OpenAI GPT-5.4 Pro مع سياق 1.05M ومخرجات 128K، يتم الوصول عبر OrcaRouter API.
openai/gpt-5.4-pro-2026-03-05 هو نموذج لغة كبير من OpenAI، يتم الوصول إليه عبر واجهة برمجة تطبيقات OrcaRouter. إنه إصدار من سلسلة GPT-5.4 Pro تم إصداره في 5 مارس 2026. يدعم النموذج ثلاثة أنماط إدخال:…
يتميز النموذج بأداء متميز في المهام التي تتطلب فهماً عميقاً للسياقات الطويلة والمدخلات متعددة الوسائط. يمكنه تلخيص مستندات تتجاوز مليون رمز، والإجابة على الأسئلة استناداً إلى مصادر تفصيلية، وإنشاء تقارير شاملة. أما في مجال البرمجة، فيمكنه تصحيح الأخطاء، وشرح، وإعادة هيكلة قواعد أكواد كبيرة. يدعم الترجمة، والكتابة الإبداعية، واستخراج البيانات من الملفات. تسمح له قدرته متعددة الوسائط بتحليل الصور (مثل لقطات الشاشة والرسوم البيانية) وتفسير محتويات الملفات في وقت واحد، مما يتيح سير عمل معقدة مثل معالجة الفواتير الآلية أو مراجعة الأوراق العلمية.
أفضل حالات الاستخدام تتضمن معالجة ملفات القضايا القانونية بأكملها، وتحليل الأدلة الفنية التي تمتد لمئات الصفحات، وإنشاء محتوى طويل مثل الكتب أو مسودات السيناريوهات، وإجراء تفكير معقد على مجموعات بيانات كبيرة. في بيئات المؤسسات، يمكن استخدامها لمراجعة العقود، والتحقق من الامتثال، وإدارة المعرفة حيث تكون المستندات طويلة. يستفيد المطورون من قدرتها على الحفاظ على السياق عبر قواعد الشفرة الكبيرة جداً لمراجعة الشفرة، وإنشاء التوثيق، وإعادة الهيكلة. المهام متعددة الوسائط مثل تفسير الرسوم البيانية، أو الصور الطبية، أو الملاحظات المكتوبة بخط اليد إلى جانب النص هي أيضاً تطبيقات قوية.
اختر نموذجًا أرخص للمهام القصيرة على مستوى الجملة، أو التصنيف البسيط، أو السيناريوهات عالية الإنتاجية حيث لا حاجة إلى سياق كبير. بالنسبة للمحادثات ذات الدورة الواحدة، أو ترجمة النصوص القصيرة، أو التلخيص الأساسي للمقالات القصيرة، توفر النماذج ذات نوافذ السياق الأصغر (مثل 128 ألف رمز) تكلفة أقل وأوقات استجابة أسرع. أيضًا، إذا كان إدخالك نصيًا بحتًا وأقل من 100 ألف رمز، فقد يكون النموذج الأصغر كافيًا. نافذة السياق البالغة 1.05 مليون رمز تضيف عبئًا حسابيًا؛ استخدامها مع استفسارات صغيرة جدًا غير فعال. قيّم متوسط طول الإدخال ومدى تعقيد المهمة لاتخاذ القرار.
يقوم النموذج بمعالجة المستندات الطويلة في تمريرة سياق واحدة، مستخدمًا آلية الانتباه الخاصة به لربط المعلومات عبر النافذة بأكملها. يمكنه استرجاع الحقائق بدقة، وأداء التفكير المنطقي، وتوليد ملخصات متماسكة حتى عندما تكون التفاصيل ذات الصلة متباعدة. على سبيل المثال، يمكنه الإجابة عن أسئلة تربط بين معلومات من الصفحة 1 والصفحة 1000 من كتاب. ومع ذلك، قد تؤدي السياقات الطويلة جدًا إلى زيادة زمن الاستجابة واستهلاك الرموز المميزة. للحصول على أداء مثالي، قم بتنظيم استفساراتك بوضوح ووضع المعلومات الهامة بالقرب من بداية السياق أو نهايته.
لا توجد درجات قياس أداء محددة مذكورة في إدخال الكتالوج هذا. ومع ذلك، استنادًا إلى تصميمه كنموذج كبير، من المتوقع أن يؤدي أداءً جيدًا في المهام التي تستفيد من التفكير الطويل السياق، مثل استرجاع الإبرة في كومة القش، والإجابة على الأسئلة متعددة المستندات، والتلخيص الطويل. يسمح إدخاله متعدد الوسائط بفهم الصور في سياقها والتفكير فيها. أظهرت الإصدارات السابقة من GPT أداءً قويًا في معايير فهم اللغة وتوليدها. من المحتمل أن يحسن هذا النموذج من ذلك مع السياق الممتد وسعة الإخراج الأكبر.
