OpenAI GPT-5.4 Pro mit 1.05M Kontext und 128K Ausgabe, zugänglich über die OrcaRouter-API.
openai/gpt-5.4-pro-2026-03-05 ist ein großes Sprachmodell von OpenAI, das über die API von OrcaRouter zugänglich ist. Es ist eine Version der GPT-5.4 Pro-Serie, die am 5. März 2026 veröffentlicht…
Das Modell zeichnet sich bei Aufgaben aus, die ein tiefes Verständnis langer Kontexte und multimodaler Eingaben erfordern. Es kann Dokumente mit über einer Million Token zusammenfassen, Fragen auf Basis detaillierten Quellenmaterials beantworten und umfassende Berichte erstellen. Für die Programmierung kann es große Codebasen debuggen, erklären und umstrukturieren. Es unterstützt Übersetzung, kreatives Schreiben und Datenextraktion aus Dateien. Seine multimodale Fähigkeit ermöglicht es, Bilder (z. B. Screenshots, Diagramme) zu analysieren und Dateiinhalte gleichzeitig zu interpretieren, was komplexe Arbeitsabläufe wie automatisierte Rechnungsverarbeitung oder wissenschaftliche Papierprüfung ermöglicht.
Zu den besten Anwendungsfällen gehören die Verarbeitung ganzer Rechtsakten, die Analyse hunderte Seiten langer technischer Handbücher, das Erstellen von Langtexten wie Büchern oder Drehbuchentwürfen sowie die Durchführung komplexer Überlegungen über große Datensätze. In Unternehmen kann es für die Vertragsprüfung, Compliance-Kontrollen und das Wissensmanagement eingesetzt werden, wenn Dokumente sehr umfangreich sind. Entwickler profitieren von seiner Fähigkeit, bei der Code-Überprüfung, Dokumentationserstellung und Refaktorierung den Kontext über sehr große Codebasen hinweg beizubehalten. Auch multimodale Aufgaben wie das Interpretieren von Diagrammen, medizinischen Bildern oder handschriftlichen Notizen zusammen mit Text sind starke Anwendungen.
Wählen Sie ein günstigeres Modell für kurze satzweise Aufgaben, einfache Klassifikation oder Hochdurchsatz-Szenarien, bei denen ein großer Kontext nicht erforderlich ist. Für Einzel-Chats, die Übersetzung kurzer Texte oder einfache Zusammenfassungen kurzer Artikel bieten Modelle mit kleineren Kontextfenstern (z. B. 128K Tokens) geringere Kosten und schnellere Antwortzeiten. Wenn Ihre Eingabe zudem rein textuell ist und unter 100K Tokens liegt, kann ein kleineres Modell ausreichen. Das 1.05M-Kontextfenster erhöht den Rechenaufwand; seine Nutzung für winzige Prompts ist ineffizient. Bewerten Sie die durchschnittliche Eingabelänge und die Aufgabenkomplexität, um zu entscheiden.
Das Modell verarbeitet lange Dokumente in einem einzigen Kontextdurchlauf und nutzt seinen Aufmerksamkeitsmechanismus, um Informationen über das gesamte Fenster hinweg zu verknüpfen. Es kann Fakten genau abrufen, Schlussfolgerungen ziehen und kohärente Zusammenfassungen erstellen, selbst wenn die relevanten Details weit voneinander entfernt sind. Beispielsweise kann es Fragen beantworten, die Informationen von Seite 1 und Seite 1000 eines Buches verknüpfen. Allerdings können sehr lange Kontexte die Latenz und die Token-Nutzung erhöhen. Für optimale Leistung sollten Sie Ihre Eingabeaufforderungen klar strukturieren und wichtige Informationen am Anfang oder Ende des Kontextes platzieren.
In diesem Katalogeintrag werden keine spezifischen Benchmark-Ergebnisse angegeben. Aufgrund seines Designs als Large-Pro-Modell wird jedoch erwartet, dass es bei Aufgaben, die von langen Kontextüberlegungen profitieren, wie z. B. Nadel-im-Heuhaufen-Abruf, Multi-Dokumenten-Fragenbeantwortung und Langtext-Zusammenfassung, gute Ergebnisse liefert. Seine multimodale Eingabe ermöglicht es, Bilder im Kontext zu verstehen und darüber zu schlussfolgern. Frühere Versionen von GPT haben starke Leistungen bei Sprachverständnis- und Generierungs-Benchmarks gezeigt. Dieses Modell verbessert diese wahrscheinlich durch den erweiterten Kontext und die größere Ausgabekapazität.
