GPT-5.4 Pro est le modèle le plus avancé d'OpenAI, s'appuyant sur l'architecture unifiée de GPT-5.4 avec des capacités de raisonnement améliorées pour des tâches complexes et à enjeux élevés. Il dispose d'une fenêtre de contexte de plus d'1M de tokens (922K en entrée, 128K...)
OpenAI GPT-5.4 Pro est un grand modèle de langage d'OpenAI offrant une fenêtre de contexte de 1 050 000 tokens et une sortie maximale de 128 000 tokens. Il accepte des entrées de texte, d'image et de…
GPT-5.4 Pro excelle dans les tâches nécessitant la rétention de contextes très longs. Les exemples incluent : résumer des textes de la longueur d'un livre entier, analyser des données de recherche multi-fichiers, générer des rapports complets avec un contexte approfondi, maintenir des conversations cohérentes de longue durée, et effectuer un raisonnement multimodal sur des documents contenant des images. Sa grande limite de jetons de sortie permet également de produire un contenu généré long sans avoir besoin de multiples appels de continuation.
Pour des tâches courtes et simples comme répondre à une question unique, classer du texte ou traduire quelques phrases, un modèle plus petit avec une capacité de contexte réduite (par exemple, GPT-4o Mini ou GPT-4.1 Nano) est généralement plus efficace en termes de coût et de latence. La vaste fenêtre de contexte et la grande capacité de GPT-5.4 Pro entraînent un prix par token plus élevé et des temps de réponse plus lents. Ne l'utilisez que lorsque la tâche nécessite réellement cette portée.
Oui, GPT-5.4 Pro peut accepter des images dans le cadre de conversations multi-tours avec un très large contexte total. Vous pouvez inclure plusieurs images entremêlées de texte, le tout dans la limite de 1,050,000 jetons. Chaque image consomme des jetons proportionnellement à sa résolution. Cela permet d'effectuer des tâches comme analyser de nombreuses pages d'un livre scanné avec des figures, ou examiner un long tutoriel visuel avec des images étape par étape.
Oui, dans le cadre de l'API compatible OpenAI, l'appel de fonctions et l'utilisation d'outils sont pris en charge. Vous pouvez définir des fonctions et laisser le modèle décider quand les appeler. La grande fenêtre de contexte permet de stocker de nombreux historiques d'appels d'outils, ce qui permet des workflows agentiques étendus sur de longues sessions. Cela est utile pour l'automatisation complexe qui nécessite de nombreuses étapes de raisonnement et de récupération de données externes.
Actuellement, aucun score de benchmark publié n’est disponible pour OpenAI GPT-5.4 Pro. Les performances du modèle sur des indicateurs standards comme MMLU, HumanEval ou GSM8K n’ont pas été divulguées. Sans ces données, toute comparaison directe avec d’autres modèles (par exemple GPT-5.3 Pro ou Claude 4) est impossible. Les utilisateurs doivent évaluer le modèle en interne sur leurs tâches spécifiques pour déterminer sa pertinence.
Le traitement de 1 050 000 jetons en une seule requête augmente considérablement le time-to-first-token et la latence globale. Le modèle doit calculer l'attention sur l'ensemble du contexte, ce qui est intensif en calcul. La précision sur les tâches proches de la fin du contexte peut se dégrader si le modèle a du mal à localiser les informations pertinentes ; il s'agit d'une limitation connue pour tous les modèles à long contexte. Pour des résultats optimaux, placez les informations critiques près du début ou de la fin.
Les limitations clés incluent : un coût par jeton plus élevé par rapport aux modèles plus petits, des temps de réponse plus lents en raison du traitement de longs contextes, une possible dégradation de la précision sur les détails enfouis au milieu de grands contextes, et un manque de performances de référence vérifiées publiquement. De plus, la sortie maximale de 128,000 jetons, bien que grande, peut encore nécessiter plusieurs appels pour des générations très longues. Les modalités d'entrée sont limitées au texte, à l'image et au fichier ; l'audio et la vidéo ne sont pas directement pris en charge.
Les modèles avec un contexte typique de 128 000 tokens (par exemple, GPT-4o) ne peuvent pas traiter des entrées dépassant cette limite. La capacité de 1 050 000 tokens de GPT-5.4 Pro permet de traiter environ 8 fois plus de texte en une seule requête, ce qui le rend supérieur pour l'analyse de longs documents, mais probablement excessif pour des tâches courtes. La contrepartie est que les requêtes de modèles plus petits s'exécutent beaucoup plus rapidement et coûtent moins cher. Les benchmarks de modèles de taille similaire suggèrent que les performances peuvent être comparables sur des tâches qui tiennent dans des fenêtres plus petites.
Le prix de GPT-5.4 Pro n'est pas détaillé publiquement dans les faits fournis. En général, les modèles avec de très grandes fenêtres de contexte facturent par token pour l'entrée et la sortie, souvent à un prix plus élevé que les variantes plus petites. OrcaRouter facture en fonction de l'utilisation totale de tokens. Les utilisateurs devraient consulter la page des prix d'OrcaRouter pour connaître les tarifs actuels. En raison du grand contexte, même une seule requête peut consommer des millions de tokens, donc les coûts peuvent s'accumuler rapidement.
