OpenAIのGPT-5.4 miniバリアント、最大128k出力トークン、GPQA Diamond 87.5、OrcaRouter経由で100万トークンあたり$0.75/$4.50で提供。
openai/gpt-5.4-mini-2026-03-17 は、OpenAI の GPT-5.4 モデルのより小型でコスト効率に優れたバリエーションであり、2026年3月17日にリリースされました。OrcaRouter 上でホストされ、OpenAI 互換の API…
このモデルは、GPQA Diamondスコア87.5で示されるように、大学院レベルの推論において優れたパフォーマンスを発揮します。複雑な質問応答、コード生成、数学的問題解決、マルチモーダル推論を処理できます。その長い出力制限により、単一の応答でレポート全体、コードファイル、または長文の分析を生成するのに適しています。
理想的なユースケースには、最大128kトークンの長文コンテンツ（記事、ストーリー、ドキュメント）の生成、画像やファイルに関する質問の処理と回答、デバッグやデータ抽出などのマルチステップ推論タスクの実行、そしてトークンあたりのコストが主要な関心事でありながら高い推論品質が依然として必要なあらゆるアプリケーションが含まれます。
ミニバリアントはGPQA Diamondで87.5点を獲得しているが、より大規模なGPT-5.4モデルは同じベンチマークでより高い生スコアを達成する可能性が高い。また、ミニモデルは最大出力が128kトークンに固定されており、反復呼び出しを行わなければ長い応答を生成できない。さらに、大規模モデルの幅広い知識ベースが有利となる極めてニッチまたは専門的な領域では、パフォーマンスが低下する可能性もある。
高い推論能力を必要としないタスク（単純なテキスト分類、翻訳、基本的な要約など）には、より小型または低コストのモデル（例：GPT-3.5の派生モデル）で十分な場合があります。ワークロードが純粋にテキストのみで出力が短い場合、OrcaRouterで利用可能な低コストのモデルを選択することで、さらに費用を削減できます。ご自身のアプリケーションにGPQA Diamondレベルの品質が必要かどうかを評価してください。
GPQA Diamondは、物理学、化学、生物学、およびその他の科学分野にわたる大学院レベルの質問からなるベンチマークです。スコア87.5は、そのデータセット内の質問の87.5%にモデルが正しく回答したことを示します。これはモデルを強力な推論層に位置づけ、一部の初期の大規模モデルに匹敵するか、それを上回ります。ただし、ベンチマークスコアは現実世界のパフォーマンスを保証するものではなく、ドメイン固有のタスクでテストする必要があります。
レイテンシは提供された事実に直接指定されていません。ミニバリアントとして、フルサイズのGPT-5.4よりも高速でコスト効率が良いと期待されていますが、実際の速度はリクエストサイズ、出力長、およびOrcaRouterの現在の負荷に依存します。ユーザーは各自のペイロードでベンチマークを実施し、応答あたりの時間を見積もるべきです。このモデルには明示的なレート制限はなく、それはOrcaRouterによって管理されています。
GPQA Diamondにおける87.5は唯一提供されているベンチマーク数値であり、大学院レベルの科学的推論における高い能力を示唆しています。このモデルはマルチモーダル入力と長文出力にも対応しており、これらはGPQAでは測定されませんが、実用的な強みとなります。その価格は、この単一のベンチマークが示す品質レベルに対して競争力があります。
ベンチマークスコアはすべての実世界のシナリオを網羅しているわけではありません。GPQA Diamondテストは多肢選択式であり、自由回答形式の生成品質を反映していない可能性があります。この数値には、クリエイティブライティング、コード生成、安全関連タスクにおけるモデルの性能は含まれていません。さらに、ミニバリアントは完全版のGPT-5.4と比較して知識の幅が狭くなっている可能性があります。必ずご自身のデータでモデルを検証してください。
価格は、入力トークン100万個あたり0.75ドル、出力トークン100万個あたり4.50ドルです。これらはOpenAIが請求する正確な料金であり、OrcaRouterによる手数料は一切加算されていません。入力とは、ユーザープロンプトの総トークン数（システムメッセージ、トークン化された画像、ファイルテキストを含む）を指します。出力とは、モデルの応答のトークン数です。
より大きなモデル（GPT-5.4 フルなど）と比較して、このミニバリアントはトークンあたりのコストが低くなっています。しかし、複雑なタスクではより控えめなプロンプトや複数回のリトライが必要になる可能性があり、結果的に総トークン使用量が増えることがあります。高頻度で使用する場合、トークン単価の低さが大きなコスト削減につながります。一方、出力品質が重要でタスクが非常に難しい場合には、フルモデルの方が呼び出し回数を減らせるため、総コストを抑えられる可能性があります。
提供された事実には、キャッシングや割引プログラムについては言及されていません。OrcaRouterはOpenAIの価格設定をマークアップなしでそのまま適用します。ボリューム割引やプロンプトキャッシングはOpenAIが直接提供する必要があります。可能であれば、OpenAIのドキュメントでキャッシュされた入力レートを確認してください。現時点では、消費されたトークン総量に基づいて、請求サイクルごとに一律料金が適用されます。
コストを最適化するには、入力プロンプトを簡潔に保ち、システムメッセージを使用してトピックの制限を適用し、トークン数を増加させる不要な画像やファイルの入力を避けてください。非常に長い出力の場合は、128kの完全な出力がほとんど必要ないのであれば、コンテンツを複数のリクエストに分割することを検討してください。OrcaRouterのログを介してトークン使用量を監視し、各タスクに必要な最小限の長さにmax_tokensを設定してください。
