GPT-5.4 Pro ist OpenAIs fortschrittlichstes Modell, das auf GPT-5.4's vereinheitlichter Architektur aufbaut und über verbesserte Argumentationsfähigkeiten für komplexe, risikoreiche Aufgaben verfügt. Es verfügt über ein 1M+ Token-Kontextfenster (922K Eingabe, 128K...
OpenAI GPT-5.4 Pro ist ein großes Sprachmodell von OpenAI, das ein Kontextfenster von 1,050,000 Token und eine maximale Ausgabe von 128,000 Token bietet. Es akzeptiert Text-, Bild- und Dateieingaben,…
GPT-5.4 Pro zeichnet sich bei Aufgaben aus, die das Behalten sehr langer Kontexte erfordern. Beispiele hierfür sind: das Zusammenfassen von buchlangen Texten, das Analysieren von Forschungsdaten aus mehreren Dateien, das Erstellen umfassender Berichte mit ausführlichem Hintergrund, das Führen kohärenter langer Gespräche und das Durchführen multimodaler Schlussfolgerungen über Dokumente mit Bildern. Sein großes Ausgabe-Token-Limit ermöglicht auch die Erzeugung langer Inhalte ohne mehrere Fortsetzungsaufrufe.
Für kurze, einfache Aufgaben wie die Beantwortung einer einzelnen Frage, Textklassifizierung oder Übersetzung einiger Sätze ist ein kleineres Modell mit geringerer Kontextkapazität (z. B. GPT-4o Mini oder GPT-4.1 Nano) typischerweise effizienter in Bezug auf Kosten und Latenz. Das große Kontextfenster und die hohe Kapazität von GPT-5.4 Pro gehen mit höheren Preisen pro Token und langsameren Antwortzeiten einher. Wählen Sie es nur, wenn die Aufgabe diesen Umfang tatsächlich erfordert.
Ja, GPT-5.4 Pro kann Bilder als Teil von mehrteiligen Unterhaltungen mit sehr großem Gesamtkontext akzeptieren. Sie können mehrere Bilder mit Text vermischt einfügen, alle innerhalb des 1,050,000-Token-Limits. Jedes Bild verbraucht Token proportional zu seiner Auflösung. Dies ermöglicht Aufgaben wie das Analysieren vieler Seiten eines gescannten Buches mit Abbildungen oder das Durchgehen eines langen visuellen Tutorials mit Schritt-für-Schritt-Bildern.
Ja, als Teil der OpenAI-kompatiblen API werden Funktionsaufrufe und Tool-Nutzung unterstützt. Sie können Funktionen definieren und das Modell entscheiden lassen, wann es sie aufruft. Das große Kontextfenster ermöglicht die Speicherung vieler Tool-Aufrufverläufe, wodurch erweiterte agentische Workflows über lange Sitzungen hinweg ermöglicht werden. Dies ist nützlich für komplexe Automatisierungen, die viele Denkschritte und externe Datenabrufe erfordern.
Nach den derzeit verfügbaren Informationen liegen keine öffentlich veröffentlichten Benchmark-Ergebnisse für OpenAI GPT-5.4 Pro vor. Die Leistung des Modells bei Standardmetriken wie MMLU, HumanEval oder GSM8K wurde nicht offengelegt. Ohne solche Daten sind direkte Leistungsvergleiche mit anderen Modellen (z. B. GPT-5.3 Pro oder Claude 4) nicht möglich. Benutzer sollten das Modell intern anhand ihrer spezifischen Aufgaben bewerten, um die Eignung festzustellen.
Die Verarbeitung von 1.050.000 Token in einer einzigen Anfrage erhöht die Zeit bis zum ersten Token (time-to-first-token) und die Gesamtlatenz erheblich. Das Modell muss die Aufmerksamkeit über den gesamten Kontext berechnen, was rechenintensiv ist. Die Genauigkeit bei Aufgaben nahe dem Ende des Kontexts kann nachlassen, wenn das Modell Schwierigkeiten hat, relevante Informationen zu finden; dies ist eine bekannte Einschränkung aller Langkontextmodelle. Für optimale Ergebnisse platzieren Sie kritische Informationen nahe dem Anfang oder Ende.
Zu den wichtigsten Einschränkungen gehören: höhere Kosten pro Token im Vergleich zu kleineren Modellen, langsamere Antwortzeiten aufgrund der Verarbeitung langer Kontexte, mögliche Genauigkeitseinbußen bei Details, die in der Mitte großer Kontexte verborgen sind, sowie das Fehlen öffentlich überprüfter Benchmark-Ergebnisse. Darüber hinaus kann die maximale Ausgabe von 128.000 Token, obwohl sie groß ist, bei sehr langen Generierungen mehrere Aufrufe erfordern. Die Eingabemodalitäten sind auf Text, Bild und Datei beschränkt; Audio und Video werden nicht direkt unterstützt.
