OpenAI GPT-5.4 Pro avec un contexte de 1.05M et une sortie de 128K, accessible via l'API OrcaRouter.
openai/gpt-5.4-pro-2026-03-05 est un grand modèle de langage d'OpenAI, accessible via l'API d'OrcaRouter. Il s'agit d'une version de la série GPT-5.4 Pro publiée le 5 mars 2026. Le modèle prend en…
Ce modèle excelle dans les tâches nécessitant une compréhension approfondie de longs contextes et d'entrées multimodales. Il peut résumer des documents de plus d'un million de jetons, répondre à des questions basées sur des sources détaillées et générer des rapports complets. Pour le codage, il peut déboguer, expliquer et refactoriser de grandes bases de code. Il prend en charge la traduction, l'écriture créative et l'extraction de données à partir de fichiers. Sa capacité multimodale lui permet d'analyser des images (par exemple, des captures d'écran, des diagrammes) et d'interpréter le contenu des fichiers simultanément, permettant des workflows complexes comme le traitement automatisé des factures ou la révision d'articles scientifiques.
Les meilleurs cas d'utilisation incluent le traitement de dossiers juridiques complets, l'analyse de manuels techniques de plusieurs centaines de pages, la génération de contenu long comme des livres ou des brouillons de scénarios, et la réalisation de raisonnements complexes sur de grands ensembles de données. En milieu professionnel, il peut être utilisé pour la révision de contrats, la vérification de conformité et la gestion des connaissances où les documents sont longs. Les développeurs bénéficient de sa capacité à maintenir le contexte dans de très grandes bases de code pour la revue de code, la génération de documentation et le refactoring. Les tâches multimodales telles que l'interprétation de graphiques, d'images médicales ou de notes manuscrites en parallèle du texte sont également des applications solides.
Choisissez un modèle moins coûteux pour les tâches courtes au niveau des phrases, la classification simple ou les scénarios à haut débit où un grand contexte est inutile. Pour les chats à tour unique, la traduction de textes brefs ou le résumé basique d'articles courts, les modèles avec des fenêtres de contexte plus petites (par exemple, 128 000 jetons) offrent un coût inférieur et des temps de réponse plus rapides. De plus, si votre entrée est purement textuelle et inférieure à 100 000 jetons, un modèle plus petit peut suffire. La fenêtre de contexte de 1,05 million de jetons ajoute une surcharge de calcul ; l'utiliser pour de minuscules requêtes est inefficace. Évaluez la longueur moyenne des entrées et la complexité des tâches pour décider.
Le modèle traite de longs documents en un seul passage de contexte, en utilisant son mécanisme d'attention pour relier les informations sur l'ensemble de la fenêtre. Il peut récupérer avec précision des faits, effectuer des raisonnements et générer des résumés cohérents, même lorsque les détails pertinents sont éloignés. Par exemple, il peut répondre à des questions reliant des informations de la page 1 et de la page 1000 d'un livre. Cependant, des contextes très longs peuvent augmenter la latence et l'utilisation de jetons. Pour des performances optimales, structurez vos invites clairement et placez les informations importantes près du début ou de la fin du contexte.
Aucun score de référence spécifique n'est fourni dans cette entrée de catalogue. Cependant, en raison de sa conception en tant que modèle large-pro, il devrait bien performer sur des tâches qui bénéficient d'un raisonnement à long contexte, telles que la recherche d'une aiguille dans une botte de foin, les questions-réponses sur plusieurs documents, et le résumé de longs textes. Son entrée multimodale lui permet de comprendre et de raisonner sur des images en contexte. Les versions antérieures de GPT ont montré de solides performances sur les benchmarks de compréhension et de génération linguistique. Ce modèle améliore probablement ces performances avec le contexte étendu et une capacité de sortie plus grande.
La vitesse dépend de la longueur de l'entrée, de la longueur de la sortie et de la charge du serveur. Les modèles avec de très grandes fenêtres de contexte ont naturellement une latence plus élevée par requête en raison du coût de calcul lié au traitement de nombreux tokens. La sortie maximale de 128 000 tokens peut entraîner des temps de génération longs pour des sorties de pleine longueur. Pour les applications en temps réel, envisagez d'utiliser un modèle plus petit ou de limiter le nombre de tokens. L'API d'OrcaRouter peut offrir des réponses en streaming pour réduire le délai avant le premier token. Pour des attentes de latence détaillées, consultez la documentation d'OrcaRouter ou effectuez vos propres benchmarks avec des entrées représentatives.