https://api.orcarouter.ai/v1 のOpenAI互換エンドポイントを、モデルID「openai/gpt-5.4-mini-2026-03-17」で使用します。認証はAuthorizationヘッダーにOrcaRouter APIキーを指定して行います。モデルフィールドをその正確な文字列に設定したチャット補完リクエストを送信してください。例：curl https://api.orcarouter.ai/v1/chat/completions -H "Authorization: Bearer $API_KEY" -d '{"model":"openai/gpt-5.4-mini-2026-03-17","messages":[{"role":"user","content":"Hello"}],"max_tokens":1000}'
このAPIは、標準のOpenAIチャット補完パラメータ（model（必須）、messages、max_tokens、temperature、top_p、frequency_penalty、presence_penalty、stop、stream、その他）をサポートしています。マルチモーダル入力の場合は、ユーザーメッセージに「text」および「image_url」タイプのコンテンツブロックを含めます。ファイルは、その内容をテキストまたは埋め込みとして提供することで追加できます。OrcaRouterはこれらを正しく基盤モデルに変換します。
OrcaRouterを介して別のOpenAIモデルを使用している場合は、モデル文字列を"openai/gpt-5.4-mini-2026-03-17"に変更してください。プロンプトのサンプルでテストし、出力品質が期待に沿うことを確認してください。以前に小さな出力制限を使用していた場合は、max_tokensを調整してください。このモデルは最大128kまでサポートしています。その他のAPI変更は必要ありません。以前のモデルの料金からの価格変動を監視してください。
比較ベンチマークは提供されていません。gpt-4oはOpenAIの古いモデルで、異なるアーキテクチャを採用しています。gpt-5.4-miniは新しいミニモデルです。GPQA Diamondスコアに基づくと（gpt-4oのスコアが87.5未満の場合）、推論性能においてgpt-4oを上回る可能性があります。ただし、gpt-4oは速度やより広範な知識において利点があるかもしれません。ユーザーは各自のタスクで評価する必要があります。
ミニモデルの中では、このモデルは大きな出力制限（128kトークン）とマルチモーダル入力を提供します。GPQA Diamondスコア87.5は、推論品質において差別化要因です。OpenAIやサードパーティの他のミニモデルは、推論能力が低いか、出力制限が短い場合があります。価格は100万トークンあたり$0.75/$4.50であり、品質レベルに対して競争力がありますが、常に完了タスクあたりの総コストを比較してください。
オープンソースモデルはAPIコストが低いか無料ですが、インフラのセットアップとメンテナンスが必要です。このモデルは128kの出力制限と87.5 GPQA Diamond性能を提供し、多くのオープンソースモデルを上回る可能性があります。ただし、オープンソースモデルはトークンあたりのコストなしでファインチューニングが可能です。選択は、従量課金の利便性を好むか、セルフホストでの制御を好むかによります。
OpenAI 互換——今お使いの SDK のまま
https://api.orcarouter.ai/v1import os
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.orcarouter.ai/v1",
api_key=os.environ["ORCAROUTER_API_KEY"],
)
response = client.chat.completions.create(
model="openai/gpt-5.4-mini-2026-03-17",
messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}],
)
print(response.choices[0].message.content)include_reasoningmax_completion_tokensmax_tokensreasoningresponse_formatseedstreamstructured_outputstool_choicetools| 入力 / 1M tokens | $0.750 |
|---|---|
| 出力 / 1M tokens | $4.50 |
| キャッシュ読み取り / 1M | $0.075 |
| 通貨 | USD |
表示価格に基づく概算
見積もりのみ — 実際のトークン数はプロバイダーのトークナイザーに依存します。
今週の開発者の声
@misc{orcarouter_gpt_5_4_mini_2026_03_17,
title = {openai/gpt-5.4-mini-2026-03-17 API},
author = {openai},
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howpublished = {OrcaRouter},
url = {https://www.orcarouter.ai/models/openai/gpt-5.4-mini-2026-03-17}
}openai. (n.d.). openai/gpt-5.4-mini-2026-03-17 API. OrcaRouter. https://www.orcarouter.ai/models/openai/gpt-5.4-mini-2026-03-17