GPT-5.4 Pro è il modello più avanzato di OpenAI, basato sull'architettura unificata di GPT-5.4 con capacità di ragionamento potenziate per compiti complessi e di alto rischio. Dispone di una finestra di contesto di 1M+ token (922K input, 128K...
OpenAI GPT-5.4 Pro è un modello linguistico di grandi dimensioni sviluppato da OpenAI che offre una finestra di contesto di 1.050.000 token e un output massimo di 128.000 token. Accetta input di…
GPT-5.4 Pro eccelle in attività che richiedono la conservazione di contesti molto lunghi. Esempi includono: riassumere interi testi di lunghezza pari a un libro, analizzare dati di ricerca su più file, generare report completi con ampio background, mantenere conversazioni coerenti di lunga durata, ed eseguire ragionamenti multimodali su documenti con immagini. Il suo ampio limite di token di output consente anche di produrre contenuti lunghi generati senza bisogno di multiple chiamate di continuazione.
Per compiti brevi e semplici, come rispondere a una singola domanda, classificare testo o tradurre poche frasi, un modello più piccolo con capacità di contesto inferiore (ad esempio, GPT-4o Mini o GPT-4.1 Nano) è generalmente più efficiente in termini di costo e latenza. L'enorme finestra di contesto e l'elevata capacità di GPT-5.4 Pro comportano prezzi per token più alti e tempi di risposta più lenti. Sceglilo solo quando il compito richiede effettivamente quella portata.
Sì, GPT-5.4 Pro può accettare immagini come parte di conversazioni multi-turn con un contesto totale molto ampio. Puoi includere più immagini intervallate da testo, tutte entro il limite di 1.050.000 token. Ogni immagine consuma token in proporzione alla sua risoluzione. Ciò consente attività come l'analisi di molte pagine di un libro scansionato con figure, o la revisione di un lungo tutorial visivo con immagini passo-passo.
Sì, come parte dell'API compatibile con OpenAI, sono supportati il chiamata di funzioni e l'uso di strumenti. Puoi definire funzioni e far sì che il modello decida quando chiamarle. La grande finestra di contesto consente di memorizzare molte storie di chiamate di strumenti, abilitando flussi di lavoro agentici estesi su lunghe sessioni. Ciò è utile per l'automazione complessa che richiede molti passaggi di ragionamento e recupero di dati esterni.
Secondo le informazioni attuali, non sono disponibili punteggi di benchmark rilasciati pubblicamente per OpenAI GPT-5.4 Pro. Le prestazioni del modello su parametri standard come MMLU, HumanEval o GSM8K non sono state divulgate. Senza tali dati, non sono possibili confronti diretti delle prestazioni con altri modelli (ad esempio, GPT-5.3 Pro o Claude 4). Gli utenti dovrebbero valutare il modello internamente sui propri compiti specifici per determinare l'idoneità.
Elaborare 1.050.000 token in una singola richiesta aumenta significativamente il tempo al primo token e la latenza complessiva. Il modello deve calcolare l'attenzione sull'intero contesto, il che è computazionalmente intensivo. La precisione su compiti vicini alla fine del contesto può degradarsi se il modello ha difficoltà a localizzare le informazioni rilevanti; questa è una limitazione nota per tutti i modelli a contesto lungo. Per ottenere risultati ottimali, posiziona le informazioni critiche vicino all'inizio o alla fine.
Le limitazioni principali includono: costo più elevato per token rispetto ai modelli più piccoli, tempi di risposta più lenti a causa dell'elaborazione di contesti lunghi, possibile degradazione dell'accuratezza su dettagli sepolti nel mezzo di grandi contesti, e mancanza di prestazioni benchmark verificate pubblicamente. Inoltre, l'output massimo di 128,000 token, sebbene grande, potrebbe comunque richiedere chiamate multiple per generazioni molto lunghe. Le modalità di input sono limitate a testo, immagine e file; audio e video non sono supportati direttamente.
I modelli con contesti tipici di 128.000 token (ad esempio GPT-4o) non possono gestire input più grandi di quel limite. La capacità di 1.050.000 token di GPT-5.4 Pro permette di elaborare circa 8 volte più testo in una singola richiesta, rendendolo superiore per l'analisi di documenti lunghi, ma probabilmente eccessivo per attività brevi. Il compromesso è che le query di modelli più piccoli vengono completate molto più velocemente e costano meno. I benchmark di modelli di dimensioni simili suggeriscono che le prestazioni potrebbero essere comparabili su attività che rientrano in finestre più piccole.
I prezzi per GPT-5.4 Pro non sono dettagliati pubblicamente nei fatti forniti. Tipicamente, i modelli con finestre di contesto molto ampie addebitano per token sia per l'input che per l'output, spesso a un premio rispetto alle varianti più piccole. OrcaRouter fattura in base all'utilizzo totale di token. Gli utenti dovrebbero consultare la pagina dei prezzi di OrcaRouter per le tariffe attuali. A causa del grande contesto, anche una singola richiesta può consumare milioni di token, quindi i costi possono accumularsi rapidamente.
