OpenAI GPT-5.4 Pro con 1.05M de contexto y 128K de salida, accedido mediante OrcaRouter API.
openai/gpt-5.4-pro-2026-03-05 es un modelo de lenguaje grande de OpenAI, al que se accede a través de la API de OrcaRouter. Es una versión de la serie GPT-5.4 Pro lanzada el 5 de marzo de 2026. El…
El modelo sobresale en tareas que requieren una comprensión profunda de contextos largos y entradas multimodales. Puede resumir documentos de más de un millón de tokens, responder preguntas basadas en material fuente detallado y generar informes completos. Para programación, puede depurar, explicar y refactorizar grandes bases de código. Admite traducción, escritura creativa y extracción de datos de archivos. Su capacidad multimodal le permite analizar imágenes (por ejemplo, capturas de pantalla, diagramas) e interpretar contenidos de archivos simultáneamente, habilitando flujos de trabajo complejos como el procesamiento automatizado de facturas o la revisión de artículos científicos.
Los mejores casos de uso incluyen procesar expedientes legales completos, analizar manuales técnicos de cientos de páginas, generar contenido de formato largo como libros o borradores de guiones, y realizar razonamientos complejos sobre grandes conjuntos de datos. En entornos empresariales, se puede utilizar para revisión de contratos, verificación de cumplimiento y gestión del conocimiento donde los documentos son extensos. Los desarrolladores se benefician de su capacidad para mantener el contexto en bases de código muy grandes para revisiones de código, generación de documentación y refactorización. Las tareas multimodales como interpretar gráficos, imágenes médicas o notas manuscritas junto con texto también son aplicaciones sólidas.
Elija un modelo más económico para tareas cortas a nivel de oración, clasificación simple o escenarios de alto rendimiento donde no sea necesario un contexto amplio. Para chat de una sola interacción, traducción de textos breves o resúmenes básicos de artículos cortos, los modelos con ventanas de contexto más pequeñas (por ejemplo, 128K tokens) ofrecen menor costo y tiempos de respuesta más rápidos. Además, si su entrada es puramente textual y tiene menos de 100K tokens, un modelo más pequeño puede ser suficiente. La ventana de contexto de 1.05M agrega sobrecarga computacional; usarla para indicaciones diminutas es ineficiente. Evalúe la longitud promedio de la entrada y la complejidad de la tarea para decidir.
El modelo procesa documentos largos en una sola pasada de contexto, utilizando su mecanismo de atención para relacionar información a lo largo de toda la ventana. Puede recuperar datos con precisión, realizar razonamientos y generar resúmenes coherentes incluso cuando los detalles relevantes están muy separados. Por ejemplo, puede responder preguntas que vinculen información de la página 1 y la página 1000 de un libro. Sin embargo, contextos muy extensos pueden aumentar la latencia y el uso de tokens. Para un rendimiento óptimo, estructura tus indicaciones de forma clara y coloca la información importante cerca del principio o del final del contexto.
No se proporcionan puntuaciones de referencia específicas en esta entrada del catálogo. Sin embargo, basándose en su diseño como modelo grande, se espera que tenga un buen rendimiento en tareas que se benefician del razonamiento de contexto largo, como la recuperación de aguja en un pajar, preguntas y respuestas de múltiples documentos, y resúmenes de formato extenso. Su entrada multimodal le permite comprender y razonar sobre imágenes en contexto. Versiones anteriores de GPT han mostrado un rendimiento sólido en pruebas de referencia de comprensión y generación de lenguaje. Es probable que este modelo mejore esas capacidades con el contexto extendido y una mayor capacidad de salida.
La velocidad depende de la longitud de entrada, la longitud de salida y la carga del servidor. Los modelos con ventanas de contexto muy grandes naturalmente tienen una latencia más alta por solicitud debido al costo computacional de procesar muchos tokens. La salida máxima de 128,000 tokens puede resultar en tiempos de generación largos para salidas de longitud completa. Para aplicaciones en tiempo real, considere usar un modelo más pequeño o limitar los recuentos de tokens. La API de OrcaRouter puede ofrecer respuestas en streaming para reducir el tiempo hasta el primer token. Para expectativas detalladas de latencia, consulte la documentación de OrcaRouter o realice sus propias pruebas comparativas con entradas representativas.
