
• Utilisation d’outils & appel de fonctions (sorties structurées pour workflows d’agents)
• Recherche web (données web en temps réel)
• Recherche de fichiers (interrogation de documents)
• Utilisation de l’ordinateur (interaction programmatique)
• Compétences (modules de tâches composables)

Elle fonctionne plus de 2x plus vite que GPT-5 mini et approche les performances du GPT-5.4 sur des benchmarks clés (SWE-Bench Pro, OSWorld-Verified). L’API est accessible via OpenAI, Codex et ChatGPT.

ID de modèle à utiliser :

gpt-5.4-mini

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Utiliser l'API GPT-5.4 mini avec Apidog

Apidog (site officiel) est une plateforme tout-en-un pour concevoir, tester et documenter des API sans coder. Voici comment effectuer rapidement un appel à l’API GPT-5.4 mini et ajouter un test unitaire.

Étapes :

1. Ouvrez Apidog et créez un nouveau projet (ex : Test de l'API GPT-5.4 mini).

2. Créez une nouvelle requête HTTP :

   • Méthode : POST
   • URL : https://api.openai.com/v1/chat/completions

3. Ajoutez les en-têtes :

Clé	Valeur
Authorization	Bearer YOUR_OPENAI_API_KEY
Content-Type	application/json

1. Définissez le corps de la requête (Corps → JSON) :

{
  "model": "gpt-5.4-mini",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Expliquez ce qu'est un test unitaire en une seule phrase."
    }
  ],
  "temperature": 0.7,
  "max_tokens": 200
}

1. Cliquez sur Envoyer. Apidog affiche la réponse complète et l’utilisation des tokens (pour estimer le coût en temps réel).

Exemple de réponse :

{
  "id": "chatcmpl-abc123",
  "object": "chat.completion",
  "model": "gpt-5.4-mini",
  "choices": [
    {
      "message": {
        "role": "assistant",
        "content": "Un test unitaire est une vérification automatisée qui valide qu'une seule fonction ou un seul composant se comporte comme prévu de manière isolée."
      },
      "finish_reason": "stop"
    }
  ],
  "usage": {
    "prompt_tokens": 18,
    "completion_tokens": 28,
    "total_tokens": 46
  }
}

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Ajouter des tests unitaires dans Apidog

Dans l’onglet Tests d’Apidog, ajoutez ces scripts pour automatiser la validation :

// Test unitaire 1 : Vérifier que le statut HTTP est 200
pm.test("Le code de statut est 200", function () {
  pm.response.to.have.status(200);
});

// Test unitaire 2 : Confirmer que le bon modèle a été utilisé
pm.test("Le modèle de l'API GPT-5.4 mini est correct", function () {
  const json = pm.response.json();
  pm.expect(json.model).to.include("gpt-5.4-mini");
});

// Test unitaire 3 : La réponse contient un message
pm.test("La réponse contient un message de l'assistant", function () {
  const json = pm.response.json();
  pm.expect(json.choices[0].message.content).to.be.a("string").and.not.empty;
});

// Test unitaire 4 : L'utilisation des tokens est rapportée
pm.test("L'utilisation des tokens est présente", function () {
  const json = pm.response.json();
  pm.expect(json.usage.total_tokens).to.be.above(0);
});

Exécutez les tests à chaque requête pour détecter les régressions. Vous pouvez intégrer ces tests dans votre CI/CD via le runner CLI d’Apidog.

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Utiliser l'API GPT-5.4 mini avec Python

Pour l’intégration en production ou l’automatisation, voici comment consommer l’API via Python et tester votre code.

Installation

pip install openai pytest

Exemple d’appel API GPT-5.4 mini

# gpt54mini_client.py
from openai import OpenAI

client = OpenAI()  # lit OPENAI_API_KEY depuis l'environnement

def ask_gpt54_mini(prompt: str) -> dict:
    """Appelle l'API GPT-5.4 mini et renvoie la réponse complète."""
    response = client.chat.completions.create(
        model="gpt-5.4-mini",
        messages=[
            {"role": "user", "content": prompt}
        ],
        temperature=0.7,
        max_tokens=500
    )
    return {
        "content": response.choices[0].message.content,
        "model": response.model,
        "total_tokens": response.usage.total_tokens,
        "prompt_tokens": response.usage.prompt_tokens,
        "completion_tokens": response.usage.completion_tokens,
    }

if __name__ == "__main__":
    result = ask_gpt54_mini("Qu'est-ce qu'un test unitaire ?")
    print(result["content"])
    # Estimation du coût
    input_cost = (result["prompt_tokens"] / 1_000_000) * 0.75
    output_cost = (result["completion_tokens"] / 1_000_000) * 4.50
    print(f"Coût estimé : {input_cost + output_cost:.6f} $")

Exemple de test unitaire avec pytest

# test_gpt54mini_client.py
import pytest
from unittest.mock import patch, MagicMock
from gpt54mini_client import ask_gpt54_mini

