GPT-5.4 Pro es el modelo más avanzado de OpenAI, basado en la arquitectura unificada de GPT-5.4 con capacidades de razonamiento mejoradas para tareas complejas y de alto riesgo. Cuenta con una ventana de contexto de más de 1M de tokens (922K de entrada, 128K...
OpenAI GPT-5.4 Pro es un modelo de lenguaje grande de OpenAI que ofrece una ventana de contexto de 1,050,000 tokens y una salida máxima de 128,000 tokens. Acepta entradas de texto, imagen y archivos,…
GPT-5.4 Pro se destaca en tareas que requieren retención de contextos muy largos. Ejemplos incluyen: resumir textos de la extensión de un libro completo, analizar datos de investigación de múltiples archivos, generar informes completos con antecedentes extensos, mantener conversaciones coherentes de larga duración y realizar razonamiento multimodal sobre documentos con imágenes. Su gran límite de tokens de salida también permite producir contenido generado extenso sin necesidad de múltiples llamadas de continuación.
Para tareas cortas y simples, como responder una sola pregunta, clasificar texto o traducir algunas frases, un modelo más pequeño con menor capacidad de contexto (por ejemplo, GPT-4o Mini o GPT-4.1 Nano) suele ser más eficiente en costo y latencia. La amplia ventana de contexto y la alta capacidad de GPT-5.4 Pro conllevan un precio más alto por token y tiempos de respuesta más lentos. Elígelo solo cuando la tarea realmente requiera ese alcance.
Sí, GPT-5.4 Pro puede aceptar imágenes como parte de conversaciones de múltiples turnos con un contexto total muy grande. Puede incluir varias imágenes intercaladas con texto, todo dentro del límite de 1.050.000 tokens. Cada imagen consume tokens proporcionales a su resolución. Esto permite tareas como analizar muchas páginas de un libro escaneado con figuras, o revisar un tutorial visual largo con imágenes paso a paso.
Sí, como parte de la API compatible con OpenAI, se admite la llamada a funciones y el uso de herramientas. Puede definir funciones y hacer que el modelo decida cuándo llamarlas. La gran ventana de contexto permite almacenar muchos historiales de llamadas a herramientas, lo que posibilita flujos de trabajo agentivos extendidos durante sesiones largas. Esto es útil para la automatización compleja que requiere muchos pasos de razonamiento y recuperación de datos externos.
Según la información actual, no hay puntuaciones de referencia publicadas públicamente disponibles para OpenAI GPT-5.4 Pro. El rendimiento del modelo en métricas estándar como MMLU, HumanEval o GSM8K no ha sido revelado. Sin estos datos, no es posible realizar comparaciones directas de rendimiento con otros modelos (por ejemplo, GPT-5.3 Pro o Claude 4). Los usuarios deben evaluar el modelo internamente en sus tareas específicas para determinar su idoneidad.
Procesar 1,050,000 tokens en una sola solicitud aumenta significativamente el tiempo hasta el primer token y la latencia total. El modelo debe calcular la atención sobre todo el contexto, lo cual es computacionalmente intensivo. La precisión en tareas cercanas al final del contexto puede degradarse si el modelo tiene dificultades para localizar información relevante; esta es una limitación conocida para todos los modelos de contexto largo. Para obtener resultados óptimos, coloque la información crítica cerca del principio o del final.
Las limitaciones clave incluyen: mayor costo por token en comparación con modelos más pequeños, tiempos de respuesta más lentos debido al procesamiento de contexto largo, posible degradación de precisión en detalles enterrados en medio de contextos grandes, y falta de rendimiento de referencia verificado públicamente. Además, la salida máxima de 128,000 tokens, aunque grande, puede requerir múltiples llamadas para generaciones muy largas. Las modalidades de entrada se limitan a texto, imagen y archivo; el audio y el video no se admiten directamente.
Los modelos con contextos típicos de 128.000 tokens (por ejemplo, GPT-4o) no pueden manejar entradas mayores que ese límite. La capacidad de 1.050.000 tokens de GPT-5.4 Pro permite procesar aproximadamente 8 veces más texto en una sola solicitud, lo que lo hace superior para el análisis de documentos largos, pero probablemente excesivo para tareas cortas. La compensación es que las consultas de modelos más pequeños se completan mucho más rápido y cuestan menos. Los puntos de referencia de modelos de tamaño similar sugieren que el rendimiento puede ser comparable en tareas que se ajustan a ventanas más pequeñas.
El precio de GPT-5.4 Pro no se detalla públicamente en los hechos proporcionados. Por lo general, los modelos con ventanas de contexto muy grandes cobran por token tanto para la entrada como para la salida, a menudo con una prima en comparación con variantes más pequeñas. OrcaRouter factura según el uso total de tokens. Los usuarios deben consultar la página de precios de OrcaRouter para conocer las tarifas actuales. Debido al gran contexto, incluso una sola solicitud puede consumir millones de tokens, por lo que los costos pueden acumularse rápidamente.
La principal compensación es el consumo de tokens. Una sola solicitud que utiliza el contexto completo de 1,050,000 tokens cuesta proporcionalmente muchas veces más que una solicitud que utiliza 4,000 tokens. Para aplicaciones donde la mayoría de las consultas son cortas, GPT-5.4 Pro es probablemente económicamente ineficiente. Considere almacenar en caché el contexto usado con frecuencia o utilizar un modelo más barato para el filtrado preliminar. Algunos usuarios pueden beneficiarse de las funciones de caché de OrcaRouter para evitar reprocesar el contexto idéntico.
