OpenAI GPT-5.4 Pro dengan konteks 1.05M dan output 128K, diakses melalui OrcaRouter API.
openai/gpt-5.4-pro-2026-03-05 adalah model bahasa besar dari OpenAI, yang diakses melalui API OrcaRouter. Ini adalah versi dari seri GPT-5.4 Pro yang dirilis pada 5 Maret 2026. Model ini mendukung…
Model ini unggul dalam tugas-tugas yang memerlukan pemahaman mendalam terhadap konteks panjang dan input multimodal. Ia dapat merangkum dokumen dengan lebih dari satu juta token, menjawab pertanyaan berdasarkan sumber materi yang terperinci, serta menghasilkan laporan yang komprehensif. Untuk pengkodean, ia dapat melakukan debug, menjelaskan, dan merefaktor basis kode yang besar. Ia mendukung penerjemahan, penulisan kreatif, dan ekstraksi data dari berkas. Kemampuan multimodalnya memungkinkannya untuk menganalisis gambar (misalnya, tangkapan layar, diagram) dan menafsirkan isi berkas secara bersamaan, sehingga memungkinkan alur kerja yang kompleks seperti pemrosesan faktur otomatis atau tinjauan makalah ilmiah.
Kasus penggunaan terbaik meliputi pemrosesan seluruh berkas perkara hukum, menganalisis manual teknis yang terdiri dari ratusan halaman, menghasilkan konten panjang seperti buku atau draf naskah, serta melakukan penalaran kompleks atas kumpulan data besar. Dalam lingkungan perusahaan, ini dapat digunakan untuk peninjauan kontrak, pemeriksaan kepatuhan, dan manajemen pengetahuan di mana dokumennya panjang. Pengembang mendapat manfaat dari kemampuannya untuk mempertahankan konteks di seluruh basis kode yang sangat besar untuk peninjauan kode, pembuatan dokumentasi, dan refaktorisasi. Tugas multimodal seperti menafsirkan bagan, citra medis, atau catatan tulisan tangan bersama dengan teks juga merupakan aplikasi yang kuat.
Pilih model yang lebih murah untuk tugas-tugas tingkat kalimat pendek, klasifikasi sederhana, atau skenario throughput tinggi di mana konteks besar tidak diperlukan. Untuk obrolan satu putaran, penerjemahan teks singkat, atau peringkasan dasar artikel pendek, model dengan jendela konteks yang lebih kecil (misalnya, 128K token) menawarkan biaya lebih rendah dan waktu respons lebih cepat. Selain itu, jika input Anda murni teks dan di bawah 100K token, model yang lebih kecil mungkin sudah cukup. Jendela konteks 1.05M menambah beban komputasi; menggunakannya untuk prompt kecil tidak efisien. Evaluasi panjang input rata-rata dan kompleksitas tugas untuk memutuskan.
Model memproses dokumen panjang dalam satu context pass, menggunakan mekanisme perhatiannya untuk menghubungkan informasi di seluruh jendela. Model dapat mengambil fakta secara akurat, melakukan penalaran, dan menghasilkan ringkasan yang koheren bahkan ketika detail yang relevan berjauhan. Sebagai contoh, model dapat menjawab pertanyaan yang menghubungkan informasi dari halaman 1 dan halaman 1000 sebuah buku. Namun, konteks yang sangat panjang dapat meningkatkan latensi dan penggunaan token. Untuk kinerja optimal, susun prompt Anda dengan jelas dan tempatkan informasi penting di dekat awal atau akhir konteks.
Tidak ada skor tolok ukur spesifik yang diberikan dalam entri katalog ini. Namun, berdasarkan desainnya sebagai model large-pro, model ini diharapkan dapat bekerja dengan baik pada tugas-tugas yang memanfaatkan penalaran konteks panjang, seperti pengambilan needle-in-a-haystack, QA multi-dokumen, dan peringkasan bentuk panjang. Input multimodalnya memungkinkan model untuk memahami dan menalar gambar dalam konteks. Versi GPT sebelumnya telah menunjukkan kinerja yang kuat pada tolok ukur pemahaman bahasa dan generasi. Model ini kemungkinan meningkat dari versi sebelumnya dengan konteks yang diperpanjang dan kapasitas keluaran yang lebih besar.
Kecepatan bergantung pada panjang input, panjang output, dan beban server. Model dengan jendela konteks yang sangat besar secara alami memiliki latensi yang lebih tinggi per permintaan karena biaya komputasi untuk memproses banyak token. Output maksimum 128.000 token dapat menghasilkan waktu pembuatan yang lama untuk output dengan panjang penuh. Untuk aplikasi waktu nyata, pertimbangkan menggunakan model yang lebih kecil atau membatasi jumlah token. API OrcaRouter mungkin menawarkan respons streaming untuk mengurangi waktu hingga token pertama. Untuk ekspektasi latensi yang terperinci, lihat dokumentasi OrcaRouter atau lakukan tolok ukur sendiri dengan input representatif.
