OpenAI GPT-5.4 Pro、1.05Mコンテキストと128K出力、OrcaRouter API経由でアクセス
openai/gpt-5.4-pro-2026-03-05は、OpenAIによる大規模言語モデルであり、OrcaRouterのAPIを介してアクセスされます。これは2026年3月5日にリリースされたGPT-5.4 Proシリーズのバージョンです。このモデルはテキスト、画像、ファイルの3つの入力モダリティをサポートします。そのコンテキストウィンドウは1,050,000トークンで、1回の生成で最大12…
このモデルは、長い文脈とマルチモーダル入力の深い理解を必要とするタスクに優れています。100万トークンを超える文書の要約、詳細なソース資料に基づく質問への回答、包括的なレポートの生成が可能です。コーディングでは、大規模なコードベースのデバッグ、説明、リファクタリングができます。翻訳、クリエイティブライティング、ファイルからのデータ抽出もサポートしています。マルチモーダル機能により、画像（スクリーンショット、図など）の分析とファイル内容の解釈を同時に行うことができ、自動請求書処理や科学論文レビューといった複雑なワークフローを実現します。
最適なユースケースとしては、法律事件ファイル全体の処理、数百ページに及ぶ技術マニュアルの分析、書籍や脚本草案のような長文コンテンツの生成、大規模データセットに対する複雑な推論の実行などが挙げられます。エンタープライズ環境では、長大な文書が対象となる契約レビュー、コンプライアンスチェック、知識管理に活用できます。開発者にとっては、非常に大きなコードベース全体でコンテキストを維持し、コードレビュー、ドキュメント生成、リファクタリングを行う能力が有用です。また、テキストと共にチャート、医用画像、手書きメモを解釈するようなマルチモーダルタスクでも強力な応用が可能です。
短い文レベルのタスク、単純な分類、または大規模なコンテキストが不要な高スループットなシナリオには、より安価なモデルを選びましょう。シングルターンチャット、短いテキストの翻訳、短い記事の基本的な要約には、コンテキストウィンドウが小さいモデル（例：128Kトークン）の方が低コストで応答時間も速くなります。また、入力が純粋なテキストで100Kトークン未満の場合、小規模なモデルで十分なことがあります。1.05Mのコンテキストウィンドウは計算オーバーヘッドを追加し、小さなプロンプトに使用するのは非効率的です。平均入力長とタスクの複雑性を評価して判断してください。
このモデルは、長大なドキュメントを単一のコンテキストパスで処理し、アテンション機構を用いてウィンドウ全体にわたる情報を関連付けます。関連する詳細が離れている場合でも、事実を正確に取得し、推論を行い、一貫性のある要約を生成できます。例えば、本の1ページ目と1000ページ目の情報を結びつける質問にも答えることができます。ただし、非常に長いコンテキストではレイテンシとトークン使用量が増加する可能性があります。最適なパフォーマンスを得るには、プロンプトを明確に構成し、重要な情報をコンテキストの冒頭または末尾に配置してください。
このカタログエントリには特定のベンチマークスコアは記載されていません。しかし、large-proモデルとしての設計に基づき、長文推論が有益なタスク（干し草の中の針の検索、マルチドキュメントQA、長文要約など）で良好なパフォーマンスを発揮することが期待されます。マルチモーダル入力により、画像を文脈に沿って理解し推論することができます。GPTの初期バージョンは、言語理解および生成ベンチマークで強力なパフォーマンスを示してきました。このモデルは、拡張されたコンテキストとより大きな出力容量により、それらを改善している可能性があります。
速度は入力長、出力長、サーバーの負荷に依存します。非常に大きなコンテキストウィンドウを持つモデルは、多くのトークンを処理する計算コストのために、リクエストごとに自然とレイテンシが高くなります。最大出力128,000トークンは、フル長の出力に対して長い生成時間をもたらす可能性があります。リアルタイムアプリケーションでは、より小さなモデルを使用するか、トークン数を制限することを検討してください。OrcaRouterのAPIは、最初のトークンまでの時間を短縮するためにストリーミング応答を提供する場合があります。詳細なレイテンシの期待値については、OrcaRouterのドキュメントを参照するか、代表的な入力を使用して独自のベンチマークを実行してください。
モデルは、注意の希薄化により非常に長いコンテキストで性能が低下する可能性がありますが、そのような用途に最適化されています。大きなコンテキストの離れた部分を跨ぐマルチホップ推論は依然として失敗する可能性があります。これは検索エンジンではなく、情報が不足している場合には幻覚を起こす可能性があります。画像理解は、低解像度、大きく歪んだ、または複雑な図に対して苦手とする場合があります。出力長は128Kトークンが上限です。極めて長い生成には複数回の呼び出しが必要になる場合があります。さらに、トークン数が多い場合のコストはかなり高額になる可能性があります。重要な出力については常に正確性を検証してください。
GPT-4やGPT-4oのような以前のGPTモデルと比較して、このモデルはコンテキストウィンドウが大幅に拡大され（1.05M対通常128K）、最大出力も増加しています（128K対4K-8K）。また、以前のモデルではサポートされていなかったファイル入力モダリティも追加されています。標準ベンチマークにおける正確な性能向上は明示されていませんが、コンテキストが大きいことで、書籍全体を分割せずに処理するなど、以前は実現不可能だったタスクが可能になります。まだGPT-4から移行していない場合、このモデルは容量の面で大きなアップグレードを意味します。
このカタログエントリでは、このモデルの価格詳細は提供されていません。通常、OpenAIモデルは入力と出力のトークンごとに課金され、画像処理には追加料金が発生します。正確な料金については、OrcaRouterの料金ページまたはアカウント契約を参照してください。大きなコンテキストウィンドウと高い出力制限により、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、その結果、小規模モデルと比較して1コールあたりのコストが高くなることに注意してください。コストを管理するには、最大トークンを制限し、入力の長さを必要なコンテンツのみに制限することができます。
