GPT-5.4 mini Precio y Cómo Usar la API de GPT-5.4 mini

L;DR

GPT-5.4 mini cuesta $0.75 por 1M de tokens de entrada y $4.50 por 1M de tokens de salida, con una ventana de contexto de 400k y el doble de velocidad que GPT-5 mini. Puedes llamar a la API de GPT-5.4 mini usando el ID de modelo gpt-5.4-mini a través de la API de OpenAI y probarla visualmente con Apidog o programáticamente con Python, incluyendo la escritura de una prueba unitaria para validar las respuestas.

Prueba Apidog hoy

Introducción

OpenAI lanzó GPT-5.4 mini en marzo de 2026 como su modelo compacto más potente, acercándose a capacidades premium a una fracción del costo. Si necesitas analizar los precios de GPT-5.4 mini para producción o integrar la API de GPT-5.4 mini en tu stack, aquí tienes una guía directa para implementarla. Incluye desglose de precios, capacidades de la API y dos formas prácticas de integración: flujo visual con Apidog y enfoque programático en Python con pruebas unitarias.

💡 Antes de llamar a la API de GPT-5.4 mini, descarga Apidog gratis. Puedes probar prompts, inspeccionar respuestas, añadir aserciones de pruebas unitarias y rastrear el uso de tokens visualmente, todo sin gastar un solo token ni escribir código.

Desglose de Precios de GPT-5.4 mini

Los precios de GPT-5.4 mini están pensados para cargas de producción serias con IA avanzada a bajo costo. Antes de automatizar, revisa estos puntos:

Costos de tokens de entrada y salida de GPT-5.4 mini

• Tokens de entrada: $0.75 por 1M tokens
• Tokens de salida: $4.50 por 1M tokens
• Ventana de contexto: 400,000 tokens

Si usas procesamiento regional (residencia de datos), hay un aumento del 10% sobre estos precios: tokens de entrada $0.825/1M y salida $4.95/1M.

Comparación de Precios de GPT-5.4 mini vs GPT-5.4 nano

Modelo	Entrada (1M tokens)	Salida (1M tokens)	Ventana de Contexto
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

GPT-5.4 nano es la opción más económica, pero GPT-5.4 mini ofrece el mejor balance costo/capacidad para tareas de codificación, razonamiento y multimodalidad donde nano no alcanza.

Precios de GPT-5.4 mini en Codex

En el entorno Codex de OpenAI, la API de GPT-5.4 mini solo consume el 30% de la cuota de GPT-5.4, ideal para arquitecturas multiagente: GPT-5.4 para planificación y GPT-5.4 mini para subtareas paralelas.

Capacidades de la API de GPT-5.4 mini

La API de GPT-5.4 mini es compacta pero potente:

• Entradas de texto e imagen (multimodal de serie)
• Uso de herramientas y funciones (outputs estructurados)
• Búsqueda web (acceso directo a datos online)
• Búsqueda de archivos (consulta sobre documentos cargados)
• Uso de computadora (interacción programática con escritorios)
• Habilidades (módulos de tareas componibles)

Corre más de 2x más rápido que GPT-5 mini y compite en benchmarks como SWE-Bench Pro (software) y OSWorld-Verified (uso de computadora). Disponible en la API de OpenAI, Codex y ChatGPT.

Modelo para llamadas:

gpt-5.4-mini

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Cómo usar la API de GPT-5.4 mini con Apidog

Apidog te permite diseñar, depurar, testear y documentar APIs sin escribir código. Es la vía más rápida para probar la API de GPT-5.4 mini y validar respuestas con pruebas unitarias integradas.