Model mungkin menunjukkan performa yang berkurang pada konteks yang sangat panjang karena dilusi perhatian, meskipun telah dioptimalkan untuk penggunaan tersebut. Penalaran multi-hop di seluruh bagian yang berjauhan dari suatu konteks besar masih bisa gagal. Ini bukan mesin pencari dan mungkin berhalusinasi saat informasi hilang. Pemahaman gambar mungkin kesulitan dengan gambar resolusi rendah, sangat terdistorsi, atau diagram kompleks. Batas panjang output adalah 128K token; generasi yang sangat panjang mungkin memerlukan beberapa panggilan. Selain itu, biaya pada jumlah token yang tinggi bisa menjadi signifikan. Selalu validasi keluaran kritis untuk keakuratan.
Dibandingkan dengan model GPT sebelumnya seperti GPT-4 atau GPT-4o, model ini menawarkan jendela konteks yang jauh lebih besar (1.05M vs biasanya 128K) dan output maksimum yang ditingkatkan (128K vs 4K-8K). Model ini juga menambahkan modalitas input file, yang tidak didukung oleh model sebelumnya. Keuntungan kinerja yang tepat pada tolok ukur standar tidak disediakan, tetapi konteks yang lebih besar memungkinkan tugas-tugas yang sebelumnya tidak mungkin dilakukan, seperti memproses seluruh buku tanpa memotong-motong. Jika Anda belum beralih dari GPT-4, model ini merupakan peningkatan kapasitas yang signifikan.
Rincian harga untuk model ini tidak disediakan dalam entri katalog ini. Biasanya, model OpenAI dikenakan biaya per token untuk input dan output, dengan biaya tambahan untuk pemrosesan gambar. Untuk tarif yang tepat, konsultasikan halaman harga OrcaRouter atau perjanjian akun Anda. Perhatikan bahwa jendela konteks besar dan batas output yang tinggi berarti satu permintaan dapat menghabiskan jutaan token, menghasilkan biaya per panggilan yang lebih tinggi dibandingkan model yang lebih kecil. Untuk mengelola biaya, Anda dapat membatasi token maksimal dan membatasi panjang input hanya pada konten yang diperlukan.
Hal utama yang perlu dipertimbangkan adalah antara kemampuan dan biaya. Menggunakan jendela konteks 1.05M untuk input pendek membuang-buang kapasitas dan uang. Demikian pula, menghasilkan 128K token itu mahal; untuk output yang lebih pendek, kurangi parameter max_tokens. Jika tugas Anda dapat diselesaikan dengan model yang lebih kecil (misalnya, GPT-4o-mini), itu akan lebih murah. Namun, untuk tugas yang benar-benar membutuhkan konteks besar, model ini mungkin lebih hemat biaya daripada memotong data di beberapa panggilan API dengan model yang lebih kecil, karena menghindari perjalanan bolak-balik tambahan dan penyambungan manual.
Kebijakan caching tidak ditentukan dalam entri katalog ini. Beberapa penyedia API menawarkan prompt caching untuk mengurangi biaya untuk repeated prefix tokens. Periksa dokumentasi OrcaRouter atau hubungi dukungan untuk mengetahui apakah caching tersedia untuk model ini. Jika caching didukung, Anda dapat menghemat input tokens dengan mengirimkan konteks duplikat di beberapa permintaan. Jika tidak, pertimbangkan untuk merancang prompt Anda untuk menghindari data redundan jika memungkinkan. Selalu tinjau persyaratan layanan OrcaRouter untuk informasi terbaru.
Untuk memperkirakan biaya, hitung perkiraan jumlah token dalam input Anda dan output yang diharapkan. Anda dapat melakukan tokenisasi teks menggunakan pustaka seperti tiktoken. Untuk gambar, biaya token tetap berlaku (bervariasi sesuai ukuran gambar; konsultasikan dokumentasi OrcaRouter). Kalikan jumlah token dengan harga per token (input, output, dan gambar) lalu jumlahkan. Gunakan panggilan uji dengan data representatif untuk menyempurnakan perkiraan. Karena harga model ini tidak disediakan, Anda harus mendapatkan kartu tarif secara terpisah. Selalu pantau penggunaan melalui dasbor OrcaRouter untuk menghindari kejutan.
Anda memanggil model melalui API yang kompatibel dengan OpenAI milik OrcaRouter. URL dasarnya adalah https://api.orcarouter.ai/v1. Gunakan ID model "openai/gpt-5.4-pro-2026-03-05" dalam permintaan Anda. Autentikasi dengan kunci API yang disediakan oleh OrcaRouter. Titik akhirnya adalah /chat/completions untuk interaksi bergaya obrolan. Contoh kode Python: openai.ChatCompletion.create(model="openai/gpt-5.4-pro-2026-03-05", messages=[...], max_tokens=128000). API mendukung parameter standar. Pastikan klien Anda menggunakan URL dasar OrcaRouter dan kunci API Anda.
