GPT-5.4 Nano custa 11x menos que o Codex — e não tem nota de QI

A diferença está na fatura, não no lançamento

Você não vai encontrar o GPT-5.4 Nano no topo de nenhum ranking de inteligência. Ele simplesmente não aparece na lista dos cinco modelos com maior IQ do catálogo — e nem poderia, porque a OpenAI não publicou índice de inteligência para essa variante. O que aparece, e isso é o que importa para quem paga API no fim do mês, é o preço: US$ 1,25 por milhão de tokens de saída. Para colocar em perspectiva, o irmão mais velho GPT-5.3-Codex cobra US$ 14 pelo mesmo volume — onze vezes mais. O Gemini 3.1 Pro Preview, da Google, está em US$ 12.

A questão não é se o Nano é inteligente o bastante. É que ninguém te disse.

O que ficou de fora da ficha

Lançado em 17 de março, o Nano chega treze dias depois ao catálogo sem os campos que normalmente ajudam a escolher modelo: índice de inteligência (IQ), nota de codificação, nota agentic e o índice blended. O corte de conhecimento é 31 de agosto de 2025, a janela de contexto é 400 mil tokens — generosa para um modelo desta faixa. Ele aceita texto, imagem e arquivo como entrada; entrega só texto. Nada disso, porém, responde à pergunta que CTO de empresa pequena faz antes de migrar tráfego: "ele aguenta o que eu já rodava no modelo anterior?".

Sem benchmark, a única comparação possível é com o Xiaomi MiMo-V2-Omni, que cobra US$ 2 por milhão de tokens de saída e marca IQ 35,866 no catálogo. Está mais caro que o Nano, mas como o Nano também não tem nota publicada, a régua some — você não sabe se está comprando um produto próximo ou distante em capacidade.

Para quem o Nano já muda a conta

Três perfis tiram proveito imediato do preço.

Roteamento de alta volumetria. Se o seu pipeline separa perguntas fáceis (FAQ, classificação, extração simples) de perguntas difíceis, o Nano entra como primeira camada. Quem responde bem, ganha economia; quem não responde, sobe para um modelo maior. O cache a US$ 0,02 por milhão de tokens é 62 vezes mais barato que a saída — em sistemas que relêm o mesmo prompt repetidamente, isso é o que de fato paga a conta.

Latência baixa. A descrição da OpenAI cita tarefas sensíveis a velocidade. Aplicações conversacionais que precisam responder em centenas de milissegundos e não podem esperar um modelo Pro carregar se beneficiam do footprint menor do Nano.

Fallback barato para erros. Em vez de reprocessar uma falha com o mesmo modelo caro, você rebaixa para o Nano e economiza — desde que a tarefa não dependa de raciocínio encadeado.

Quando NÃO vale a pena

Se o seu caso envolve codificação não trivial, raciocínio multi-etapa ou qualquer coisa que dependa de function calling robusto, o Nano não é onde você quer gastar tokens. O catálogo simplesmente não te dá evidência de que ele segura essa carga — e, na ausência de benchmark público, o default seguro é manter o trabalho pesado no GPT-5.3-Codex, no Claude Sonnet 4.6 ou no Gemini 3.1 Pro Preview.

A armadilha clássica: migrar tudo para o modelo barato porque o unitário é tentador, descobrir — pela rejeição do usuário ou pela taxa de alucinação — que a economia veio com um custo de qualidade invisível na planilha. Como o Nano não tem nota, esse custo demora mais para aparecer.

O tabuleiro em 30 de março

O catálogo fechou o dia com 377 modelos listados de 54 criadores diferentes, 27 deles lançados nos últimos trinta dias. O topo por inteligência medida segue com Gemini 3.1 Pro Preview (IQ 47,738, US$ 12) e GPT-5.3-Codex (IQ 45,512, US$ 14). Abaixo deles, o salto é grande: Xiaomi MiMo-V2-Omni em 35,866 e Claude Sonnet 4.6 em 35,108 — ambos acima dos US$ 2 por milhão de saída.

O GPT-5.4 Nano entra nesse mercado como o representante da OpenAI na faixa dos centavos: útil onde volume supera complexidade, incerto onde a pergunta exige resposta certa.