Le modèle peut présenter des performances réduites sur des contextes très longs en raison de la dilution de l'attention, bien qu'il soit optimisé pour une telle utilisation. Le raisonnement multi-sauts à travers des parties distantes d'un grand contexte peut encore échouer. Ce n'est pas un moteur de recherche et il peut halluciner lorsque des informations manquent. La compréhension des images peut rencontrer des difficultés avec des images en basse résolution, fortement déformées ou des diagrammes complexes. La longueur de sortie de 128K tokens est une limite ; une génération extrêmement longue peut nécessiter plusieurs appels. De plus, le coût pour des nombres élevés de tokens peut être substantiel. Validez toujours les résultats critiques pour en garantir l'exactitude.
Comparé aux modèles GPT précédents comme GPT-4 ou GPT-4o, ce modèle offre une fenêtre de contexte considérablement plus grande (1.05M contre typiquement 128K) et une sortie maximale accrue (128K contre 4K-8K). Il ajoute également la modalité d'entrée de fichier, que les modèles précédents ne supportaient pas. Les gains de performance exacts sur les benchmarks standards ne sont pas fournis, mais la plus grande fenêtre de contexte permet des tâches auparavant irréalisables, comme le traitement de livres entiers sans découpage. Si vous n'avez pas encore dépassé GPT-4, ce modèle représente une mise à niveau significative en termes de capacité.
Les détails de tarification pour ce modèle ne sont pas fournis dans cette entrée de catalogue. Typiquement, les modèles OpenAI sont facturés par token pour l'entrée et la sortie, avec des frais supplémentaires pour le traitement d'images. Pour les tarifs exacts, consultez la page de tarification d'OrcaRouter ou votre contrat de compte. Notez que la grande fenêtre de contexte et la limite de sortie élevée signifient qu'une seule requête peut consommer des millions de tokens, entraînant des coûts par appel plus élevés par rapport aux modèles plus petits. Pour gérer les coûts, vous pouvez plafonner le nombre maximal de tokens et limiter la longueur de l'entrée au contenu nécessaire uniquement.
Le principal compromis se situe entre la capacité et le coût. Utiliser une fenêtre de contexte de 1,05M pour des entrées courtes gaspille de la capacité et de l’argent. De même, générer 128K tokens est coûteux ; pour des sorties plus courtes, réduisez le paramètre max_tokens. Si votre tâche peut être accomplie avec un modèle plus petit (par exemple, GPT-4o-mini), cela sera moins cher. Cependant, pour les tâches qui nécessitent réellement un grand contexte, ce modèle peut être plus rentable que de découper les données en plusieurs appels API avec un modèle plus petit, car il évite des allers-retours supplémentaires et un assemblage manuel.
Les politiques de mise en cache ne sont pas spécifiées dans cette entrée de catalogue. Certains fournisseurs d'API proposent une mise en cache des invites pour réduire les coûts liés aux jetons de préfixe répétés. Consultez la documentation d'OrcaRouter ou contactez le support pour savoir si la mise en cache est disponible pour ce modèle. Si elle est prise en charge, vous pouvez économiser des jetons d'entrée en envoyant un contexte dupliqué dans plusieurs requêtes. Dans le cas contraire, envisagez de concevoir vos invites pour éviter les données redondantes lorsque cela est possible. Consultez toujours les conditions d'utilisation d'OrcaRouter pour obtenir les informations les plus récentes.
Pour estimer les coûts, calculez le nombre approximatif de tokens dans votre entrée et la sortie attendue. Vous pouvez tokeniser le texte à l'aide de bibliothèques comme tiktoken. Pour les images, un coût fixe par token s'applique (varie selon la taille de l'image ; consultez la documentation d'OrcaRouter). Multipliez le nombre de tokens par le prix par token (entrée, sortie et image) et additionnez. Utilisez des appels de test avec des données représentatives pour affiner les estimations. Étant donné que la tarification de ce modèle n'est pas fournie, vous devez obtenir la grille tarifaire séparément. Surveillez toujours l'utilisation via le tableau de bord d'OrcaRouter pour éviter les surprises.
Vous appelez le modèle via l'API compatible OpenAI d'OrcaRouter. L'URL de base est https://api.orcarouter.ai/v1. Utilisez l'ID de modèle "openai/gpt-5.4-pro-2026-03-05" dans vos requêtes. Authentifiez-vous avec une clé API fournie par OrcaRouter. Le point de terminaison est /chat/completions pour les interactions de type chat. Exemple de code Python : openai.ChatCompletion.create(model="openai/gpt-5.4-pro-2026-03-05", messages=[...], max_tokens=128000). L'API prend en charge les paramètres standard. Assurez-vous que votre client utilise l'URL de base d'OrcaRouter et votre clé API.