Modelle mit typischen Kontexten von 128.000 Token (z. B. GPT-4o) können Eingaben, die größer als dieses Limit sind, nicht verarbeiten. Die Kapazität von 1.050.000 Token in GPT-5.4 Pro ermöglicht die Verarbeitung von etwa 8-mal mehr Text in einer einzelnen Anfrage, was es für die Analyse langer Dokumente überlegen macht, aber für kurze Aufgaben wahrscheinlich übertrieben ist. Der Kompromiss ist, dass Abfragen an kleinere Modelle viel schneller abgeschlossen werden und weniger kosten. Benchmarks von ähnlich großen Modellen deuten darauf hin, dass die Leistung bei Aufgaben, die in kleinere Fenster passen, vergleichbar sein könnte.
Die Preisgestaltung für GPT-5.4 Pro ist in den bereitgestellten Fakten nicht öffentlich detailliert. Üblicherweise berechnen Modelle mit sehr großen Kontextfenstern pro Token sowohl für Eingabe als auch Ausgabe, oft zu einem Aufpreis im Vergleich zu kleineren Varianten. OrcaRouter rechnet basierend auf der gesamten Token-Nutzung ab. Benutzer sollten die Preisseite von OrcaRouter für aktuelle Tarife konsultieren. Aufgrund des großen Kontexts kann selbst eine einzelne Anfrage Millionen von Token verbrauchen, sodass die Kosten schnell ansteigen können.
Der primäre Zielkonflikt ist der Tokenverbrauch. Eine einzelne Anfrage mit dem vollständigen 1.050.000-Token-Kontext kostet proportional um ein Vielfaches mehr als eine Anfrage mit 4.000 Token. Für Anwendungen, bei denen die meisten Abfragen kurz sind, ist GPT-5.4 Pro wahrscheinlich wirtschaftlich ineffizient. Erwägen Sie, häufig verwendeten Kontext zu cachen oder ein günstigeres Modell für die vorläufige Filterung zu verwenden. Einige Benutzer könnten von den Caching-Funktionen von OrcaRouter profitieren, um eine erneute Verarbeitung identischen Kontexts zu vermeiden.
OrcaRouter kann Caching-Mechanismen bereitstellen, die Prompt-Präfixe oder gesamte Kontextblöcke zwischenspeichern können. Wenn dieselbe Eingabe wiederholt gesendet wird, kann Caching die erneute Verarbeitung von Tokens vermeiden und sowohl Kosten als auch Latenz reduzieren. Für GPT-5.4 Pro kann das Zwischenspeichern langer gemeinsamer Präfixe (z. B. eines System-Prompts und eines Dokuments) besonders vorteilhaft sein. Überprüfen Sie die Dokumentation von OrcaRouter auf spezifische Caching-Richtlinien und Preise.
Verwenden Sie den standardmäßigen Chat-Completions-Endpunkt mit der Basis-URL https://api.orcarouter.ai/v1. Setzen Sie den Modellparameter auf openai/gpt-5.4-pro. Beispiel mit curl: curl https://api.orcarouter.ai/v1/chat/completions \ -H "Content-Type: application/json" \ -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \ -d '{ "model": "openai/gpt-5.4-pro", "messages": [{"role": "user", "content": "Summarize this 10,000 page book."}], "max_tokens": 128000 }' Stellen Sie sicher, dass Ihr API-Schlüssel Zugriff auf dieses Modell hat.
Die API unterstützt alle standardmäßigen OpenAI Chat-Completion-Parameter: model, messages, max_tokens, temperature, top_p, n, stream, stop, presence_penalty, frequency_penalty, logit_bias, user, tools, tool_choice und response_format. Für GPT-5.4 Pro kann max_tokens auf bis zu 128.000 gesetzt werden. Das Kontextfenster-Limit umfasst sowohl Eingabe- als auch Ausgabe-Tokens; stellen Sie sicher, dass die Gesamtzahl der Tokens (messages + max_tokens) 1.050.000 nicht überschreitet.