Parameter penyelesaian obrolan OpenAI standar didukung: model (wajib), messages (array objek dengan role dan content), max_tokens (hingga 128000), temperature (0-2, default 1), top_p, n, stop, presence_penalty, frequency_penalty, logit_bias, user, stream (boolean untuk streaming), dan response_format (misalnya, json_object). Untuk input multimodal, sertakan bagian gambar dalam konten dengan tipe "image_url" atau lampiran file sesuai dengan dokumentasi OrcaRouter (karena input file tidak standar, periksa spesifiknya). Parameter seperti functions, tools, dan tool_choice mungkin juga tersedia.
Untuk bermigrasi dari API yang kompatibel dengan OpenAI, ubah base URL Anda menjadi https://api.orcarouter.ai/v1 dan perbarui nama model menjadi "openai/gpt-5.4-pro-2026-03-05". Gunakan kunci API OrcaRouter Anda sebagai pengganti kunci penyedia sebelumnya. Semua kode lainnya (struktur pesan, parameter) tetap identik jika Anda menggunakan SDK OpenAI. Untuk API non-OpenAI, Anda mungkin perlu menyesuaikan dengan format permintaan OpenAI. Uji coba dengan permintaan sederhana terlebih dahulu. OrcaRouter mungkin memiliki batas kecepatan yang berbeda; tinjau dokumentasi mereka. Untuk masukan file, pastikan klien Anda dapat mengirim file sebagai base64 atau URL sesuai kebutuhan.
URL Dasar: https://api.orcarouter.ai/v1. ID Model: "openai/gpt-5.4-pro-2026-03-05". Anda harus menyertakan string ID model yang tepat di setiap permintaan. URL dasar menunjuk ke titik akhir API v1 yang mengimplementasikan skema OpenAI. Gunakan nilai-nilai ini dalam kode Anda terlepas dari bahasa pemrograman yang digunakan. Misalnya, dalam JavaScript: openai.baseURL = 'https://api.orcarouter.ai/v1'; openai.model = 'openai/gpt-5.4-pro-2026-03-05'. Pastikan tidak ada garis miring tambahan atau karakter ekstra.
GPT-4o memiliki jendela konteks 128K token dan output maksimal 16K token (kira-kira). Model ini menawarkan konteks 8x lebih banyak dan output 8x lebih banyak. GPT-4o juga mendukung input multimodal (teks, gambar, audio di beberapa versi) tetapi tidak memiliki modalitas input file. Model ini menyertakan dukungan file. Dari segi kemampuan, GPT-4o sudah memadai untuk sebagian besar tugas di bawah 100K token. Jika pekerjaan Anda memerlukan pemrosesan dokumen atau file yang sangat panjang, model ini merupakan peningkatan yang jelas. Untuk tugas singkat, GPT-4o mungkin lebih hemat biaya.
Claude 3.5 Sonnet dari Anthropic memiliki jendela konteks 200K token dan output maksimal 8K token. Model ini melampauinya dalam kedua metrik (1.05M konteks, 128K output). Claude juga mendukung input multimodal (teks, gambar) tetapi tidak untuk input file. Claude dikenal karena kemampuannya mengikuti instruksi dengan baik dan fitur keamanan yang kuat. Untuk tugas dengan konteks yang sangat panjang, model ini mungkin mengungguli Claude. Namun, Claude mungkin menjadi pilihan yang lebih baik jika prioritas Anda adalah biaya atau jika Anda memerlukan model yang lebih kecil dengan latensi yang lebih rendah. Kedua model tersedia melalui OrcaRouter.
Gemini 1.5 Pro by Google menawarkan jendela konteks hingga 1 juta token (sebanding) dan output maksimum 8 ribu token. Model ini memiliki sedikit keunggulan dalam konteks (1,05M vs 1M) dan output yang jauh lebih besar (128K vs 8K). Gemini juga mendukung input multimodal (teks, gambar, audio, video) dan input file, tetapi video tidak didukung oleh model ini. Gemini mungkin unggul dalam tugas yang melibatkan audio atau video. Untuk pemrosesan teks murni, gambar, dan file dengan konteks dan output yang sangat panjang, model ini kompetitif.
Pilih model ini ketika Anda memerlukan jendela konteks terbesar yang tersedia (1,05M token) dan kapasitas keluaran terbesar (128K token) dalam satu panggilan API. Ini sangat menguntungkan untuk tugas-tugas seperti merangkum seluruh seri buku, menganalisis arsip hukum lengkap, atau menghasilkan laporan yang mendetail. Jika input Anda menyertakan file (misalnya, PDF, spreadsheet) bersama teks dan gambar, model ini mendukung ketiganya. Untuk tugas yang lebih sederhana, alternatif seperti GPT-4o-mini, Claude Haiku, atau Gemini Flash menawarkan biaya lebih rendah dan respons lebih cepat; pilih berdasarkan pertimbangan.
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-2026-03-05",
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-pro-2026-03-05Buka @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