تعتمد السرعة على طول الإدخال وطول الإخراج وعبء الخادم. النماذج ذات نوافذ السياق الكبيرة جدًا لديها بطبيعة الحال زمن استجابة أعلى لكل طلب بسبب التكلفة الحسابية لمعالجة العديد من الرموز. قد يؤدي الحد الأقصى للإخراج البالغ 128,000 رمزًا إلى أوقات توليد طويلة للمخرجات كاملة الطول. بالنسبة للتطبيقات في الوقت الفعلي، فكر في استخدام نموذج أصغر أو تحديد عدد الرموز. قد تقدم واجهة برمجة تطبيقات OrcaRouter استجابات متدفقة لتقليل الوقت حتى الرمز الأول. للحصول على توقعات زمن الاستجابة التفصيلية، راجع وثائق OrcaRouter أو قم بإجراء قياسات الأداء الخاصة بك باستخدام مدخلات تمثيلية.
قد يُظهر النموذج أداءً منخفضًا في السياقات الطويلة جدًا بسبب تخفيف الانتباه، على الرغم من تحسينه لمثل هذا الاستخدام. لا يزال التفكير متعدد الخطوات عبر الأجزاء البعيدة من السياق الكبير قد يفشل. إنه ليس محرك بحث وقد يهلوس عند فقدان المعلومات. قد يواجه فهم الصور صعوبة مع الصور منخفضة الدقة أو شديدة التشويه أو المخططات المعقدة. حد طول الإخراج هو 128 ألف رمز؛ قد يتطلب التوليد الطويل جدًا استدعاءات متعددة. بالإضافة إلى ذلك، قد تكون التكلفة عند أعداد الرموز العالية كبيرة. تحقق دائمًا من المخرجات المهمة للتأكد من دقتها.
بالمقارنة مع نماذج GPT السابقة مثل GPT-4 أو GPT-4o، يوفر هذا النموذج نافذة سياق أكبر بشكل كبير (1.05M مقابل 128K عادةً) وزيادة في الحد الأقصى للإخراج (128K مقابل 4K-8K). كما يضيف خاصية إدخال الملفات، التي لم تكن مدعومة في النماذج السابقة. لم يتم تقديم المكاسب الدقيقة في الأداء على المعايير القياسية، لكن السياق الأكبر يُتيح مهامًا كانت مستحيلة سابقًا، مثل معالجة الكتب كاملة دون تجزئة. إذا لم تكن قد تجاوزت GPT-4 بعد، فإن هذا النموذج يمثل ترقية كبيرة في السعة.
تفاصيل التسعير لهذا النموذج غير متوفرة في هذا الإدخال من الكتالوج. عادةً، يتم فوترة نماذج OpenAI لكل رمز (token) للإدخال والإخراج، مع رسوم إضافية لمعالجة الصور. للحصول على الأسعار الدقيقة، راجع صفحة تسعير OrcaRouter أو اتفاقية حسابك. لاحظ أن نافذة السياق الكبيرة وحد الإخراج العالي يعنيان أن طلبًا واحدًا يمكن أن يستهلك ملايين الرموز، مما يؤدي إلى تكاليف أعلى لكل استدعاء مقارنة بالنماذج الأصغر. لإدارة التكاليف، يمكنك تحديد الحد الأقصى للرموز وتحديد طول الإدخال إلى المحتوى الضروري فقط.
المفاضلة الرئيسية هي بين الكفاءة والتكلفة. استخدام نافذة سياق بحجم 1.05 مليون رمز لإدخالات قصيرة يُعد هدرًا للسعة والمال. وبالمثل، إنشاء 128 ألف رمز مكلف؛ بالنسبة للمخرجات الأقصر، قلّل من قيمة معامل max_tokens. إذا كان بالإمكان إنجاز مهمتك باستخدام نموذج أصغر (مثل GPT-4o-mini)، فسيكون ذلك أرخص. ومع ذلك، بالنسبة للمهام التي تحتاج حقًا إلى السياق الكبير، قد يكون هذا النموذج أكثر فعالية من حيث التكلفة من تجزئة البيانات عبر استدعاءات API متعددة باستخدام نموذج أصغر، لأنه يتجنب الرحلات الإضافية والتجميع اليدوي.
