OpenAI GPT-5.4-2026-03-05: 1.05M سياق، 128K مخرجات، 92.0 GPQA Diamond. إدخال النص والصورة والملف.
هذا نموذج لغوي كبير من OpenAI، بسعة سياق تبلغ 1,050,000 رمز وإخراج أقصى يصل إلى 128,000 رمز. يقبل النص والصور وملفات الإدخال، مما يتيح للمستخدمين دمج المعلومات المرئية مع المحتوى المكتوب في طلب واحد.…
نظرًا لسياقه البالغ 1.05 مليون ونمطه المتعدد الوسائط، فإنه يتفوق في المهام مثل تحليل التقارير المالية الطويلة ذات المخططات المضمنة، وتلخيص مستندات الاستكشاف القانوني بأكملها، وفحص قواعد الأكواد الكبيرة بحثًا عن الأخطاء أو الأنماط، وإجراء البحث الأكاديمي على الأوراق الطويلة. يمكنه دمج عدة صور (مثل شرائح من عرض تقديمي) مع السياق النصي وإنتاج ملخص موحد. كما أن الحد الأقصى للإخراج البالغ 128 ألف يجعله مناسبًا لتوليد تقارير شاملة، أو مشاريع برمجية كاملة، أو محتوى سردي طويل قد يُبتَر بواسطة نماذج ذات حدود إخراج أصغر. كما أن حالات الاستخدام التي تتطلب قدرة استدلال عالية، مثل المسائل الرياضية أو المنطقية متعددة الخطوات، تستفيد أيضًا من نتائج المعايير.
إذا كانت مهمتك تتضمن مدخلات ومخرجات قصيرة (مثل محادثات روبوت أقل من 4 آلاف رمز، أو تصنيف بسيط، أو ترجمات مختصرة)، فقد يكون نموذج أصغر مثل GPT-4o mini أو GPT-4o من OpenAI أكثر فعالية من حيث التكلفة وأسرع. كذلك، إذا كانت المهمة لا تتطلب عمق التفكير الذي يقيسه اختبار GPQA Diamond، يمكن لنموذج أرخص تحقيق نتائج مقبولة بتكلفة أقل. نظرًا لأن تسعير هذا النموذج على OrcaRouter غير متاح للجمهور، فمن المحتمل أن تكون التكلفة لكل رمز (per-token cost) أعلى من النماذج الأصغر. قيّم ما إذا كان السياق الممتد وحجم المخرجات ضروريين أم لا؛ وإذا لم يكونا كذلك، فإن نموذجًا أخف سيقلل من التكلفة المالية وزمن الاستجابة.
النموذج يتعامل بشكل أصلي مع مدخلات النصوص والصور والملفات ضمن نفس نافذة السياق. هذا يعني أنه يمكنك إرسال طلب يتضمن نصًا توضيحيًا، بعض الصور (مثل الصور الفوتوغرافية، الرسوم البيانية)، وملفات مرفقة (مثل ملفات PDF، جداول البيانات) كجزء من مصفوفة الرسالة. سيقوم النموذج بالتفكير عبر جميع الوسائط. على سبيل المثال، يمكنك أن تطلب منه مقارنة رسم بياني في صورة مع بيانات في ملف CSV وإنتاج تحليل نصي. لاحظ أن معالجة الصور والملفات تستهلك رموزًا من نافذة السياق؛ قد تستخدم صورة كبيرة آلاف الرموز، لذا خطط لطلباتك وفقًا لذلك للبقاء ضمن 1,050,000 رمز.
تغطي طريقة إدخال الملفات تنسيقات المستندات الشائعة مثل PDF وWord وExcel وPowerPoint والملفات النصية، وربما تنسيقات الصور التي تتجاوز صور الويب النموذجية. بينما لم يتم تحديد أنواع MIME للملفات بدقة في الحقائق المقدمة، فمن المحتمل أن يدعم OrcaRouter نفس النطاق الذي تدعمه نقاط نهاية الملفات في OpenAI. للحصول على أفضل النتائج، استخدم الملفات النصية (PDF وTXT وcode) لأن الصور تُعالج بشكل منفصل عبر طريقة الصور. يمكن للنموذج استخراج النص من الملفات ودمجه في عملية التفكير الخاصة به. إذا كنت بحاجة إلى تحليل صورة مضمنة في ملف (مثل PDF يحتوي على صور)، فمن الأفضل استخراج الصورة بشكل منفصل وإرسالها عبر إدخال الصورة.