OrcaRouter puede proporcionar mecanismos de almacenamiento en caché que pueden almacenar en caché prefijos de prompt o bloques de contexto completos. Cuando se envía la misma entrada repetidamente, el almacenamiento en caché puede evitar reprocesar tokens, reduciendo tanto el costo como la latencia. Para GPT-5.4 Pro, el almacenamiento en caché de prefijos comunes largos (por ejemplo, un prompt del sistema y un documento) puede ser particularmente beneficioso. Consulte la documentación de OrcaRouter para conocer las políticas de almacenamiento en caché y los precios específicos.
Utiliza el endpoint estándar de chat completions con la URL base https://api.orcarouter.ai/v1. Establece el parámetro model a openai/gpt-5.4-pro. Ejemplo usando curl: ```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 }' ``` Asegúrate de que tu clave API tenga acceso a este modelo.
La API admite todos los parámetros estándar de completado de chat de OpenAI: model, messages, max_tokens, temperature, top_p, n, stream, stop, presence_penalty, frequency_penalty, logit_bias, user, tools, tool_choice y response_format. Para GPT-5.4 Pro, max_tokens puede establecerse hasta 128,000. El límite de la ventana de contexto incluye tanto tokens de entrada como de salida; asegúrese de que el total de tokens (messages + max_tokens) no supere 1,050,000.
Modifica la URL base de tu aplicación a https://api.orcarouter.ai/v1 y cambia el ID del modelo a openai/gpt-5.4-pro. Usa tu clave de API de OrcaRouter en lugar de una clave de OpenAI. Si tu código existente usa el SDK de Python de OpenAI, actualiza base_url y el nombre del modelo. No se requieren otros cambios en el código. Asegúrate de que tu clave de API tenga permiso para este modelo. Prueba primero con un contexto pequeño para verificar la compatibilidad.
Sí, el streaming es compatible estableciendo el parámetro stream en true. La API devuelve fragmentos con contenido delta, como en el streaming estándar de OpenAI. Tenga en cuenta que debido al contexto amplio, el tiempo hasta el primer token puede ser más largo que en modelos más pequeños. El streaming puede ayudar a mostrar resultados parciales a los usuarios mientras se genera la respuesta completa. Utilice el mismo endpoint chat.completions con stream: true.
Sin puntuaciones de referencia, no es posible una comparación directa de rendimiento. Sin embargo, la ventana de contexto de 1.050.000 tokens de GPT-5.4 Pro es más grande que la típica GPT-5.3 Pro (que probablemente tiene un contexto más pequeño). La salida máxima de 128.000 tokens también supera a modelos anteriores. En cuanto a modalidades, ambos admiten texto, imagen y archivo. El diferenciador clave es la capacidad de contexto, lo que hace que GPT-5.4 Pro sea mejor para documentos muy largos.
Claude 4 Opus de Anthropic también ofrece una ventana de contexto grande (comúnmente alrededor de 200,000 tokens). La ventana de 1,050,000 tokens de GPT-5.4 Pro es significativamente mayor. Sin embargo, Claude 4 Opus puede tener diferentes fortalezas en precisión y seguridad. Ambos admiten entradas multimodales. Sin puntos de referencia públicos, los usuarios deben evaluar con sus propios datos. OrcaRouter puede ofrecer ambos modelos para una comparación lado a lado.
Gemini Ultra 2 de Google admite una ventana de contexto de hasta 1,000,000 de tokens (en algunas configuraciones), similar a GPT-5.4 Pro. Ambos tienen grandes capacidades de salida máxima. Gemini Ultra 2 también admite entrada de imágenes y video; GPT-5.4 Pro no admite video directamente. La elección puede depender de los requisitos específicos de la tarea y la compatibilidad con el ecosistema. OrcaRouter proporciona acceso a ambos modelos a través de la misma API.
Para consultas que se ajusten a 128,000 tokens o menos, modelos como GPT-5.2 Turbo, GPT-4o Mini o Claude 3 Haiku son más rentables y rápidos. Si la tarea solo involucra texto (sin imágenes), los modelos más pequeños solo de texto pueden ser aún más baratos. GPT-5.4 Pro se reserva mejor para casos donde su vasto contexto es esencial, como analizar un libro entero o un archivo de registro masivo. Para charlas rutinarias, es excesivo.
Compatible con OpenAI: conserva tu SDK actual
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| Nivel | Entrada / 1M tokens | Salida / 1M tokens |
|---|---|---|
| ≤ 272K | $30.00 | $180.00 |
| ≤ ∞ | $60.00 | $270.00 |
| El nivel se selecciona por el número de tokens de entrada de cada solicitud | ||
Estimación según precio de lista
Precios por niveles: esta estimación usa las tarifas del nivel base.
Solo una estimación: el número real de tokens depende del tokenizador del proveedor.
GET /api/public/models/openai/gpt-5.4-proAbrir @misc{orcarouter_gpt_5_4_pro,
title = {GPT-5.4 Pro API},
author = {OpenAI},
year = {2026},
howpublished = {OrcaRouter},
url = {https://www.orcarouter.ai/models/openai/gpt-5.4-pro}
}OpenAI. (2026). GPT-5.4 Pro API. OrcaRouter. https://www.orcarouter.ai/models/openai/gpt-5.4-pro