سياسات التخزين المؤقت غير محددة في هذا الإدخال في الكتالوج. بعض موفري واجهات برمجة التطبيقات يقدمون تخزينًا مؤقتًا للطلبات لتقليل التكاليف للرموز المكررة الأولية. تحقق من وثائق OrcaRouter أو اتصل بالدعم لمعرفة ما إذا كان التخزين المؤقت متاحًا لهذا النموذج. إذا كان التخزين المؤقت مدعومًا، فقد توفر في رموز الإدخال عن طريق إرسال سياق مكرر عبر طلبات متعددة. إذا لم يكن كذلك، فكر في تصميم طلباتك لتجنب البيانات الزائدة عند الإمكان. دائمًا راجع شروط خدمة OrcaRouter للحصول على أحدث المعلومات.
لتقدير التكاليف، احسب العدد التقريبي للرموز (tokens) في مدخلاتك والمخرجات المتوقعة. يمكنك تحويل النص إلى رموز باستخدام مكتبات مثل tiktoken. بالنسبة للصور، تُطبق تكلفة ثابتة للرموز (تختلف حسب حجم الصورة؛ راجع وثائق OrcaRouter). اضرب عدد الرموز في السعر لكل رمز (المدخلات، المخرجات، والصورة) واجمع النتائج. استخدم مكالمات اختبارية ببيانات تمثيلية لتحسين التقديرات. نظرًا لعدم توفير أسعار هذا النموذج، يجب الحصول على بطاقة الأسعار بشكل منفصل. راقب دائمًا الاستخدام عبر لوحة تحكم OrcaRouter لتجنب المفاجآت.
يمكنك استدعاء النموذج عبر واجهة برمجة التطبيقات المتوافقة مع OpenAI من OrcaRouter. عنوان URL الأساسي هو https://api.orcarouter.ai/v1. استخدم معرف النموذج "openai/gpt-5.4-pro-2026-03-05" في طلباتك. قم بالمصادقة باستخدام مفتاح API يُقدمه OrcaRouter. نقطة النهاية هي /chat/completions للتفاعلات الشبيهة بالدردشة. مثال على كود Python: openai.ChatCompletion.create(model="openai/gpt-5.4-pro-2026-03-05", messages=[...], max_tokens=128000). تدعم واجهة برمجة التطبيقات المعايير القياسية. تأكد من أن عميلك يستخدم عنوان URL الأساسي لـ OrcaRouter ومفتاح API الخاص بك.
يتم دعم معاملات إكمال الدردشة القياسية من OpenAI: model (مطلوب)، messages (مصفوفة من الكائنات مع role و content)، max_tokens (حتى 128000)، temperature (0-2، الافتراضي 1)، top_p، n، stop، presence_penalty، frequency_penalty، logit_bias، user، stream (قيمة منطقية للتدفق)، و response_format (مثل json_object). للإدخالات متعددة الوسائط، قم بتضمين أجزاء الصورة في المحتوى مع type "image_url" أو مرفقات الملفات وفقًا لوثائق OrcaRouter (نظرًا لأن إدخال الملف غير قياسي، تحقق من التفاصيل). قد تتوفر أيضًا معاملات مثل functions و tools و tool_choice.
للترحيل من أي واجهة برمجة تطبيقات متوافقة مع OpenAI، غيّر رابط القاعدة الأساسية إلى https://api.orcarouter.ai/v1 وحدّث اسم النموذج إلى "openai/gpt-5.4-pro-2026-03-05". استخدم مفتاح API الخاص بـ OrcaRouter بدلاً من مفتاح المزوّد السابق. تظل جميع الأكواد الأخرى (بنية الرسائل، الوسائط) متطابقة إذا كنت تستخدم حزمة تطوير OpenAI. بالنسبة لواجهات برمجة التطبيقات غير التابعة لـ OpenAI، قد تحتاج إلى تعديلها لتتوافق مع تنسيق طلبات OpenAI. اختبر أولاً باستخدام طلب بسيط. قد يكون لـ OrcaRouter حدود معدل مختلفة؛ راجع وثائقهم. بالنسبة لإدخالات الملفات، تأكد من أن عميلك يمكنه إرسال الملفات كـ base64 أو روابط URL حسب الحاجة.