Die Geschwindigkeit hängt von der Eingabelänge, der Ausgabelänge und der Serverlast ab. Modelle mit sehr großen Kontextfenstern haben aufgrund des rechenintensiven Aufwands zur Verarbeitung vieler Token naturgemäß eine höhere Latenz pro Anfrage. Die maximale Ausgabe von 128.000 Token kann bei vollständigen Ausgaben zu langen Generierungszeiten führen. Verwenden Sie für Echtzeitanwendungen ein kleineres Modell oder begrenzen Sie die Tokenanzahl. Die API von OrcaRouter bietet möglicherweise Streaming-Antworten, um die Zeit bis zum ersten Token zu verkürzen. Detaillierte Erwartungen zur Latenz finden Sie in der Dokumentation von OrcaRouter oder führen Sie eigene Benchmarks mit repräsentativen Eingaben durch.
Das Modell kann bei sehr langen Kontexten eine reduzierte Leistung aufgrund von Aufmerksamkeitsverdünnung aufweisen, obwohl es für solche Anwendungen optimiert ist. Mehrschrittiges Schließen über entfernte Teile eines großen Kontextes kann dennoch fehlschlagen. Es ist keine Suchmaschine und kann halluzinieren, wenn Informationen fehlen. Das Bildverständnis kann mit niedriger Auflösung, stark verzerrten oder komplexen Diagrammen Probleme haben. Die Ausgabelänge von 128K Token ist eine Grenze; extrem lange Generierungen erfordern möglicherweise mehrere Aufrufe. Darüber hinaus können die Kosten bei hohen Token-Zahlen erheblich sein. Überprüfen Sie kritische Ausgaben stets auf Richtigkeit.
Verglichen mit früheren GPT-Modellen wie GPT-4 oder GPT-4o bietet dieses Modell einen deutlich größeren Kontextfenster (1,05 Mio. gegenüber typischerweise 128K) und eine erhöhte maximale Ausgabe (128K gegenüber 4K-8K). Zudem wird die Dateieingabe-Modalität hinzugefügt, die frühere Modelle nicht unterstützten. Die genauen Leistungssteigerungen bei Standard-Benchmarks sind nicht angegeben, aber der größere Kontext ermöglicht Aufgaben, die zuvor nicht machbar waren, wie die Verarbeitung ganzer Bücher ohne Aufteilung. Falls Sie noch nicht über GPT-4 hinausgegangen sind, stellt dieses Modell ein bedeutendes Upgrade der Kapazität dar.
Preisdetails für dieses Modell werden in diesem Katalogeintrag nicht bereitgestellt. Normalerweise werden OpenAI-Modelle pro Token für Eingabe und Ausgabe abgerechnet, mit zusätzlichen Gebühren für die Bildverarbeitung. Die genauen Tarife finden Sie auf der Preisseite von OrcaRouter oder in Ihrer Kontovereinbarung. Beachten Sie, dass das große Kontextfenster und die hohe Ausgabegrenze bedeuten, dass eine einzelne Anfrage Millionen von Token verbrauchen kann, was zu höheren Kosten pro Aufruf im Vergleich zu kleineren Modellen führt. Um die Kosten zu kontrollieren, können Sie die maximalen Token begrenzen und die Eingabelänge auf den notwendigen Inhalt beschränken.
Der Hauptkompromiss liegt zwischen Leistungsfähigkeit und Kosten. Die Verwendung eines 1,05M-Kontextfensters für kurze Eingaben verschwendet Kapazität und Geld. Ebenso ist die Generierung von 128K Tokens teuer; reduzieren Sie bei kürzeren Ausgaben den Parameter max_tokens. Wenn Ihre Aufgabe mit einem kleineren Modell (z. B. GPT-4o-mini) bewältigt werden kann, ist dies günstiger. Für Aufgaben, die jedoch wirklich den großen Kontext benötigen, kann dieses Modell kosteneffizienter sein, als Daten mit einem kleineren Modell über mehrere API-Aufrufe zu chunkieren, da es zusätzliche Roundtrips und manuelles Zusammenfügen vermeidet.
