GPT-5.4 Proは、OpenAIの最先端モデルであり、GPT-5.4の統一アーキテクチャを基に、複雑で重要なタスク向けに強化された推論能力を備えています。1M以上のトークンコンテキストウィンドウ（入力922K、出力128K...）を特徴としています。
OpenAI GPT-5.4 Proは、OpenAIが提供する大規模言語モデルであり、1,050,000トークンのコンテキストウィンドウと最大128,000トークンの出力をサポートします。テキスト、画像、ファイルの入力を受け付け、長文書や画像、その他のファイル形式を直接送信できます。このモデルは、OrcaRouterのOpenAI互換API（base_url:…
GPT-5.4 Proは、非常に長いコンテキストの保持を必要とするタスクに優れています。例としては、書籍全体の長さのテキストの要約、複数ファイルの研究データの分析、広範な背景情報を含む包括的なレポートの生成、一貫性のある長時間の会話の維持、画像を含むドキュメントに対するマルチモーダル推論の実行などがあります。その大きな出力トークン制限により、複数の継続呼び出しを必要とせずに長い生成コンテンツを作成することも可能です。
短く簡単なタスク（単一の質問への回答、テキスト分類、数文の翻訳など）には、コンテキスト容量が低い小型モデル（例：GPT-4o Mini や GPT-4.1 Nano）の方が、コストとレイテンシの面で一般的に効率的です。GPT-5.4 Pro の広大なコンテキストウィンドウと高容量は、トークンあたりの価格が高く、応答時間も遅くなります。タスクが本当にその範囲を必要とする場合にのみ、それを選択してください。
はい、GPT-5.4 Proは、非常に大きな合計コンテキストを持つマルチターン会話の一部として画像を受け入れることができます。テキストと画像を混在させて、1,050,000トークンの制限内で複数の画像を含めることができます。各画像は、その解像度に比例したトークンを消費します。これにより、図を含むスキャンされた書籍の多くのページを分析したり、ステップごとの画像を含む長いビジュアルチュートリアルをレビューしたりするタスクが可能になります。
はい、OpenAI互換APIの一部として、関数呼び出しとツール使用がサポートされています。関数を定義し、モデルがそれらを呼び出すタイミングを決定させることができます。大きなコンテキストウィンドウにより、多くのツール呼び出し履歴を保存でき、長時間のセッションにわたって拡張されたエージェントワークフローを実現します。これは、多くの推論ステップと外部データ取得を必要とする複雑な自動化に役立ちます。
現在の情報では、OpenAI GPT-5.4 Pro に関する公開されたベンチマークスコアはありません。MMLU、HumanEval、GSM8K などの標準的な指標におけるモデルのパフォーマンスは開示されていません。そのようなデータがないため、他のモデル（例：GPT-5.3 Pro や Claude 4）との直接的なパフォーマンス比較は不可能です。ユーザーは、特定のタスクにおいてモデルを内部で評価し、適合性を判断する必要があります。
単一リクエストで1,050,000トークンを処理すると、time-to-first-tokenと全体のレイテンシが大幅に増加します。モデルはコンテキスト全体に対してアテンションを計算する必要があり、これは計算負荷が高くなります。コンテキストの末尾付近のタスクでは、モデルが関連情報を特定するのに苦労すると精度が低下する可能性があります。これはすべての長文脈モデルに共通する既知の制限です。最適な結果を得るには、重要な情報を先頭または末尾の近くに配置してください。
主な制限事項としては、小規模モデルと比較してトークン単価が高いこと、長いコンテキスト処理による応答時間の遅延、大規模コンテキストの中盤に埋もれた詳細に対する精度低下の可能性、および公的に検証されたベンチマーク性能が不足していることが挙げられます。さらに、最大出力が128,000トークンと大きいものの、非常に長い生成には複数回の呼び出しが必要となる場合があります。入力モダリティはテキスト、画像、ファイルに限定されており、音声や動画は直接サポートされていません。
通常の128,000トークンのコンテキストを持つモデル（例：GPT-4o）は、その制限を超える入力を処理できません。GPT-5.4 Proの1,050,000トークンの容量により、1回のリクエストで約8倍のテキストを処理でき、長文書分析に優れていますが、短いタスクには過剰かもしれません。トレードオフとして、小規模なモデルのクエリははるかに高速で低コストです。同程度のサイズのモデルからのベンチマークは、より小さなウィンドウに収まるタスクではパフォーマンスが同等である可能性を示唆しています。
GPT-5.4 Proの料金は、提供された情報では詳細に公開されていません。通常、非常に大きなコンテキストウィンドウを持つモデルは、入力と出力の両方でトークンごとに課金され、小さなバージョンと比較して割増料金となることがよくあります。OrcaRouterは総トークン使用量に基づいて請求を行います。最新の料金については、OrcaRouterの料金ページをご確認ください。コンテキストが大きいため、1回のリクエストで数百万トークンを消費する可能性があり、コストが急速に蓄積される可能性があります。
主なトレードオフはトークン消費量です。1,050,000トークンのコンテキスト全体を使用する1回のリクエストは、4,000トークンを使用するリクエストに比べて比例的に何倍もコストがかかります。ほとんどのクエリが短いアプリケーションでは、GPT-5.4 Proは経済的に非効率である可能性が高いです。頻繁に使用されるコンテキストをキャッシュするか、予備フィルタリングに安価なモデルを使用することを検討してください。一部のユーザーは、同一のコンテキストを再処理しないようにOrcaRouterのキャッシュ機能を利用することでメリットを得られるかもしれません。