عنوان URL الأساسي: https://api.orcarouter.ai/v1. معرف النموذج: 'openai/gpt-5.4-pro-2026-03-05'. يجب تضمين سلسلة معرف النموذج بالضبط في كل طلب. يشير عنوان URL الأساسي إلى نقطة نهاية واجهة برمجة التطبيقات v1 التي تنفذ مخطط OpenAI. استخدم هذه القيم في الكود الخاص بك بغض النظر عن لغة البرمجة. على سبيل المثال، في JavaScript: openai.baseURL = 'https://api.orcarouter.ai/v1'; openai.model = 'openai/gpt-5.4-pro-2026-03-05'. تأكد من عدم وجود شرطات مائلة زائدة أو أحرف إضافية.
GPT-4o لديه نافذة سياق تبلغ 128 ألف توكين وحد أقصى للإخراج يبلغ 16 ألف توكين (تقريبًا). يوفر هذا النموذج سياقًا أكثر بـ 8 مرات وإخراجًا أكثر بـ 8 مرات. كما يدعم GPT-4o المدخلات متعددة الوسائط (نص، صورة، صوت في بعض الإصدارات) لكنه يفتقر إلى وسيلة إدخال الملفات. هذا النموذج يدعم الملفات. من حيث القدرات، فإن GPT-4o كافٍ لمعظم المهام التي تقل عن 100 ألف توكين. إذا كانت مهامك تتطلب معالجة مستندات أو ملفات طويلة جدًا، فإن هذا النموذج يمثل ترقية واضحة. أما بالنسبة للمهام القصيرة، فقد يكون GPT-4o أكثر فعالية من حيث التكلفة.
Claude 3.5 Sonnet من Anthropic يحتوي على نافذة سياقية تبلغ 200K رمز وإخراج أقصى يبلغ 8K رمز. هذا النموذج يتفوق عليه في كلا المقياسين (سياق 1.05M، إخراج 128K). يدعم Claude أيضًا المدخلات متعددة الوسائط (نصوص، صور) ولكن ليس إدخال الملفات. يشتهر Claude بقدرته القوية على اتباع التعليمات وميزات الأمان. بالنسبة للمهام ذات السياق الطويل جدًا، قد يتفوق هذا النموذج على Claude. ومع ذلك، قد يكون Claude خيارًا أفضل إذا كانت الأولوية للتكلفة أو إذا كنت بحاجة إلى نموذج أصغر مع زمن انتقال أقل. كلا النموذجين متاحان عبر OrcaRouter.
جيميني 1.5 برو من Google يقدم نافذة سياق تصل إلى مليون رمز (مشابهة) وإخراج أقصى يبلغ 8K رمزًا. يتمتع هذا النموذج بميزة طفيفة في السياق (1.05M مقابل 1M) وإخراج أكبر بكثير (128K مقابل 8K). كما يدعم جيميني المدخلات متعددة الوسائط (نص، صورة، صوت، فيديو) وإدخال الملفات، لكن الفيديو غير مدعوم في هذا النموذج. قد يتفوق جيميني في المهام التي تتضمن الصوت أو الفيديو. بالنسبة للنصوص الخالصة، الصور، ومعالجة الملفات مع سياق وإخراج طويلين جدًا، هذا النموذج تنافسي.
اختر هذا النموذج عندما تحتاج إلى أكبر نافذة سياق متاحة (1.05 مليون رمز) وأكبر سعة إخراج (128 ألف رمز) في استدعاء API واحد. إنه مفيد بشكل خاص لمهام مثل تلخيص سلاسل كتب كاملة، أو تحليل أرشيفات قانونية كاملة، أو إنشاء تقارير شاملة. إذا كان مدخلك يتضمن ملفات (مثل PDFs، جداول بيانات) إلى جانب النصوص والصور، فإن هذا النموذج يدعم الأنواع الثلاثة. بالنسبة للمهام الأبسط، توفر البدائل مثل GPT-4o-mini وClaude Haiku وGemini Flash تكلفة أقل واستجابة أسرع؛ اختر بناءً على المقايضات.
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-pro-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 |
|---|---|---|
| ≤ 272K | $30.00 | $180.00 |
| ≤ ∞ | $60.00 | $270.00 |
| 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-pro-2026-03-05فتح @misc{orcarouter_gpt_5_4_pro_2026_03_05,
title = {openai/gpt-5.4-pro-2026-03-05 API},
author = {openai},
year = {n.d.},
howpublished = {OrcaRouter},
url = {https://www.orcarouter.ai/models/openai/gpt-5.4-pro-2026-03-05}
}openai. (n.d.). openai/gpt-5.4-pro-2026-03-05 API. OrcaRouter. https://www.orcarouter.ai/models/openai/gpt-5.4-pro-2026-03-05