@pytest.fixture
def mock_openai_response():
    """Simule la réponse de l'API GPT-5.4 mini pour les tests unitaires."""
    mock_response = MagicMock()
    mock_response.choices[0].message.content = (
        "Un test unitaire vérifie une seule fonction de manière isolée."
    )
    mock_response.model = "gpt-5.4-mini"
    mock_response.usage.total_tokens = 46
    mock_response.usage.prompt_tokens = 18
    mock_response.usage.completion_tokens = 28
    return mock_response

@patch("gpt54mini_client.client.chat.completions.create")
def test_returns_content(mock_create, mock_openai_response):
    """Test unitaire : l'API GPT-5.4 mini renvoie un contenu non vide."""
    mock_create.return_value = mock_openai_response
    result = ask_gpt54_mini("Qu'est-ce qu'un test unitaire ?")
    assert isinstance(result["content"], str)
    assert len(result["content"]) > 0

@patch("gpt54mini_client.client.chat.completions.create")
def test_correct_model(mock_create, mock_openai_response):
    """Test unitaire : confirme que l'ID de modèle gpt-5.4-mini est utilisé."""
    mock_create.return_value = mock_openai_response
    result = ask_gpt54_mini("Bonjour")
    assert result["model"] == "gpt-5.4-mini"

@patch("gpt54mini_client.client.chat.completions.create")
def test_token_usage_reported(mock_create, mock_openai_response):
    """Test unitaire : l'utilisation des tokens est présente pour le suivi des tarifs GPT-5.4 mini."""
    mock_create.return_value = mock_openai_response
    result = ask_gpt54_mini("Bonjour")
    assert result["total_tokens"] > 0
    assert result["prompt_tokens"] + result["completion_tokens"] == result["total_tokens"]

Lancer les tests :

pytest test_gpt54mini_client.py -v

Sortie attendue :

test_gpt54mini_client.py::test_returns_content     PASSED
test_gpt54mini_client.py::test_correct_model       PASSED
test_gpt54mini_client.py::test_token_usage_reported PASSED

3 passed in 0.31s

Simulez l’API dans vos tests unitaires pour éviter de consommer des tokens lors de vos exécutions CI/CD, et donc maîtriser vos coûts.

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Bonnes pratiques de l'API GPT-5.4 mini

1. Suivez l'utilisation des tokens
   
   Enregistrez prompt_tokens et completion_tokens pour chaque requête. Restez concis dans les prompts système.

2. Prototypage avec Apidog
   
   Utilisez Apidog pour explorer l’API, valider les réponses et économiser des tokens pendant le développement, sans écrire de code.

3. Écrivez des tests unitaires dès le début
   
   Couvrez chaque fonction qui appelle l’API. Simulez les réponses côté Python (unittest.mock) ou via les scripts de test d’Apidog.

4. Utilisez la fenêtre contextuelle de 400k tokens intelligemment
   
   Ne surchargez pas l’API avec des contextes inutiles. Pour le RAG, ne récupérez que les extraits strictement nécessaires.

5. Limitez l’usage des endpoints régionaux
   
   Utilisez-les seulement si la conformité l’exige (coût +10 %).

6. Déléguez judicieusement dans les systèmes multi-agents
   
   Dans Codex, gardez GPT-5.4 pour l’orchestration, déléguez les tâches parallèles à GPT-5.4 mini pour optimiser le coût.

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Conclusion

Le tarif du GPT-5.4 mini (0,75 $/M d'entrée, 4,50 $/M de sortie) offre un accès économique à des capacités IA avancées. L’API prend en charge le multimodal, l’appel de fonctions, la recherche web, etc., le tout à une vitesse doublée par rapport à la génération précédente.

Que vous prototypiez avec l’interface graphique d’Apidog, écriviez du Python de production, ou sécurisiez votre CI/CD avec des tests unitaires, l’API GPT-5.4 mini s’intègre facilement dans vos workflows. Commencez par Apidog pour explorer l’API visuellement, puis passez au code.

Essayez Apidog gratuitement, aucune carte de crédit requise.

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FAQ

Quel est le tarif du GPT-5.4 mini ?

0,75 $/M d’entrée et 4,50 $/M de sortie. Les endpoints régionaux ajoutent +10 %.

Quel est l’ID de modèle de l’API GPT-5.4 mini ?

gpt-5.4-mini

Comment tester l’API GPT-5.4 mini sans coder ?

Utilisez Apidog : créez une requête POST vers l’API OpenAI avec votre clé API et l’ID de modèle, puis ajoutez des assertions de tests unitaires dans l’interface.

Comment écrire un test unitaire pour l’API GPT-5.4 mini ?

Simulez la réponse de l’API via unittest.mock en Python, ou ajoutez des assertions JavaScript dans l’onglet Tests d’Apidog.

Comment le tarif du GPT-5.4 mini se compare-t-il à celui du GPT-5.4 nano ?

Le nano est moins cher (0,20 $/M d’entrée, 1,25 $/M de sortie), mais mini est nettement supérieur en codage et raisonnement.

Puis-je utiliser l’API GPT-5.4 mini dans Codex ?

Oui, il ne consomme que 30 % du quota du GPT-5.4, idéal pour des tâches parallèles.

Le GPT-5.4 mini est-il disponible dans ChatGPT ?

Oui, via l’API OpenAI, Codex et ChatGPT.