GPT-5.4 Pro adalah model paling canggih dari OpenAI, yang dibangun di atas arsitektur terpadu GPT-5.4 dengan kemampuan penalaran yang ditingkatkan untuk tugas-tugas kompleks dan berisiko tinggi. Model ini memiliki jendela konteks token 1M+ (922K input, 128K...
OpenAI GPT-5.4 Pro adalah model bahasa besar dari OpenAI yang menawarkan jendela konteks sebesar 1,050,000 token dan output maksimal 128,000 token. Model ini menerima input teks, gambar, dan file,…
GPT-5.4 Pro unggul dalam tugas-tugas yang memerlukan mempertahankan konteks yang sangat panjang. Contohnya meliputi: merangkum seluruh teks sepanjang buku, menganalisis data penelitian multi-file, menghasilkan laporan komprehensif dengan latar belakang yang luas, mempertahankan percakapan panjang yang koheren, dan melakukan penalaran multi-modal terhadap dokumen dengan gambar. Batas token outputnya yang besar juga memungkinkan menghasilkan konten yang panjang tanpa memerlukan beberapa panggilan lanjutan.
Untuk tugas singkat dan sederhana seperti menjawab satu pertanyaan, mengklasifikasikan teks, atau menerjemahkan beberapa kalimat, model yang lebih kecil dengan kapasitas konteks yang lebih rendah (misalnya, GPT-4o Mini atau GPT-4.1 Nano) biasanya lebih efisien dalam biaya dan latensi. Jendela konteks yang luas dan kapasitas tinggi dari GPT-5.4 Pro hadir dengan harga per token yang lebih tinggi dan waktu respons yang lebih lambat. Pilihlah hanya jika tugas tersebut benar-benar membutuhkan jangkauan itu.
Ya, GPT-5.4 Pro dapat menerima gambar sebagai bagian dari percakapan multi-putaran dengan total konteks yang sangat besar. Anda dapat menyertakan beberapa gambar yang diselingi dengan teks, semuanya dalam batas 1.050.000 token. Setiap gambar menggunakan token yang proporsional dengan resolusinya. Ini memungkinkan tugas seperti menganalisis banyak halaman dari buku yang dipindai dengan gambar, atau meninjau tutorial visual panjang dengan gambar langkah demi langkah.
Ya, sebagai bagian dari API yang kompatibel dengan OpenAI, function calling dan tool use didukung. Anda dapat mendefinisikan fungsi dan membiarkan model memutuskan kapan harus memanggilnya. Jendela konteks yang besar memungkinkan penyimpanan banyak tool call histories, memungkinkan alur kerja agen yang diperpanjang selama sesi yang panjang. Ini berguna untuk otomatisasi kompleks yang membutuhkan banyak langkah penalaran dan pengambilan data eksternal.
Berdasarkan informasi terkini, tidak ada skor tolok ukur yang dirilis secara publik untuk OpenAI GPT-5.4 Pro. Kinerja model pada metrik standar seperti MMLU, HumanEval, atau GSM8K belum diungkapkan. Tanpa data tersebut, perbandingan kinerja langsung dengan model lain (misalnya, GPT-5.3 Pro atau Claude 4) tidak dimungkinkan. Pengguna harus mengevaluasi model secara internal pada tugas-tugas spesifik mereka untuk menentukan kesesuaian.
Memproses 1,050,000 token dalam satu permintaan secara signifikan meningkatkan waktu-ke-token-pertama dan latensi keseluruhan. Model harus menghitung perhatian di seluruh konteks, yang secara komputasi intensif. Akurasi pada tugas-tugas di dekat akhir konteks dapat menurun jika model kesulitan menemukan informasi yang relevan; ini adalah keterbatasan yang diketahui untuk semua model konteks panjang. Untuk hasil optimal, tempatkan informasi kritis di dekat awal atau akhir.