Pasos para configurar la solicitud en Apidog

1. Abre Apidog y crea un nuevo proyecto (ejemplo: Prueba de API de GPT-5.4 mini).

2. Crea una nueva solicitud HTTP:

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

3. Agrega estos headers en la pestaña Headers:

   Clave	Valor
   Authorization	Bearer YOUR_OPENAI_API_KEY
   Content-Type	application/json

4. Establece el cuerpo de la solicitud (Body → JSON):
   

   {
     "model": "gpt-5.4-mini",
     "messages": [
       {
         "role": "user",
         "content": "Explain what a unit test is in one sentence."
       }
     ],
     "temperature": 0.7,
     "max_tokens": 200
   }
   

5. Haz clic en Enviar. Apidog mostrará la respuesta completa y el uso de tokens para estimar el costo en tiempo real.

Ejemplo de respuesta:

{
  "id": "chatcmpl-abc123",
  "object": "chat.completion",
  "model": "gpt-5.4-mini",
  "choices": [
    {
      "message": {
        "role": "assistant",
        "content": "A unit test is an automated check that verifies a single function or component behaves as expected in isolation."
      },
      "finish_reason": "stop"
    }
  ],
  "usage": {
    "prompt_tokens": 18,
    "completion_tokens": 28,
    "total_tokens": 46
  }
}

Añadir pruebas unitarias en Apidog

Utiliza el motor de scripting de Apidog: tras enviar la solicitud, ve a la pestaña Tests y pega estas aserciones para validar la integración:

// Prueba unitaria 1: Verifica que el estado HTTP sea 200
pm.test("El código de estado es 200", function () {
  pm.response.to.have.status(200);
});

// Prueba unitaria 2: Confirma que se usó el modelo correcto
pm.test("El modelo de la API de GPT-5.4 mini es correcto", function () {
  const json = pm.response.json();
  pm.expect(json.model).to.include("gpt-5.4-mini");
});

// Prueba unitaria 3: La respuesta contiene un mensaje
pm.test("La respuesta tiene un mensaje del asistente", function () {
  const json = pm.response.json();
  pm.expect(json.choices[0].message.content).to.be.a("string").and.not.empty;
});

// Prueba unitaria 4: Se informa el uso de tokens
pm.test("El uso de tokens está presente", function () {
  const json = pm.response.json();
  pm.expect(json.usage.total_tokens).to.be.above(0);
});

Estas pruebas cubren los aspectos críticos: estado, modelo, contenido y seguimiento de tokens. Apidog las ejecuta cada vez que envías la solicitud, ideal para detectar regresiones rápidamente.

Puedes guardar la solicitud como parte de una suite de pruebas y ejecutarla en CI/CD usando el ejecutor CLI de Apidog.

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Cómo usar la API de GPT-5.4 mini con Python

Para producción, aquí tienes una integración completa en Python con prueba unitaria usando pytest.

Instalación

pip install openai pytest

Llamada básica a la API de GPT-5.4 mini

# gpt54mini_client.py
from openai import OpenAI

client = OpenAI()  # Lee OPENAI_API_KEY del entorno

def ask_gpt54_mini(prompt: str) -> dict:
    """Llama a la API de GPT-5.4 mini y devuelve la respuesta completa."""
    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("What is a unit test?")
    print(result["content"])
    # Estima el costo según los precios de GPT-5.4 mini
    input_cost = (result["prompt_tokens"] / 1_000_000) * 0.75
    output_cost = (result["completion_tokens"] / 1_000_000) * 4.50
    print(f"Estimated cost: ${input_cost + output_cost:.6f}")

Prueba unitaria para la API de GPT-5.4 mini

# 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():
    """Simula la respuesta de la API de GPT-5.4 mini para pruebas unitarias."""
    mock_response = MagicMock()
    mock_response.choices[0].message.content = (
        "A unit test verifies a single function in isolation."
    )
    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):
    """Prueba unitaria: la API de GPT-5.4 mini devuelve contenido no vacío."""
    mock_create.return_value = mock_openai_response
    result = ask_gpt54_mini("What is a unit test?")
    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):
    """Prueba unitaria: confirma que se utiliza el ID de modelo gpt-5.4-mini."""
    mock_create.return_value = mock_openai_response
    result = ask_gpt54_mini("Hello")
    assert result["model"] == "gpt-5.4-mini"