GPQA Diamond هو معيار يتكون من أسئلة اختيار من متعدد على مستوى الدراسات العليا في الأحياء والفيزياء والكيمياء. تشير نتيجة 92.0 إلى أن النموذج أجاب على 92% من هذه الأسئلة بشكل صحيح. هذه نتيجة قوية، مما يشير إلى أن النموذج يمتلك تفكيرًا عميقًا ومعرفة متخصصة في المجال. ومع ذلك، فإن نتائج المعايير لا تضمن أداءً مثاليًا في كل سيناريو واقعي. قد يظل النموذج ينتج أخطاءً في المهام الدقيقة أو الموضوعات خارج نطاق توزيعه التدريبي. هذه النتيجة هي مقياس مقارن: فهي تظهر أن هذا النموذج يتفوق على العديد من النماذج السابقة في هذا الاختبار المحدد، ولكن بالنسبة للتطبيقات عالية المخاطر في المجالات المتخصصة، تحقق دائمًا من المخرجات.
تشمل نقاط القوة القدرة على معالجة سياقات طويلة جدًا، والتعامل مع طرائق متعددة، وإنتاج مخرجات طويلة. تشير نتيجة GPQA Diamond العالية إلى تفكير قوي. القيود: كما هو الحال مع جميع نماذج اللغة الكبيرة، يمكنها توليد معلومات تبدو معقولة ولكنها غير صحيحة (هلوسة). نافذة السياق الكبيرة تعني أنه إذا قدم المستخدم معلومات متضاربة أو غير ذات صلة ضمن السياق، فقد يواجه النموذج صعوبة في التركيز على الأجزاء المهمة. أيضًا، نظرًا لأن النموذج كبير، فقد يكون زمن الاستدلال أعلى من النماذج الأصغر. الحد الأقصى لمخرجات النموذج البالغ 128,000 رمزًا سخي ولكنه محدود؛ قد يتم اقتطاع التوليدات الطويلة جدًا إذا تجاوز المخرج هذا الحد. لم يتم تقديم أي أرقام عن زمن الاستجابة أو السرعة بشكل عام.
المعيار الوحيد المحدد المقدم هو GPQA Diamond بنتيجة 92.0. للمقارنة، نماذج OpenAI السابقة مثل GPT-4 (أغسطس 2023) سجلت حوالي 38.0 على GPQA (المستوى الأعلى من Diamond). أما GPT-4o (مايو 2024) فقد سجل ما يقارب 75-80 على GPQA Diamond (المعروف علنًا). لذلك، يُظهر هذا النموذج تحسنًا. بالنسبة للمعايير الأخرى مثل MMLU وHumanEval، لم يتم تقديم أي بيانات؛ يجب على المستخدمين افتراض أداء قوي نموذجي متوقع من نموذج رائد من OpenAI. الفارق الرئيسي هو حجم السياق والمخرجات: GPT-4o يمتلك سياق 128K ومخرجات 16K، بينما هذا النموذج يمتلك سياق 1.05M ومخرجات 128K. لذا بالنسبة للمستندات الطويلة جدًا، هذا النموذج هو الخيار الأفضل.
لا يتم تضمين أي معايير متعددة الوسائط (مثل التعليق على الصور أو الإجابة على الأسئلة البصرية) في الحقائق المقدمة. ومع ذلك، نظرًا لأن النموذج يدعم إدخال الصور والملفات، فمن المعقول افتراض أنه يؤدي أداءً جيدًا في مهام اللغة البصرية القياسية، ومن المحتمل أن يكون مشابهًا أو أفضل من قدرات الرؤية لـ GPT-4o. على المستخدمين المهتمين بدقة الوسائط المتعددة المحددة اختبار النموذج على مجموعات البيانات الخاصة بهم. تعطي درجة GPQA Diamond (نص فقط) خطًا أساسيًا للاستدلال، لكنها لا تغطي الاستدلال البصري. بالنسبة للمهام التي تتطلب قراءة النص من الصور، يستخدم النموذج التعرف الضوئي على الحروف داخليًا، لكن لا يتم توفير أرقام دقة OCR منفصلة.
تسعير نموذج openai/gpt-5.4-2026-03-05 على OrcaRouter غير معلن علنًا في المعلومات المتاحة. عادةً، النماذج ذات نوافذ السياق الكبيرة جدًا وحدود الإخراج العالية تتطلب سعرًا أعلى لكل رمز بسبب الموارد الحاسوبية اللازمة. للحصول على التسعير الحالي، يُرجى الرجوع إلى لوحة تحكم OrcaRouter أو الاتصال بدعمهم. عند التخطيط للميزانية، ضع في اعتبارك أن الحد الأقصى العالي للإخراج (128K رمزًا) قد يؤدي إلى فواتير أكبر لكل طلب. بعض المنصات تقدم خصومات تخزين مؤقت للطلبات المتكررة؛ راجع وثائق OrcaRouter للتفاصيل. بالنسبة لأعباء العمل الحساسة من حيث التكلفة، قيّم ما إذا كانت النماذج الأصغر يمكنها تحقيق نتائج مقبولة لجزء من سير العمل.