Keterbatasan utama meliputi: biaya per token yang lebih tinggi dibandingkan model yang lebih kecil, waktu respons yang lebih lambat karena pemrosesan konteks yang panjang, kemungkinan penurunan akurasi pada detail yang terkubur di tengah konteks besar, dan kurangnya kinerja tolok ukur yang diverifikasi publik. Selain itu, output maksimum 128.000 token, meskipun besar, mungkin masih memerlukan beberapa panggilan untuk generasi yang sangat panjang. Modalitas input terbatas pada teks, gambar, dan file; audio dan video tidak didukung secara langsung.
Model dengan konteks tipikal 128.000 token (misalnya, GPT-4o) tidak dapat menangani input yang lebih besar dari batas tersebut. Kapasitas 1.050.000 token GPT-5.4 Pro memungkinkan pemrosesan teks sekitar 8 kali lebih banyak dalam satu permintaan, menjadikannya unggul untuk analisis dokumen panjang, namun mungkin berlebihan untuk tugas pendek. Konsekuensinya adalah kueri model yang lebih kecil selesai jauh lebih cepat dan lebih murah. Benchmark dari model berukuran serupa menunjukkan bahwa kinerja mungkin sebanding pada tugas-tugas yang sesuai dalam jendela yang lebih kecil.
Harga untuk GPT-5.4 Pro tidak dirinci secara publik dalam fakta yang tersedia. Biasanya, model dengan jendela konteks yang sangat besar mengenakan biaya per token untuk input dan output, seringkali dengan harga premium dibandingkan varian yang lebih kecil. OrcaRouter menagih berdasarkan total penggunaan token. Pengguna harus memeriksa halaman harga OrcaRouter untuk tarif terkini. Karena konteksnya yang besar, satu permintaan saja bisa menghabiskan jutaan token, sehingga biaya dapat bertambah dengan cepat.
Pertukaran utama adalah konsumsi token. Satu permintaan yang menggunakan konteks penuh 1.050.000 token membutuhkan biaya proporsional berkali-kali lipat lebih mahal dibandingkan permintaan yang menggunakan 4.000 token. Untuk aplikasi di mana sebagian besar kueri singkat, GPT-5.4 Pro kemungkinan tidak efisien secara ekonomis. Pertimbangkan untuk menyimpan cache konteks yang sering digunakan atau menggunakan model yang lebih murah untuk penyaringan awal. Beberapa pengguna mungkin mendapat manfaat dari fitur caching OrcaRouter untuk menghindari pemrosesan ulang konteks yang identik.
OrcaRouter mungkin menyediakan mekanisme caching yang dapat menyimpan cache awalan prompt atau seluruh blok konteks. Ketika input yang sama dikirim berulang kali, caching dapat menghindari pemrosesan ulang token, sehingga mengurangi biaya dan latensi. Untuk GPT-5.4 Pro, menyimpan cache awalan umum yang panjang (misalnya, prompt sistem dan dokumen) bisa sangat bermanfaat. Periksa dokumentasi OrcaRouter untuk kebijakan caching dan harga yang spesifik.
Gunakan endpoint chat completions standar dengan base URL https://api.orcarouter.ai/v1. Atur parameter model ke openai/gpt-5.4-pro. Contoh menggunakan 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": "Ringkas buku setebal 10.000 halaman ini."}], "max_tokens": 128000 }' Pastikan kunci API Anda memiliki akses ke model ini.
API mendukung semua parameter chat completions standar OpenAI: model, messages, max_tokens, temperature, top_p, n, stream, stop, presence_penalty, frequency_penalty, logit_bias, user, tools, tool_choice, dan response_format. Untuk GPT-5.4 Pro, max_tokens dapat diatur hingga 128,000. Batas jendela konteks mencakup token input dan output; pastikan total token (messages + max_tokens) tidak melebihi 1,050,000.