OrcaRouterは、プロンプトのプレフィックスやコンテキストブロック全体をキャッシュするキャッシュ機構を提供する場合があります。同じ入力が繰り返し送信されると、キャッシュによってトークンの再処理を回避できるため、コストとレイテンシの両方を削減できます。GPT-5.4 Proでは、長い共通プレフィックス（例：システムプロンプトやドキュメント）のキャッシュが特に有益です。具体的なキャッシュポリシーと価格については、OrcaRouterのドキュメントを確認してください。
標準のチャット完了エンドポイントをベースURL https://api.orcarouter.ai/v1 で使用してください。モデルパラメータを openai/gpt-5.4-pro に設定します。curlを使用した例： 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": "Summarize this 10,000 page book."}], "max_tokens": 128000 }' APIキーがこのモデルへのアクセス権を持っていることを確認してください。
APIは、標準のOpenAIチャット補完パラメータをすべてサポートしています：model、messages、max_tokens、temperature、top_p、n、stream、stop、presence_penalty、frequency_penalty、logit_bias、user、tools、tool_choice、およびresponse_format。GPT-5.4 Proの場合、max_tokensは最大128,000に設定できます。コンテキストウィンドウの制限には入力トークンと出力トークンの両方が含まれます。トークンの合計（messages + max_tokens）が1,050,000を超えないようにしてください。
アプリケーションのベースURLをhttps://api.orcarouter.ai/v1に変更し、モデルIDをopenai/gpt-5.4-proに設定してください。OpenAIキーの代わりにOrcaRouter APIキーを使用してください。既存のコードがOpenAI Python SDKを使用している場合は、base_urlとモデル名を更新してください。その他のコード変更は不要です。APIキーにこのモデルのアクセス許可があることを確認してください。互換性を確認するために、まず小さなコンテキストでテストしてください。
はい、stream パラメータを true に設定することでストリーミングがサポートされています。API は標準の OpenAI ストリーミングと同様に、デルタコンテンツを含むチャンクを返します。大きなコンテキストのため、最初のトークンまでの時間が小さなモデルよりも長くなる可能性があることに注意してください。ストリーミングを利用すると、完全なレスポンスが生成される間に部分的な結果をユーザーに表示できます。同じ chat.completions エンドポイントを stream: true で使用してください。
ベンチマークスコアがない場合、直接的なパフォーマンス比較は不可能です。ただし、GPT-5.4 Proのコンテキストウィンドウは1,050,000トークンで、典型的なGPT-5.3 Pro（おそらくより小さいコンテキストを持つ）よりも大きいです。128,000トークンの最大出力も初期モデルを上回ります。モダリティに関しては、両方ともテキスト、画像、ファイルをサポートしています。主な差別化要因はコンテキスト容量であり、GPT-5.4 Proは非常に長いドキュメントに適しています。
Anthropic の Claude 4 Opus も大きなコンテキストウィンドウ（一般的に約 200,000 トークン）を提供しています。GPT-5.4 Pro の 1,050,000 トークンのウィンドウはかなり大きいです。ただし、Claude 4 Opus は精度と安全性において異なる強みを持つ可能性があります。両方ともマルチモーダル入力をサポートしています。公開ベンチマークがないため、ユーザーは自身のデータで評価する必要があります。OrcaRouter は両方のモデルを比較のために提供するかもしれません。
GoogleのGemini Ultra 2は（一部の構成において）最大1,000,000トークンのコンテキストウィンドウをサポートしており、これはGPT-5.4 Proと同様です。両方とも大きな最大出力能力を持っています。Gemini Ultra 2は画像および動画入力もサポートしていますが、GPT-5.4 Proは動画を直接サポートしていません。選択は特定のタスク要件とエコシステムの互換性に依存する可能性があります。OrcaRouterは同じAPIを介して両方のモデルへのアクセスを提供します。
128,000トークン以内のクエリには、GPT-5.2 Turbo、GPT-4o Mini、Claude 3 Haikuなどのモデルの方が費用対効果が高く、高速です。タスクがテキストのみ（画像なし）の場合、より小さなテキスト専用モデルはさらに安価になります。GPT-5.4 Proは、その広大なコンテキストが必要不可欠な場合（書籍全体や大規模なログファイルの分析など）に最適です。日常的なチャットには過剰です。
OpenAI 互換——今お使いの SDK のまま
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| 階層 | 入力 / 1M tokens | 出力 / 1M tokens |
|---|---|---|
| ≤ 272K | $30.00 | $180.00 |
| ≤ ∞ | $60.00 | $270.00 |
| 階層はリクエストごとの入力トークン数で決定されます | ||
表示価格に基づく概算
段階制料金 — この見積もりは基本ティアの料金を使用しています。
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。
@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