Les paramètres standard de complétion de chat OpenAI sont pris en charge : model (obligatoire), messages (tableau d'objets avec rôle et contenu), max_tokens (jusqu'à 128000), temperature (0-2, défaut 1), top_p, n, stop, presence_penalty, frequency_penalty, logit_bias, user, stream (booléen pour le streaming) et response_format (par exemple, json_object). Pour les entrées multimodales, incluez des parties d'image dans le contenu avec le type "image_url" ou des pièces jointes selon la documentation d'OrcaRouter (étant donné que l'entrée de fichier n'est pas standard, vérifiez les spécificités). Les paramètres comme functions, tools et tool_choice peuvent également être disponibles.
Pour migrer depuis n'importe quelle API compatible OpenAI, modifiez votre URL de base en https://api.orcarouter.ai/v1 et mettez à jour le nom du modèle en "openai/gpt-5.4-pro-2026-03-05". Utilisez votre clé API OrcaRouter au lieu de celle du fournisseur précédent. Tout autre code (structure des messages, paramètres) reste identique si vous utilisiez le SDK d'OpenAI. Pour les API non-OpenAI, vous devrez peut-être vous adapter au format de requête OpenAI. Testez d'abord avec une requête simple. OrcaRouter peut avoir des limites de débit différentes ; consultez leur documentation. Pour les entrées de fichiers, assurez-vous que votre client peut envoyer des fichiers en base64 ou sous forme d'URL selon les besoins.
URL de base : https://api.orcarouter.ai/v1. ID du modèle : "openai/gpt-5.4-pro-2026-03-05". Vous devez inclure la chaîne exacte de l'ID du modèle dans chaque requête. L'URL de base pointe vers le point de terminaison de l'API v1 qui implémente le schéma OpenAI. Utilisez ces valeurs dans votre code, quel que soit le langage de programmation. Par exemple, en JavaScript : openai.baseURL = 'https://api.orcarouter.ai/v1'; openai.model = 'openai/gpt-5.4-pro-2026-03-05'. Assurez-vous qu'il n'y a pas de barre oblique finale ni de caractères supplémentaires.
GPT-4o dispose d'une fenêtre de contexte de 128K tokens et d'une sortie maximale de 16K tokens (approx). Ce modèle offre 8 fois plus de contexte et 8 fois plus de sortie. GPT-4o prend également en charge les entrées multimodales (texte, image, audio dans certaines versions), mais n'intègre pas la modalité d'entrée par fichier. Ce modèle inclut la prise en charge des fichiers. En termes de capacité, GPT-4o est suffisant pour la plupart des tâches de moins de 100K tokens. Si votre travail nécessite le traitement de documents ou de fichiers extrêmement longs, ce modèle constitue une mise à niveau évidente. Pour les tâches courtes, GPT-4o peut être plus rentable.
Claude 3.5 Sonnet d'Anthropic dispose d'une fenêtre de contexte de 200K tokens et d'une sortie maximale de 8K tokens. Ce modèle dépasse Claude dans les deux métriques (contexte de 1,05M, sortie de 128K). Claude prend également en charge les entrées multimodales (texte, image) mais pas les entrées de fichiers. Claude est reconnu pour son excellent respect des instructions et ses fonctionnalités de sécurité. Pour les tâches à très long contexte, ce modèle peut surpasser Claude. Cependant, Claude peut être un meilleur choix si votre priorité est le coût ou si vous avez besoin d'un modèle plus petit avec une latence plus faible. Les deux modèles sont disponibles via OrcaRouter.
Gemini 1.5 Pro par Google offre une fenêtre de contexte allant jusqu'à 1 million de jetons (comparable) et une sortie maximale de 8K jetons. Ce modèle a un léger avantage en termes de contexte (1,05M contre 1M) et une sortie beaucoup plus grande (128K contre 8K). Gemini prend également en charge les entrées multimodales (texte, image, audio, vidéo) et les entrées de fichiers, mais la vidéo n'est pas prise en charge par ce modèle. Gemini peut exceller dans les tâches impliquant de l'audio ou de la vidéo. Pour le traitement de textes purs, d'images et de fichiers avec un contexte et une sortie très longs, ce modèle est compétitif.
Choisissez ce modèle lorsque vous avez besoin de la plus grande fenêtre de contexte disponible (1,05 million de tokens) et de la plus grande capacité de sortie (128 000 tokens) en un seul appel API. Il est particulièrement avantageux pour des tâches telles que le résumé de séries de livres entières, l'analyse d'archives juridiques complètes ou la génération de rapports exhaustifs. Si votre entrée comprend des fichiers (par exemple, des PDF, des feuilles de calcul) ainsi que du texte et des images, ce modèle prend en charge les trois. Pour des tâches plus simples, des alternatives comme GPT-4o-mini, Claude Haiku ou Gemini Flash offrent un coût moindre et une réponse plus rapide ; choisissez en fonction des compromis.
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-2026-03-05",
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.
GET /api/public/models/openai/gpt-5.4-pro-2026-03-05Ouvrir @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