قد يقدم OrcaRouter آليات تخزين مؤقت حيث يتم تخزين المطالبات المتكررة عبر الطلبات بشكل مؤقت لتقليل التكلفة. هذا شائع بين العديد من مزودي الـ API. بالنسبة لنموذج بذاكرة سياق تبلغ 1.05M، يمكن أن يكون التخزين المؤقت مفيدًا بشكل خاص إذا كنت تستخدم غالبًا نفس موجه النظام أو مستندًا ثابتًا كبيرًا. ومع ذلك، فإن سياسات التخزين المؤقت المحددة لهذا النموذج غير مفصلة في الحقائق المقدمة. من المحتمل أن تتمكن من تمكين التخزين المؤقت عن طريق تعيين الرؤوس المناسبة أو استخدام الميزات المدمجة في OrcaRouter. بدون تخزين مؤقت، يعالج كل طلب السياق الكامل، لذا تتزايد التكاليف خطيًا مع طول الإدخال. لتحسين الأداء، قم بمعالجة الإدخالات مسبقًا لإزالة المحتوى غير ذي الصلة قبل إرسالها.
لا توجد أرقام أسعار لأي نموذج في الحقائق. كملاحظة عامة، تميل النماذج ذات النوافذ السياقية الأكبر وتواريخ الإصدار الأحدث إلى أن تكون أسعارها أعلى من النماذج السابقة. نموذج GPT-4o، الذي يتمتع بسياق 128 ألف وإخراج 16 ألف، سيكون على الأرجح أرخص من هذا النموذج. بالنسبة للطلبات القصيرة المتكررة، قد تكون تكلفة GPT-4o الأقل أكثر اقتصادية. بالنسبة لمهام المستندات الطويلة، قد تكون نافذة السياق لـ GPT-4o غير كافية، مما يضطر إلى التقسيم والاستدعاءات المتعددة؛ في هذه الحالة، قد تكون التكلفة الأعلى لكل رمز مميز (token) لهذا النموذج أقل في المجمل لأنها تتجنب المعالجة الإضافية. يجب على المستخدمين إجراء تقديرات التكلفة الخاصة بهم بناءً على أنماط الاستخدام الفعلية.
قم بتعيين الرابط الأساسي إلى https://api.orcarouter.ai/v1 واستخدم معرف النموذج "openai/gpt-5.4-2026-03-05" في جسم الطلب. واجهة البرمجة (API) متوافقة تمامًا مع عميل OpenAI الخاص بـ Python، وcurl، أو أي عميل HTTP يدعم نقطة نهاية chat completions. مثال باستخدام مكتبة openai في Python: ```python import openai client = openai.OpenAI(base_url="https://api.orcarouter.ai/v1", api_key="YOUR_KEY") response = client.chat.completions.create( model="openai/gpt-5.4-2026-03-05", messages=[{"role":"user","content":"Explain quantum computing"}], max_tokens=2048 ) ``` جميع المعلمات القياسية مدعومة. تذكر استبدال YOUR_KEY بمفتاح OrcaRouter API.
المعلمات الأساسية المطلوبة هي "model" (سلسلة نصية، يجب أن تكون "openai/gpt-5.4-2026-03-05") و"messages" (مصفوفة من كائنات الرسائل). يتطلب كل كائن رسالة "role" (system، user، أو assistant) و"content". للإدخال متعدد الوسائط، يمكن أن يكون المحتوى مصفوفة من أجزاء المحتوى (نص، image_url، أو ملف). يدعم النموذج أيضًا معامل "max_tokens" (عدد صحيح يصل إلى 128,000). إذا تم حذفه، فقد يقوم النموذج بالتوليد حتى حالة التوقف. تشمل المعاملات الاختيارية الأخرى temperature، top_p، frequency_penalty، presence_penalty، stop، وstream. كلها تتبع مواصفات OpenAI Chat Completions.
تتضمن عملية الترحيل تغيير عنوان URL الأساسي وربما تحديث مفتاح API. إذا كان الكود الخاص بك يستخدم حالياً عميل بايثون من OpenAI مع عنوان URL الأساسي الافتراضي (api.openai.com)، فكل ما عليك فعله هو إنشاء عميل جديد باستخدام base_url="https://api.orcarouter.ai/v1" ومفتاح API الخاص بـ OrcaRouter. يتغير معرف النموذج من اسم نموذج OpenAI (مثل "gpt-5.4-2026-03-05") إلى "openai/gpt-5.4-2026-03-05" (لاحظ بادئة المزود). جميع المعلمات الأخرى تبقى كما هي. اختبر أولاً بطلب بسيط. قد يكون لهذا النموذج سلوك مختلف قليلاً عن نفس النموذج عند الوصول إليه مباشرة عبر OpenAI، لكنه يجب أن يكون مطابقاً وظيفياً لمعظم حالات الاستخدام.