El modelo puede presentar un rendimiento reducido en contextos muy largos debido a la dilución de la atención, aunque está optimizado para tal uso. El razonamiento de múltiples saltos entre partes distantes de un contexto extenso aún puede fallar. No es un motor de búsqueda y puede alucinar cuando falta información. La comprensión de imágenes puede tener dificultades con imágenes de baja resolución, muy distorsionadas o diagramas complejos. El límite de salida es de 128 mil tokens; la generación extremadamente larga puede requerir múltiples llamadas. Además, el costo con recuentos altos de tokens puede ser considerable. Siempre valide los resultados críticos para verificar su precisión.
En comparación con modelos GPT anteriores como GPT-4 o GPT-4o, este modelo ofrece una ventana de contexto drásticamente más grande (1.05M frente a típicamente 128K) y una salida máxima aumentada (128K frente a 4K-8K). También añade la modalidad de entrada de archivos, que los modelos anteriores no soportaban. Las ganancias exactas de rendimiento en los benchmarks estándar no se proporcionan, pero el contexto más grande permite tareas que antes eran inviables, como procesar libros completos sin fragmentación. Si no has pasado más allá de GPT-4, este modelo representa una actualización significativa en capacidad.
Los detalles de precios para este modelo no se proporcionan en esta entrada del catálogo. Por lo general, los modelos de OpenAI se facturan por token para entrada y salida, con cargos adicionales por procesamiento de imágenes. Para conocer las tarifas exactas, consulte la página de precios de OrcaRouter o su acuerdo de cuenta. Tenga en cuenta que la gran ventana de contexto y el alto límite de salida significan que una sola solicitud puede consumir millones de tokens, lo que genera costos más altos por llamada en comparación con modelos más pequeños. Para gestionar los costos, puede establecer un límite máximo de tokens y limitar la longitud de entrada solo al contenido necesario.
La principal compensación es entre capacidad y costo. Usar una ventana de contexto de 1.05M para entradas cortas desperdicia capacidad y dinero. De manera similar, generar 128K tokens es costoso; para salidas más cortas, reduzca el parámetro max_tokens. Si su tarea puede realizarse con un modelo más pequeño (por ejemplo, GPT-4o-mini), eso será más barato. Sin embargo, para tareas que realmente necesitan el contexto grande, este modelo puede ser más rentable que dividir datos en múltiples llamadas API con un modelo más pequeño, ya que evita viajes de ida y vuelta adicionales y la unión manual.
Las políticas de caché no están especificadas en esta entrada del catálogo. Algunos proveedores de API ofrecen caché de prompt para reducir costos por tokens de prefijo repetidos. Consulte la documentación de OrcaRouter o comuníquese con el soporte para saber si la caché está disponible para este modelo. Si se admite la caché, puede ahorrar en tokens de entrada enviando contexto duplicado en múltiples solicitudes. Si no, considere diseñar sus prompts para evitar datos redundantes cuando sea posible. Revise siempre los términos de servicio de OrcaRouter para obtener la información más actualizada.
Para estimar los costos, calcule el número aproximado de tokens en su entrada y salida esperada. Puede tokenizar texto utilizando bibliotecas como tiktoken. Para imágenes, se aplica un costo fijo de tokens (varía según el tamaño de la imagen; consulte la documentación de OrcaRouter). Multiplique las cantidades de tokens por el precio por token (entrada, salida e imagen) y sume. Use llamadas de prueba con datos representativos para refinar las estimaciones. Dado que el precio de este modelo no se proporciona, debe obtener la tarifa por separado. Siempre monitoree el uso a través del panel de OrcaRouter para evitar sorpresas.
Usted llama al modelo a través de la API compatible con OpenAI de OrcaRouter. La URL base es https://api.orcarouter.ai/v1. Use el ID de modelo "openai/gpt-5.4-pro-2026-03-05" en sus solicitudes. Autentíquese con una clave API proporcionada por OrcaRouter. El endpoint es /chat/completions para interacciones tipo chat. Ejemplo de código Python: openai.ChatCompletion.create(model="openai/gpt-5.4-pro-2026-03-05", messages=[...], max_tokens=128000). La API admite parámetros estándar. Asegúrese de que su cliente use la URL base de OrcaRouter y su clave API.