@patch("gpt54mini_client.client.chat.completions.create")
def test_token_usage_reported(mock_create, mock_openai_response):
    """Prueba unitaria: se informa el uso de tokens."""
    mock_create.return_value = mock_openai_response
    result = ask_gpt54_mini("Hello")
    assert result["total_tokens"] > 0
    assert result["prompt_tokens"] + result["completion_tokens"] == result["total_tokens"]

Ejecuta las pruebas:

pytest test_gpt54mini_client.py -v

Salida esperada:

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

Simular la API de GPT-5.4 mini en tus pruebas unitarias evita consumir tokens reales en CI y ayuda a controlar los costos automáticamente.

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Mejores prácticas de la API de GPT-5.4 mini

Implementa estos hábitos para optimizar costes y robustez:

1. Rastrea el uso de tokens
   
   Registra prompt_tokens y completion_tokens por solicitud. Los costos escalan rápido con prompts largos.

2. Prototipa en Apidog antes de escribir código
   
   Valida prompts y respuestas visualmente, ahorra tiempo y tokens en desarrollo.

3. Escribe pruebas unitarias desde el principio
   
   Simula la respuesta para que tu suite de pruebas sea rápida y gratuita. Usa scripts de prueba en Apidog para la GUI o pytest con mocks en código.

4. Aprovecha la ventana de contexto de 400k tokens estratégicamente
   
   No rellenes la ventana completa si no es necesario. Usa solo la información relevante.

5. Evita puntos de conexión regionales salvo que sea obligatorio
   
   El procesamiento regional incrementa los precios un 10%. Úsalo solo si el compliance lo exige.

6. Delega tareas en sistemas multiagente
   
   Usa GPT-5.4 para la lógica principal y GPT-5.4 mini para procesamiento paralelo y tareas acotadas.

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Conclusión

Con precios de $0.75/1M de entrada y $4.50/1M de salida, GPT-5.4 mini es una IA rentable y potente. Su API soporta entrada multimodal, funciones, búsqueda web y más, todo al doble de velocidad del modelo anterior.

Ya sea prototipando en la GUI de Apidog, desarrollando en Python o asegurando calidad con pruebas unitarias, la API de GPT-5.4 mini encaja perfectamente en flujos de desarrollo modernos. Comienza con Apidog para explorar la API visualmente y luego pasa a producción con confianza.

Prueba Apidog gratis, no se requiere tarjeta de crédito.

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Preguntas Frecuentes

¿Cuáles son los precios de GPT-5.4 mini?

$0.75 por 1M de tokens de entrada y $4.50 por 1M de tokens de salida. Los puntos de conexión regionales añaden un 10% extra.

¿Cuál es el ID del modelo de la API de GPT-5.4 mini?

gpt-5.4-mini es el parámetro del modelo en la API.

¿Cómo pruebo la API de GPT-5.4 mini sin escribir código?

Usa Apidog. Crea una solicitud POST a https://api.openai.com/v1/chat/completions con tu API key y el modelo gpt-5.4-mini. Puedes escribir aserciones de pruebas unitarias directamente en la interfaz.

¿Cómo escribo una prueba unitaria para la API de GPT-5.4 mini?

Simula el cliente usando unittest.mock en Python y valida la estructura de la respuesta. En Apidog, usa la pestaña Tests con JavaScript.

¿Cómo se comparan los precios de GPT-5.4 mini con los de GPT-5.4 nano?

Nano es más barato ($0.20/1M entrada, $1.25/1M salida), pero mini ofrece mejor rendimiento en codificación y razonamiento.

¿Puedo usar la API de GPT-5.4 mini en Codex?

Sí, consume solo el 30% de la cuota de GPT-5.4 y es ideal para subagentes.

¿Está GPT-5.4 mini disponible en ChatGPT?

Sí, disponible vía API de OpenAI, Codex y ChatGPT.