Caching-Richtlinien sind in diesem Katalogeintrag nicht angegeben. Einige API-Anbieter bieten Prompt-Caching an, um Kosten für wiederholte Präfix-Token zu senken. Überprüfen Sie die Dokumentation von OrcaRouter oder kontaktieren Sie den Support, um zu erfahren, ob Caching für dieses Modell verfügbar ist. Falls Caching unterstützt wird, können Sie bei Eingabe-Token sparen, indem Sie doppelten Kontext in mehreren Anfragen senden. Falls nicht, sollten Sie Ihre Prompts so gestalten, dass redundante Daten möglichst vermieden werden. Lesen Sie stets die Nutzungsbedingungen von OrcaRouter für die aktuellsten Informationen.
Um Kosten zu schätzen, berechnen Sie die ungefähre Anzahl von Tokens in Ihrer Eingabe und der erwarteten Ausgabe. Sie können Text mit Bibliotheken wie tiktoken tokenisieren. Für Bilder gilt ein fester Token-Preis (variiert je nach Bildgröße; konsultieren Sie die OrcaRouter-Dokumentation). Multiplizieren Sie die Token-Anzahlen mit dem Preis pro Token (Eingabe, Ausgabe und Bild) und summieren Sie. Verwenden Sie Testaufrufe mit repräsentativen Daten, um die Schätzungen zu verfeinern. Da die Preisgestaltung dieses Modells nicht bereitgestellt wird, müssen Sie die Preisliste separat einholen. Überwachen Sie die Nutzung stets über das Dashboard von OrcaRouter, um Überraschungen zu vermeiden.
Sie rufen das Modell über die OpenAI-kompatible API von OrcaRouter auf. Die Basis-URL lautet https://api.orcarouter.ai/v1. Verwenden Sie die Modell-ID "openai/gpt-5.4-pro-2026-03-05" in Ihren Anfragen. Authentifizieren Sie sich mit einem von OrcaRouter bereitgestellten API-Schlüssel. Der Endpunkt ist /chat/completions für chat-basierte Interaktionen. Beispiel-Python-Code: openai.ChatCompletion.create(model="openai/gpt-5.4-pro-2026-03-05", messages=[...], max_tokens=128000). Die API unterstützt Standardparameter. Stellen Sie sicher, dass Ihr Client die OrcaRouter-Basis-URL und Ihren API-Schlüssel verwendet.
Standard-OpenAI-Chat-Completion-Parameter werden unterstützt: model (erforderlich), messages (Array von Objekten mit role und content), max_tokens (bis zu 128000), temperature (0-2, Standard 1), top_p, n, stop, presence_penalty, frequency_penalty, logit_bias, user, stream (Boolescher Wert für Streaming) und response_format (z. B. json_object). Für multimodale Eingaben fügen Sie Bildteile im Inhalt mit dem Typ "image_url" oder Dateianhänge gemäß der OrcaRouter-Dokumentation ein (da Dateieingaben nicht standardmäßig sind, überprüfen Sie die Spezifikationen). Parameter wie functions, tools und tool_choice können ebenfalls verfügbar sein.
Um von einer beliebigen OpenAI-kompatiblen API zu migrieren, ändern Sie Ihre Basis-URL zu https://api.orcarouter.ai/v1 und aktualisieren Sie den Modellnamen auf "openai/gpt-5.4-pro-2026-03-05". Verwenden Sie Ihren OrcaRouter-API-Schlüssel anstelle des Schlüssels des vorherigen Anbieters. Der gesamte andere Code (Nachrichtenstruktur, Parameter) bleibt identisch, wenn Sie das OpenAI SDK verwendet haben. Für Nicht-OpenAI-APIs müssen Sie möglicherweise Anpassungen an das OpenAI-Anfrageformat vornehmen. Testen Sie zuerst mit einer einfachen Anfrage. OrcaRouter kann andere Ratenbegrenzungen haben; lesen Sie deren Dokumentation. Für Dateieingaben stellen Sie sicher, dass Ihr Client Dateien als base64 oder URLs senden kann, je nach Anforderung.