Se admiten los parámetros estándar de chat de OpenAI: model (obligatorio), messages (arreglo de objetos con role y content), max_tokens (hasta 128000), temperature (0-2, por defecto 1), top_p, n, stop, presence_penalty, frequency_penalty, logit_bias, user, stream (booleano para streaming) y response_format (por ejemplo, json_object). Para entradas multimodales, incluya partes de imagen en el content con tipo "image_url" o archivos adjuntos según la documentación de OrcaRouter (dado que la entrada de archivos no es estándar, consulte los detalles). También pueden estar disponibles parámetros como functions, tools y tool_choice.
Para migrar desde cualquier API compatible con OpenAI, cambia tu URL base a https://api.orcarouter.ai/v1 y actualiza el nombre del modelo a "openai/gpt-5.4-pro-2026-03-05". Usa tu clave de API de OrcaRouter en lugar de la clave del proveedor anterior. Todo el resto del código (estructura de mensajes, parámetros) permanece idéntico si estabas usando el SDK de OpenAI. Para APIs que no son de OpenAI, es posible que debas ajustarte al formato de solicitud de OpenAI. Prueba primero con una solicitud simple. OrcaRouter puede tener diferentes límites de velocidad; revisa su documentación. Para entradas de archivos, asegúrate de que tu cliente pueda enviar archivos como base64 o URLs según sea necesario.
URL base: https://api.orcarouter.ai/v1. ID del modelo: "openai/gpt-5.4-pro-2026-03-05". Debe incluir la cadena exacta del ID del modelo en cada solicitud. La URL base apunta al endpoint de la API v1 que implementa el esquema de OpenAI. Utilice estos valores en su código independientemente del lenguaje de programación. Por ejemplo, en JavaScript: openai.baseURL = 'https://api.orcarouter.ai/v1'; openai.model = 'openai/gpt-5.4-pro-2026-03-05'. Asegúrese de que no haya barras inclinadas al final ni caracteres adicionales.
GPT-4o tiene una ventana de contexto de 128K tokens y una salida máxima de 16K tokens (aproximadamente). Este modelo ofrece 8 veces más contexto y 8 veces más salida. GPT-4o también admite entradas multimodales (texto, imagen, audio en algunas versiones), pero carece de la modalidad de entrada de archivos. Este modelo incluye soporte para archivos. En cuanto a capacidad, GPT-4o es suficiente para la mayoría de las tareas de menos de 100K tokens. Si tu trabajo requiere procesar documentos o archivos extremadamente largos, este modelo es una clara mejora. Para tareas cortas, GPT-4o puede ser más rentable.
Claude 3.5 Sonnet de Anthropic tiene una ventana de contexto de 200K tokens y una salida máxima de 8K tokens. Este modelo lo supera en ambas métricas (1.05M de contexto, 128K de salida). Claude también admite entradas multimodales (texto, imagen) pero no entrada de archivos. Claude es conocido por su fuerte seguimiento de instrucciones y funciones de seguridad. Para tareas de contexto muy largo, este modelo puede superar a Claude. Sin embargo, Claude puede ser una mejor opción si tu prioridad es el costo o si necesitas un modelo más pequeño con menor latencia. Ambos modelos están disponibles a través de OrcaRouter.
Gemini 1.5 Pro de Google ofrece una ventana de contexto de hasta 1 millón de tokens (comparable) y una salida máxima de 8K tokens. Este modelo tiene una ligera ventaja en contexto (1,05M frente a 1M) y una salida mucho mayor (128K frente a 8K). Gemini también admite entradas multimodales (texto, imagen, audio, video) y entrada de archivos, pero este modelo no admite video. Gemini puede sobresalir en tareas que involucren audio o video. Para procesamiento de texto puro, imágenes y archivos con contexto y salida muy largos, este modelo es competitivo.
Elige este modelo cuando necesites la ventana de contexto más grande disponible (1.05M tokens) y la mayor capacidad de salida (128K tokens) en una sola llamada a la API. Es particularmente ventajoso para tareas como resumir series de libros completas, analizar archivos legales íntegros o generar informes exhaustivos. Si tu entrada incluye archivos (p. ej., PDFs, hojas de cálculo) junto con texto e imágenes, este modelo admite los tres. Para tareas más simples, alternativas como GPT-4o-mini, Claude Haiku o Gemini Flash ofrecen menor costo y respuesta más rápida; selecciona según las compensaciones.
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-2026-03-05",
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-pro-2026-03-05Abrir @misc{orcarouter_gpt_5_4_pro_2026_03_05,
title = {openai/gpt-5.4-pro-2026-03-05 API},
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year = {n.d.},
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}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