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.

Introducción

OpenAI anunció GPT-5.4 mini en marzo de 2026 como su modelo pequeño más capaz hasta la fecha, ofreciendo una inteligencia casi de buque insignia a una fracción del costo. Si estás evaluando los precios de GPT-5.4 mini para una carga de trabajo de producción, o buscando integrar la API de GPT-5.4 mini en tu aplicación, esta guía cubre todo lo que necesitas. Analizaremos el desglose completo de precios, las capacidades de la API y dos rutas de integración prácticas: un flujo de trabajo basado en GUI usando Apidog, y un enfoque de código Python completo con una prueba unitaria para validar tu integración.

💡

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.

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Desglose de Precios de GPT-5.4 mini

Los precios de GPT-5.4 mini están diseñados para hacer que la IA de alta capacidad sea accesible para usos de producción de gran volumen. Esto es lo que necesitas saber antes de empezar a llamar a la API de GPT-5.4 mini.

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

El núcleo de los precios de GPT-5.4 mini es sencillo:

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

Para el procesamiento regional (puntos de conexión de residencia de datos), OpenAI aplica un aumento del 10% en el precio además de los precios estándar de GPT-5.4 mini. Esto significa que los tokens de entrada cuestan $0.825/1M y los tokens de salida cuestan $4.95/1M cuando se utilizan puntos de conexión regionales.

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

Para poner los precios de GPT-5.4 mini en contexto, aquí se compara con el resto de la familia GPT-5.4:

Modelo	Entrada (por 1M de tokens)	Salida (por 1M de 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 barata, pero GPT-5.4 mini alcanza el punto óptimo entre costo y capacidad, especialmente para tareas de codificación, razonamiento y multimodales donde nano se queda corto.

Precios de GPT-5.4 mini en Codex

Al usar la API de GPT-5.4 mini dentro del entorno Codex de OpenAI, el modelo consume solo el 30% de la cuota de GPT-5.4. Esto lo hace ideal para configuraciones de Codex multiagente donde un modelo más grande como GPT-5.4 se encarga de la planificación y coordinación, mientras que los subagentes de GPT-5.4 mini manejan subtareas paralelas a aproximadamente un tercio del costo.

Capacidades de la API de GPT-5.4 mini

La API de GPT-5.4 mini no es solo un modelo más barato, es uno genuinamente capaz. Esto es lo que soporta:

Entradas de texto e imagen — multimodal por defecto
Uso de herramientas y llamada a funciones — salidas estructuradas para flujos de trabajo de agente
Búsqueda web — conexión incorporada con datos web en vivo
Búsqueda de archivos — consulta sobre documentos cargados
Uso de computadora — interactúa con entornos de escritorio programáticamente
Habilidades — módulos de tareas componibles

La API de GPT-5.4 mini funciona más de 2 veces más rápido que GPT-5 mini, y se acerca al rendimiento de GPT-5.4 en puntos de referencia clave, incluyendo SWE-Bench Pro (ingeniería de software) y OSWorld-Verified (uso de computadora). Está disponible a través de la API de OpenAI, Codex y ChatGPT.

El ID del modelo a usar en tus llamadas a la API de GPT-5.4 mini es:

gpt-5.4-mini

Cómo usar la API de GPT-5.4 mini con Apidog

Apidog es una plataforma de desarrollo de API todo en uno que te permite diseñar, depurar, probar y documentar APIs sin escribir una sola línea de código. Es la forma más rápida de realizar tu primera llamada a la API de GPT-5.4 mini y ejecutar una prueba unitaria contra la respuesta, todo desde una GUI limpia.

Descarga Apidog gratis y sigue los pasos a continuación.

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Configurando la Solicitud de la API de GPT-5.4 mini en Apidog

Abre Apidog y crea un nuevo proyecto (ej., 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 encabezados 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 muestra la respuesta completa, incluyendo el uso de tokens que se corresponde directamente con los precios de GPT-5.4 mini para que puedas estimar los costos en tiempo real.

Una respuesta exitosa se ve así:

{
  "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
  }
}

Escribiendo Pruebas Unitarias para la API de GPT-5.4 mini en Apidog

Apidog tiene un motor de scripting de pruebas incorporado. Después de enviar tu solicitud, ve a la pestaña Tests y añade aserciones para crear una prueba unitaria para la respuesta de la API de GPT-5.4 mini:

// 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 (para el seguimiento de precios de GPT-5.4 mini)
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 cuatro aserciones de pruebas unitarias cubren los aspectos más críticos de una integración de la API de GPT-5.4 mini: estado, identidad del modelo, contenido de la respuesta y uso de tokens. Apidog las ejecuta todas automáticamente cada vez que haces clic en Enviar, lo que facilita la detección de regresiones a medida que iteras.

También puedes guardar esta solicitud como parte de una suite de pruebas de Apidog y ejecutarla en pipelines de CI/CD usando el ejecutor CLI de Apidog.