Basis-URL: https://api.orcarouter.ai/v1. Modell-ID: "openai/gpt-5.4-pro-2026-03-05". Sie müssen die genaue Modell-ID-Zeichenfolge in jede Anfrage einfügen. Die Basis-URL verweist auf den v1-API-Endpunkt, der das OpenAI-Schema implementiert. Verwenden Sie diese Werte in Ihrem Code, unabhängig von der Programmiersprache. Zum Beispiel in JavaScript: openai.baseURL = 'https://api.orcarouter.ai/v1'; openai.model = 'openai/gpt-5.4-pro-2026-03-05'. Stellen Sie sicher, dass keine nachgestellten Schrägstriche oder zusätzlichen Zeichen vorhanden sind.
GPT-4o hat einen Kontextfenster von 128K Token und eine maximale Ausgabe von 16K Token (ungefähr). Dieses Modell bietet 8x mehr Kontext und 8x mehr Ausgabe. GPT-4o unterstützt auch multimodale Eingaben (Text, Bild, Audio in einigen Versionen), verfügt jedoch nicht über die Dateieingabe-Modalität. Dieses Modell beinhaltet Dateiunterstützung. In Bezug auf die Leistungsfähigkeit ist GPT-4o für die meisten Aufgaben unter 100K Token ausreichend. Wenn Ihre Arbeit die Verarbeitung extrem langer Dokumente oder Dateien erfordert, ist dieses Modell eine klare Verbesserung. Für kurze Aufgaben könnte GPT-4o kosteneffizienter sein.
Claude 3.5 Sonnet von Anthropic hat einen Kontextfenster von 200K Token und eine maximale Ausgabe von 8K Token. Dieses Modell übertrifft es in beiden Metriken (1,05M Kontext, 128K Ausgabe). Claude unterstützt auch multimodale Eingaben (Text, Bild), aber keine Dateieingabe. Claude ist bekannt für starke Befolgung von Anweisungen und Sicherheitsfunktionen. Bei sehr langen Kontextaufgaben könnte dieses Modell Claude übertreffen. Allerdings könnte Claude die bessere Wahl sein, wenn Ihre Priorität auf Kosten liegt oder wenn Sie ein kleineres Modell mit geringerer Latenz benötigen. Beide Modelle sind über OrcaRouter verfügbar.
Gemini 1.5 Pro von Google bietet ein Kontextfenster von bis zu 1 Million Tokens (vergleichbar) und eine maximale Ausgabe von 8K Tokens. Dieses Modell hat einen kleinen Vorteil im Kontext (1,05M vs. 1M) und eine viel größere Ausgabe (128K vs. 8K). Gemini unterstützt auch multimodale Eingaben (Text, Bild, Audio, Video) und Dateieingaben, aber Video wird von diesem Modell nicht unterstützt. Gemini kann sich bei Aufgaben mit Audio oder Video auszeichnen. Für die Verarbeitung von reinem Text, Bildern und Dateien mit sehr langem Kontext und großer Ausgabe ist dieses Modell wettbewerbsfähig.
Wählen Sie dieses Modell, wenn Sie den größten verfügbaren Kontextbereich (1,05 Mio. Tokens) und die größte Ausgabekapazität (128K Tokens) in einem einzigen API-Aufruf benötigen. Es ist besonders vorteilhaft für Aufgaben wie das Zusammenfassen ganzer Buchreihen, die Analyse vollständiger Rechtsarchive oder die Erstellung umfassender Berichte. Wenn Ihre Eingabe Dateien (z. B. PDFs, Tabellenkalkulationen) zusammen mit Text und Bildern umfasst, unterstützt dieses Modell alle drei. Für einfachere Aufgaben bieten Alternativen wie GPT-4o-mini, Claude Haiku oder Gemini Flash niedrigere Kosten und schnellere Antworten; wählen Sie basierend auf Kompromissen.
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-2026-03-05",
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-pro-2026-03-05Öffnen @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