GPT-4o (وتحديدًا الإصدار gpt-4o-2024-08-06) يحتوي على نافذة سياقية تبلغ 128,000 رمزًا وحد أقصى للإخراج يبلغ 16,384 رمزًا. في المقابل، يوفر openai/gpt-5.4-2026-03-05 نافذة سياقية تبلغ 1,050,000 رمزًا (أكبر بحوالي 8.2 مرات) وحد أقصى للإخراج يبلغ 128,000 رمزًا (أكبر بحوالي 7.8 مرات). وهذا يجعل النموذج الأحدث أكثر ملاءمة بكثير للمهام التي تتضمن كتبًا كاملة، أو قواعد أكواد ضخمة، أو محادثات طويلة، وكذلك لإنشاء مخرجات موسعة مثل التقارير الكاملة. ومع ذلك، قد يتمتع GPT-4o باستدلال أسرع وتكلفة أقل. من ناحية المعايير، فإن درجة GPQA Diamond لنموذج GPT-4o أقل (تقريبًا 80) مقارنة بـ 92.0، مما يشير إلى استدلال أفضل في أسئلة مستوى الخريجين. بالنسبة للمهام التي تتناسب مع نافذة سياق GPT-4o، فإنه يظل بديلاً قويًا.
GPT-4 Turbo (gpt-4-turbo-2024-04-09) لديه نافذة سياق تبلغ 128,000 رمزًا، وأقصى إخراج يبلغ 4,096 رمزًا. درجة GPQA Diamond الخاصة به أقل بشكل ملحوظ (حوالي 38). لذلك، يتفوق عليه نموذج 5.4 في كل من السياق والإخراج والاستدلال. نظرًا لأن GPT-4 Turbo أقدم، فقد يظل مستخدمًا في المهام القصيرة منخفضة التكلفة، ولكن بالنسبة لأي عبء عمل طويل السياق أو عالي الاستدلال، فإن هذا النموذج متفوق. كما يدعم النموذج الأحدث إدخال الصور والملفات بشكل أصلي، بينما تم تقديم قدرات الرؤية في GPT-4 Turbo لاحقًا وليست مدمجة بنفس القدر.
من المحتمل أن يوفر OrcaRouter نماذج OpenAI أخرى (مثل openai/gpt-4o و openai/gpt-4-turbo) بالإضافة إلى نماذج من مزودين آخرين. إذا كنت بحاجة إلى نافذة سياقية أكبر من 128K رمز ولكن أصغر من 1.05M، فقد تفكر في نماذج مثل Claude 3.5 Sonnet من Anthropic (سياق 200K) أو Gemini 1.5 Pro من Google (سياق 1M). يعتمد الاختيار على متطلباتك المحددة للاستدلال، ودعم الوسائط المتعددة، وطول المخرجات. يتميز هذا النموذج بمزيج من السياق الكبير جدًا ودرجة الاستدلال العالية. للحصول على أفضل النتائج، اختبر حالة الاستخدام الخاصة بك مع طلب عينة عبر API الخاص بـ OrcaRouter لمقارنة جودة المخرجات عبر النماذج.
متوافق مع OpenAI — أبقِ على SDK الحالي
https://api.orcarouter.ai/v1from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.orcarouter.ai/v1",
api_key="$ORCAROUTER_API_KEY",
)
response = client.chat.completions.create(
model="openai/gpt-5.4-2026-03-05",
messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}],
)
print(response.choices[0].message.content)include_reasoningmax_completion_tokensmax_tokensreasoningresponse_formatseedstreamstructured_outputstool_choicetools| الفئة | الإدخال / 1M توكن | الإخراج / 1M توكن | قراءة الذاكرة المؤقتة / 1M |
|---|---|---|---|
| ≤ 272K | $2.50 | $15.00 | $0.250 |
| ≤ ∞ | $5.00 | $22.50 | $0.500 |
| يتم تحديد الفئة حسب عدد رموز الإدخال لكل طلب | |||
تقدير بناءً على السعر المُعلن
تسعير متدرّج — يستخدم هذا التقدير أسعار المستوى الأساسي.
تقدير فقط — يعتمد العدد الفعلي للرموز على مُجزّئ الرموز الخاص بالمزوّد.
GET /api/public/models/openai/gpt-5.4-2026-03-05فتح @misc{orcarouter_gpt_5_4_2026_03_05,
title = {openai/gpt-5.4-2026-03-05 API},
author = {openai},
year = {n.d.},
howpublished = {OrcaRouter},
url = {https://www.orcarouter.ai/models/openai/gpt-5.4-2026-03-05}
}openai. (n.d.). openai/gpt-5.4-2026-03-05 API. OrcaRouter. https://www.orcarouter.ai/models/openai/gpt-5.4-2026-03-05