Il principale compromesso riguarda il consumo di token. Una singola richiesta che utilizza l'intero contesto da 1.050.000 token costa proporzionalmente molte volte di più rispetto a una richiesta che ne utilizza 4.000. Per applicazioni in cui la maggior parte delle query sono brevi, GPT-5.4 Pro è probabilmente economicamente inefficiente. Si consiglia di memorizzare nella cache il contesto usato frequentemente o di utilizzare un modello più economico per il filtraggio preliminare. Alcuni utenti potrebbero trarre vantaggio dalle funzionalità di caching di OrcaRouter per evitare di rielaborare contesti identici.
OrcaRouter può fornire meccanismi di caching in grado di memorizzare nella cache prefissi di prompt o interi blocchi di contesto. Quando lo stesso input viene inviato ripetutamente, il caching può evitare la rielaborazione dei token, riducendo sia il costo che la latenza. Per GPT-5.4 Pro, la memorizzazione nella cache di lunghi prefissi comuni (ad esempio, un prompt di sistema e un documento) può essere particolarmente vantaggiosa. Consulta la documentazione di OrcaRouter per politiche di caching e prezzi specifici.
Utilizza l'endpoint standard delle chat completions con URL base https://api.orcarouter.ai/v1. Imposta il parametro model su openai/gpt-5.4-pro. Esempio con 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": "Riassumi questo libro di 10.000 pagine."}], "max_tokens": 128000 }' Assicurati che la tua chiave API abbia accesso a questo modello.
L'API supporta tutti i parametri standard di completamento chat di OpenAI: model, messages, max_tokens, temperature, top_p, n, stream, stop, presence_penalty, frequency_penalty, logit_bias, user, tools, tool_choice e response_format. Per GPT-5.4 Pro, max_tokens può essere impostato fino a 128,000. Il limite della finestra di contesto include sia token di input che di output; assicurati che il totale dei token (messages + max_tokens) non superi 1,050,000.
Modifica l'URL di base della tua applicazione in https://api.orcarouter.ai/v1 e modifica l'ID del modello in openai/gpt-5.4-pro. Usa la tua chiave API di OrcaRouter invece di una chiave OpenAI. Se il tuo codice esistente utilizza l'SDK Python di OpenAI, aggiorna base_url e il nome del modello. Non sono necessarie altre modifiche al codice. Assicurati che la tua chiave API abbia i permessi per questo modello. Prima verifica la compatibilità con un piccolo contesto.
Sì, lo streaming è supportato impostando il parametro stream su true. L'API restituisce chunk con contenuto delta come per lo streaming standard di OpenAI. Nota che a causa del contesto ampio, il time-to-first-token potrebbe essere più lungo rispetto ai modelli più piccoli. Lo streaming può aiutare a mostrare risultati parziali agli utenti mentre viene generata la risposta completa. Utilizza lo stesso endpoint chat.completions con stream: true.
Senza punteggi di benchmark, un confronto diretto delle prestazioni non è possibile. Tuttavia, la finestra di contesto di GPT-5.4 Pro, di 1.050.000 token, è più grande di quella del tipico GPT-5.3 Pro (che probabilmente ha un contesto più piccolo). L'output massimo di 128.000 token supera anche i modelli precedenti. In termini di modalità, entrambi supportano testo, immagini e file. Il principale elemento distintivo è la capacità del contesto, rendendo GPT-5.4 Pro migliore per documenti molto lunghi.
Claude 4 Opus di Anthropic offre anche una grande finestra di contesto (comunemente intorno ai 200.000 token). La finestra di 1.050.000 token di GPT-5.4 Pro è significativamente più grande. Tuttavia, Claude 4 Opus può avere diversi punti di forza in precisione e sicurezza. Entrambi supportano input multimodali. In assenza di benchmark pubblici, gli utenti dovrebbero valutare sui propri dati. OrcaRouter potrebbe offrire entrambi i modelli per un confronto fianco a fianco.
Gemini Ultra 2 di Google supporta una finestra di contesto fino a 1,000,000 di token (in alcune configurazioni), simile a GPT-5.4 Pro. Entrambi hanno grandi capacità di output massimo. Gemini Ultra 2 supporta anche l'input di immagini e video; GPT-5.4 Pro non supporta direttamente i video. La scelta può dipendere dai requisiti specifici dell'attività e dalla compatibilità dell'ecosistema. OrcaRouter fornisce l'accesso a entrambi i modelli tramite la stessa API.
Per le query che rientrano in 128.000 token o meno, modelli come GPT-5.2 Turbo, GPT-4o Mini o Claude 3 Haiku sono più convenienti e veloci. Se il compito coinvolge solo testo (nessuna immagine), modelli più piccoli solo testo possono essere ancora più economici. GPT-5.4 Pro è meglio riservarlo per i casi in cui il suo vasto contesto è essenziale, come l'analisi di un intero libro o di un file di log enorme. Per chat di routine, è esagerato.
Compatibile con OpenAI: mantieni il tuo SDK
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| Livello | Input / 1M token | Output / 1M token |
|---|---|---|
| ≤ 272K | $30.00 | $180.00 |
| ≤ ∞ | $60.00 | $270.00 |
| Livello selezionato in base al numero di token di input di ogni richiesta | ||
Stima basata sul prezzo di listino
Prezzi a livelli — questa stima usa le tariffe del livello base.
Solo una stima — il numero effettivo di token dipende dal tokenizzatore del provider.
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author = {OpenAI},
year = {2026},
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}OpenAI. (2026). GPT-5.4 Pro API. OrcaRouter. https://www.orcarouter.ai/models/openai/gpt-5.4-pro