Ändern Sie die Basis-URL Ihrer Anwendung auf https://api.orcarouter.ai/v1 und ändern Sie die Modell-ID auf openai/gpt-5.4-pro. Verwenden Sie Ihren OrcaRouter-API-Schlüssel anstelle eines OpenAI-Schlüssels. Wenn Ihr vorhandener Code das OpenAI Python SDK verwendet, aktualisieren Sie die base_url und den Modellnamen. Es sind keine weiteren Code-Änderungen erforderlich. Stellen Sie sicher, dass Ihr API-Schlüssel die Berechtigung für dieses Modell hat. Testen Sie zuerst mit einem kleinen Kontext, um die Kompatibilität zu überprüfen.
Ja, Streaming wird unterstützt, indem der stream-Parameter auf true gesetzt wird. Die API gibt Chunks mit Delta-Inhalten zurück, wie beim standardmäßigen OpenAI-Streaming. Beachten Sie, dass aufgrund des großen Kontexts die Zeit bis zum ersten Token länger sein kann als bei kleineren Modellen. Streaming kann helfen, Teilergebnisse anzuzeigen, während die vollständige Antwort generiert wird. Verwenden Sie denselben chat.completions-Endpunkt mit stream: true.
Ohne Benchmark-Ergebnisse ist ein direkter Leistungsvergleich nicht möglich. Allerdings ist der Kontextfenster von GPT-5.4 Pro mit 1.050.000 Token größer als das typische GPT-5.3 Pro (das wahrscheinlich einen kleineren Kontext hat). Die maximale Ausgabe von 128.000 Token übertrifft ebenfalls frühere Modelle. Hinsichtlich der Modalitäten unterstützen beide Text, Bild und Datei. Das entscheidende Unterscheidungsmerkmal ist die Kontextkapazität, wodurch GPT-5.4 Pro besser für sehr lange Dokumente geeignet ist.
Claude 4 Opus von Anthropic bietet ebenfalls ein großes Kontextfenster (üblicherweise rund 200.000 Tokens). GPT-5.4 Pro's Fenster mit 1.050.000 Tokens ist deutlich größer. Allerdings kann Claude 4 Opus andere Stärken in Präzision und Sicherheit haben. Beide unterstützen multimodale Eingaben. Ohne öffentliche Benchmarks sollten Nutzer auf ihren eigenen Daten evaluieren. OrcaRouter kann beide Modelle für einen direkten Vergleich anbieten.
Gemini Ultra 2 von Google unterstützt ein Kontextfenster von bis zu 1.000.000 Token (in manchen Konfigurationen), ähnlich wie GPT-5.4 Pro. Beide haben große maximale Ausgabefähigkeiten. Gemini Ultra 2 unterstützt auch Bild- und Videoeingabe; GPT-5.4 Pro unterstützt kein Video direkt. Die Wahl kann von spezifischen Aufgabenanforderungen und der Kompatibilität mit dem Ökosystem abhängen. OrcaRouter bietet Zugriff auf beide Modelle über dieselbe API.
Für Abfragen, die 128.000 Token oder weniger umfassen, sind Modelle wie GPT-5.2 Turbo, GPT-4o Mini oder Claude 3 Haiku kosteneffizienter und schneller. Wenn die Aufgabe nur Text (keine Bilder) umfasst, können kleinere, reine Textmodelle sogar noch günstiger sein. GPT-5.4 Pro sollte am besten für Fälle reserviert werden, in denen sein riesiger Kontext unerlässlich ist, z. B. zur Analyse eines gesamten Buches oder einer massiven Protokolldatei. Für alltägliche Chats ist es übertrieben.
OpenAI-kompatibel — behalte dein bisheriges SDK
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",
messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}],
)
print(response.choices[0].message.content)include_reasoningmax_completion_tokensmax_tokensreasoningresponse_formatseedstreamstructured_outputstool_choicetools| Stufe | Eingabe / 1M Tokens | Ausgabe / 1M Tokens |
|---|---|---|
| ≤ 272K | $30.00 | $180.00 |
| ≤ ∞ | $60.00 | $270.00 |
| Stufe wird durch die Eingabe-Token-Anzahl jeder Anfrage bestimmt | ||
Schätzung auf Basis des Listenpreises
Gestaffelte Preise — diese Schätzung verwendet die Basisstufe.
Nur eine Schätzung — die tatsächliche Token-Anzahl hängt vom Tokenizer des Anbieters ab.
GET /api/public/models/openai/gpt-5.4-proÖffnen @misc{orcarouter_gpt_5_4_pro,
title = {GPT-5.4 Pro API},
author = {OpenAI},
year = {2026},
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}OpenAI. (2026). GPT-5.4 Pro API. OrcaRouter. https://www.orcarouter.ai/models/openai/gpt-5.4-pro