Le principal compromis est la consommation de jetons. Une seule requête utilisant le contexte complet de 1 050 000 jetons coûte proportionnellement beaucoup plus qu'une requête utilisant 4 000 jetons. Pour les applications où la plupart des requêtes sont courtes, GPT-5.4 Pro est probablement économiquement inefficace. Envisagez de mettre en cache le contexte fréquemment utilisé ou d'utiliser un modèle moins coûteux pour un filtrage préliminaire. Certains utilisateurs peuvent bénéficier des fonctionnalités de mise en cache d'OrcaRouter pour éviter de retraiter un contexte identique.
OrcaRouter peut fournir des mécanismes de mise en cache qui peuvent mettre en cache les préfixes de prompt ou des blocs de contexte entiers. Lorsque la même entrée est envoyée de manière répétée, la mise en cache peut éviter de retraiter les jetons, réduisant à la fois le coût et la latence. Pour GPT-5.4 Pro, la mise en cache de longs préfixes courants (par exemple, un prompt système et un document) peut être particulièrement bénéfique. Consultez la documentation d'OrcaRouter pour connaître les politiques de mise en cache spécifiques et la tarification.
Utilisez le point de terminaison standard de chat completions avec l'URL de base https://api.orcarouter.ai/v1. Définissez le paramètre model sur openai/gpt-5.4-pro. Exemple utilisant 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 }' ``` Assurez-vous que votre clé API a accès à ce modèle.
L'API prend en charge tous les paramètres standard des complétions de chat OpenAI : model, messages, max_tokens, temperature, top_p, n, stream, stop, presence_penalty, frequency_penalty, logit_bias, user, tools, tool_choice et response_format. Pour GPT-5.4 Pro, max_tokens peut être défini jusqu'à 128,000. La limite de la fenêtre de contexte inclut à la fois les tokens d'entrée et de sortie ; assurez-vous que le total des tokens (messages + max_tokens) ne dépasse pas 1,050,000.
Modifiez l'URL de base de votre application en https://api.orcarouter.ai/v1 et remplacez l'ID du modèle par openai/gpt-5.4-pro. Utilisez votre clé API OrcaRouter au lieu d'une clé OpenAI. Si votre code existant utilise le SDK Python OpenAI, mettez à jour le base_url et le nom du modèle. Aucune autre modification de code n'est nécessaire. Assurez-vous que votre clé API a l'autorisation pour ce modèle. Testez d'abord avec un petit contexte pour vérifier la compatibilité.
Oui, le streaming est pris en charge en définissant le paramètre stream sur true. L'API renvoie des morceaux avec du contenu delta comme pour le streaming standard d'OpenAI. Notez qu'en raison du contexte important, le délai avant le premier token peut être plus long qu'avec des modèles plus petits. Le streaming peut aider à afficher des résultats partiels aux utilisateurs pendant que la réponse complète est générée. Utilisez le même endpoint chat.completions avec stream: true.
Sans scores de benchmark, une comparaison directe des performances n'est pas possible. Cependant, la fenêtre de contexte de 1 050 000 tokens de GPT-5.4 Pro est plus grande que celle du GPT-5.3 Pro typique (qui a probablement un contexte plus petit). La sortie maximale de 128 000 tokens dépasse également les modèles précédents. En termes de modalités, les deux prennent en charge le texte, l'image et le fichier. Le principal différenciateur est la capacité de contexte, ce qui rend GPT-5.4 Pro meilleur pour les documents très longs.
Claude 4 Opus d'Anthropic offre également une grande fenêtre de contexte (généralement autour de 200,000 tokens). La fenêtre de 1,050,000 tokens de GPT-5.4 Pro est considérablement plus grande. Cependant, Claude 4 Opus peut avoir des forces différentes en matière de précision et de sécurité. Les deux supportent les entrées multi-modales. Sans benchmarks publics, les utilisateurs devraient évaluer sur leurs propres données. OrcaRouter peut offrir les deux modèles pour une comparaison côte à côte.
Gemini Ultra 2 by Google prend en charge une fenêtre de contexte allant jusqu'à 1,000,000 tokens (dans certaines configurations), similaire à GPT-5.4 Pro. Les deux disposent de grandes capacités de sortie maximale. Gemini Ultra 2 prend également en charge l'entrée d'images et de vidéos ; GPT-5.4 Pro ne prend pas en charge directement la vidéo. Le choix peut dépendre des exigences spécifiques de la tâche et de la compatibilité de l'écosystème. OrcaRouter fournit l'accès aux deux modèles via la même API.
Pour les requêtes qui tiennent dans 128 000 tokens ou moins, des modèles comme GPT-5.2 Turbo, GPT-4o Mini ou Claude 3 Haiku sont plus rentables et plus rapides. Si la tâche ne concerne que du texte (pas d'images), des modèles plus petits, uniquement textuels, peuvent être encore moins chers. GPT-5.4 Pro est mieux réservé aux cas où son vaste contexte est essentiel, comme l'analyse d'un livre entier ou d'un fichier journal volumineux. Pour une discussion de routine, c'est excessif.
Compatible OpenAI — gardez votre SDK actuel
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| Palier | Entrée / 1M tokens | Sortie / 1M tokens |
|---|---|---|
| ≤ 272K | $30.00 | $180.00 |
| ≤ ∞ | $60.00 | $270.00 |
| Palier sélectionné selon le nombre de tokens d'entrée de chaque requête | ||
Estimation basée sur le tarif public
Tarification par paliers — cette estimation utilise les tarifs du palier de base.
Estimation seulement — le nombre réel de tokens dépend du tokeniseur du fournisseur.
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title = {GPT-5.4 Pro API},
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}OpenAI. (2026). GPT-5.4 Pro API. OrcaRouter. https://www.orcarouter.ai/models/openai/gpt-5.4-pro