Cómo usar la API de GPT-5.4 mini con Python

Para integraciones de producción, aquí tienes un ejemplo completo de Python que llama a la API de GPT-5.4 mini con una 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()  # reads OPENAI_API_KEY from environment

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",  # ID del modelo de la API de 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 basado en 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 para el seguimiento de precios de GPT-5.4 mini."""
    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 unitarias:

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 tu suite de pruebas unitarias significa que no consumes tokens durante las ejecuciones de CI, lo cual es fundamental para mantener los costos de precios de GPT-5.4 mini bajo control en pipelines automatizados.

Mejores prácticas de la API de GPT-5.4 mini

Sacar el máximo provecho de la API de GPT-5.4 mini significa ser intencional sobre cómo la utilizas. Aquí están las prácticas clave:

1. Siempre rastrea el uso de tokens para el control de precios de GPT-5.4 mini Registra prompt_tokens y completion_tokens por solicitud. A $0.75/1M de entrada y $4.50/1M de salida, los costos escalan rápidamente con prompts verbosos. Mantén los prompts del sistema concisos.

2. Usa Apidog para pruebas exploratorias antes de escribir código Antes de construir una integración completa, usa Apidog para prototipar tus prompts y validar la forma de la respuesta de la API de GPT-5.4 mini. Esto ahorra tiempo y evita el desperdicio de tokens durante el desarrollo.

3. Escribe pruebas unitarias temprano Añade una prueba unitaria para cada función que llama a la API de GPT-5.4 mini. Simula la respuesta de la API para que tu suite de pruebas se ejecute rápido y gratis. Usa los scripts de prueba de Apidog para la cobertura de pruebas unitarias basadas en GUI, y pytest con unittest.mock para la cobertura a nivel de código.

4. Usa la ventana de contexto de 400k estratégicamente La API de GPT-5.4 mini soporta 400k tokens de contexto, pero pagas por cada token. Para los pipelines RAG, recupera solo los fragmentos más relevantes en lugar de rellenar la ventana de contexto completa.

5. Evita los puntos de conexión regionales a menos que sea necesario El procesamiento regional añade un aumento del 10% a los precios de GPT-5.4 mini. Solo usa los puntos de conexión de residencia de datos si tus requisitos de cumplimiento lo exigen.

6. Delega en GPT-5.4 mini en sistemas multiagente En Codex o pipelines de agentes, usa GPT-5.4 para la planificación y GPT-5.4 mini para subtareas paralelas. Con el 30% de la cuota de GPT-5.4, la API de GPT-5.4 mini es la herramienta adecuada para tareas de alta frecuencia y alcance limitado.

Conclusión

Los precios de GPT-5.4 mini de $0.75/1M de entrada y $4.50/1M de salida lo convierten en una de las formas más rentables de acceder a capacidades de IA casi de buque insignia. La API de GPT-5.4 mini soporta entradas multimodales, llamadas a funciones, búsqueda web y más, todo al doble de velocidad que su predecesor.

Ya sea que estés prototipando con la GUI de Apidog, escribiendo código Python de producción o configurando una suite de pruebas unitarias para validar tu integración, la API de GPT-5.4 mini encaja perfectamente en los flujos de trabajo de desarrollo modernos. Comienza con Apidog para explorar la API visualmente y luego pasa al código 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? GPT-5.4 mini cuesta $0.75 por 1M de tokens de entrada y $4.50 por 1M de tokens de salida. Los puntos de conexión de procesamiento regional añaden un aumento del 10% a los precios estándar de GPT-5.4 mini.

¿Cuál es el ID del modelo de la API de GPT-5.4 mini? Usa gpt-5.4-mini como parámetro del modelo en tus llamadas a la API de GPT-5.4 mini.

¿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 clave de API y el ID de modelo gpt-5.4-mini. Apidog también te permite escribir aserciones de pruebas unitarias directamente en la interfaz de usuario.

¿Cómo escribo una prueba unitaria para la API de GPT-5.4 mini? Simula el cliente de la API usando unittest.mock en Python y aserción sobre la estructura de la respuesta. En Apidog, usa la pestaña Tests para agregar aserciones de pruebas unitarias basadas en JavaScript después de cada solicitud.

¿Cómo se comparan los precios de GPT-5.4 mini con los de GPT-5.4 nano? GPT-5.4 nano es más barato con $0.20/1M de entrada y $1.25/1M de salida, pero GPT-5.4 mini ofrece un rendimiento significativamente mejor en benchmarks de codificación y razonamiento como SWE-Bench Pro.

¿Puedo usar la API de GPT-5.4 mini en Codex? Sí. La API de GPT-5.4 mini está disponible en Codex y consume solo el 30% de la cuota de GPT-5.4, lo que la hace ideal para tareas de subagente paralelas.

¿Está GPT-5.4 mini disponible en ChatGPT? Sí. GPT-5.4 mini está disponible a través de la API de OpenAI, Codex y ChatGPT.