Ubah URL dasar aplikasi Anda menjadi https://api.orcarouter.ai/v1 dan ubah ID model menjadi openai/gpt-5.4-pro. Gunakan kunci API OrcaRouter Anda sebagai pengganti kunci OpenAI. Jika kode Anda yang sudah ada menggunakan OpenAI Python SDK, perbarui base_url dan nama model. Tidak ada perubahan kode lain yang diperlukan. Pastikan kunci API Anda memiliki izin untuk model ini. Uji dengan konteks kecil terlebih dahulu untuk memverifikasi kompatibilitas.
Ya, streaming didukung dengan mengatur parameter stream ke true. API mengembalikan potongan dengan konten delta seperti streaming OpenAI standar. Perhatikan bahwa karena konteks yang besar, time-to-first-token mungkin lebih lama dibandingkan dengan model yang lebih kecil. Streaming dapat membantu menampilkan hasil parsial kepada pengguna sementara respons lengkap sedang dihasilkan. Gunakan endpoint chat.completions yang sama dengan stream: true.
Tanpa skor benchmark, perbandingan kinerja langsung tidak mungkin dilakukan. Namun, jendela konteks GPT-5.4 Pro yang berisi 1.050.000 token lebih besar daripada GPT-5.3 Pro pada umumnya (yang kemungkinan memiliki konteks lebih kecil). Output maksimal 128.000 token juga melampaui model-model sebelumnya. Dalam hal modalitas, keduanya mendukung teks, gambar, dan berkas. Pembeda utamanya adalah kapasitas konteks, membuat GPT-5.4 Pro lebih baik untuk dokumen yang sangat panjang.
Claude 4 Opus oleh Anthropic juga menawarkan jendela konteks yang besar (biasanya sekitar 200,000 token). Jendela 1,050,000 token GPT-5.4 Pro secara signifikan lebih besar. Namun, Claude 4 Opus mungkin memiliki kekuatan yang berbeda dalam presisi dan keamanan. Keduanya mendukung input multi-modal. Tanpa tolok ukur publik, pengguna harus mengevaluasi pada data mereka sendiri. OrcaRouter mungkin menawarkan kedua model untuk perbandingan berdampingan.
Gemini Ultra 2 by Google mendukung jendela konteks hingga 1.000.000 token (dalam beberapa konfigurasi), mirip dengan GPT-5.4 Pro. Keduanya memiliki kemampuan output maksimum yang besar. Gemini Ultra 2 juga mendukung input gambar dan video; GPT-5.4 Pro tidak mendukung video secara langsung. Pilihan mungkin bergantung pada kebutuhan tugas spesifik dan kompatibilitas ekosistem. OrcaRouter menyediakan akses ke kedua model melalui API yang sama.
Untuk kueri yang muat dalam 128.000 token atau kurang, model seperti GPT-5.2 Turbo, GPT-4o Mini, atau Claude 3 Haiku lebih hemat biaya dan lebih cepat. Jika tugas hanya melibatkan teks (tanpa gambar), model teks-saja yang lebih kecil bisa lebih murah. GPT-5.4 Pro sebaiknya dicadangkan untuk kasus di mana konteksnya yang luas sangat penting, seperti menganalisis seluruh buku atau file log yang sangat besar. Untuk obrolan rutin, itu berlebihan.
Kompatibel OpenAI — pakai SDK Anda yang sekarang
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| Tingkat | Input / 1M token | Output / 1M token |
|---|---|---|
| ≤ 272K | $30.00 | $180.00 |
| ≤ ∞ | $60.00 | $270.00 |
| Tingkat dipilih berdasarkan jumlah token input setiap permintaan | ||
Perkiraan berdasarkan harga daftar
Harga berjenjang — perkiraan ini memakai tarif jenjang dasar.
Hanya perkiraan — jumlah token sebenarnya bergantung pada tokenizer penyedia.
GET /api/public/models/openai/gpt-5.4-proBuka @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