主なトレードオフは、能力とコストの間です。1.05Mのコンテキストウィンドウを短い入力に使用すると、容量と費用を無駄にします。同様に、128Kトークンを生成するのは高コストです。出力が短い場合は、max_tokensパラメータを減らしてください。タスクがより小さなモデル（例：GPT-4o-mini）で達成できるのであれば、そちらの方が安くなります。ただし、大規模なコンテキストが真に必要なタスクでは、このモデルの方が、より小さなモデルでデータを複数のAPI呼び出しに分割するよりもコスト効率が高い場合があります。なぜなら、追加のラウンドトリップや手動での結合を回避できるからです。
このカタログエントリではキャッシュポリシーが指定されていません。一部のAPIプロバイダーは、繰り返されるプレフィックストークンのコスト削減のためにプロンプトキャッシュを提供しています。OrcaRouterのドキュメントを確認するか、サポートに連絡して、このモデルでキャッシュが利用可能かどうかを確認してください。キャッシュがサポートされている場合、複数のリクエストに重複したコンテキストを送信することで、入力トークンを節約できます。そうでない場合は、可能な限り冗長なデータを避けるようにプロンプトを設計することを検討してください。最新情報については、常にOrcaRouterの利用規約を確認してください。
コストを見積もるには、入力と予想される出力のおおよそのトークン数を計算します。tiktoken のようなライブラリを使用してテキストをトークン化できます。画像の場合、固定トークンコストが適用されます（画像サイズによって異なります。OrcaRouter のドキュメントを参照してください）。トークン数にトークンあたりの価格（入力、出力、画像）を掛けて合計します。代表的なデータを使用したテストコールで見積もりを調整します。このモデルの価格は提供されていないため、料金表を別途入手する必要があります。驚きを避けるために、常に OrcaRouter のダッシュボードで使用状況を監視してください。
OrcaRouterのOpenAI互換APIを介してモデルを呼び出します。ベースURLはhttps://api.orcarouter.ai/v1です。リクエストにはモデルID「openai/gpt-5.4-pro-2026-03-05」を使用してください。認証にはOrcaRouterから提供されたAPIキーを使用します。エンドポイントはチャット形式の対話用に/chat/completionsです。Pythonコード例：openai.ChatCompletion.create(model="openai/gpt-5.4-pro-2026-03-05", messages=[...], max_tokens=128000)。APIは標準パラメータをサポートしています。クライアントがOrcaRouterのベースURLとAPIキーを使用するようにしてください。
標準のOpenAIチャット補完パラメータがサポートされています：model（必須）、messages（roleとcontentを持つオブジェクトの配列）、max_tokens（最大128000）、temperature（0-2、デフォルト1）、top_p、n、stop、presence_penalty、frequency_penalty、logit_bias、user、stream（ストリーミング用のブール値）、およびresponse_format（例：json_object）。マルチモーダル入力の場合は、contentにtype "image_url"の画像部分を含めるか、OrcaRouterのドキュメントに従ってファイル添付を行います（ファイル入力は非標準のため、詳細を確認してください）。functions、tools、tool_choiceなどのパラメータも利用可能な場合があります。
OpenAI互換APIから移行するには、ベースURLを https://api.orcarouter.ai/v1 に変更し、モデル名を "openai/gpt-5.4-pro-2026-03-05" に更新してください。以前のプロバイダーのキーの代わりに、OrcaRouterのAPIキーを使用してください。それ以外のコード（メッセージ構造、パラメーター）は、OpenAIのSDKを使用していた場合とまったく同じです。OpenAI以外のAPIの場合は、OpenAIのリクエスト形式に合わせる必要があるかもしれません。最初に簡単なリクエストでテストしてください。OrcaRouterのレート制限は異なる場合がありますので、ドキュメントを確認してください。ファイル入力の場合は、クライアントがbase64またはURLとしてファイルを送信できることを確認してください。
ベースURL: `https://api.orcarouter.ai/v1`。モデルID: `"openai/gpt-5.4-pro-2026-03-05"`。各リクエストには正確なモデルID文字列を含める必要があります。ベースURLはOpenAIスキーマを実装したv1 APIエンドポイントを指しています。プログラミング言語を問わず、コード内でこれらの値を使用してください。たとえばJavaScriptでは、`openai.baseURL = 'https://api.orcarouter.ai/v1'; openai.model = 'openai/gpt-5.4-pro-2026-03-05'` のように指定します。末尾にスラッシュや余分な文字が含まれないように注意してください。
GPT-4oは128Kトークンのコンテキストウィンドウと最大16Kトークンの出力（およそ）を持ちます。このモデルは8倍のコンテキストと8倍の出力を提供します。GPT-4oはマルチモーダル入力（テキスト、画像、一部のバージョンでは音声）もサポートしていますが、ファイル入力モダリティは欠けています。このモデルはファイルサポートを含みます。能力の面では、GPT-4oは100Kトークン未満のほとんどのタスクに十分です。非常に長いドキュメントやファイルの処理が必要な作業には、このモデルが明確なアップグレードです。短いタスクには、GPT-4oの方がコスト効率が良い場合があります。
Anthropic による Claude 3.5 Sonnet は、コンテキストウィンドウが 200K トークンで、最大出力が 8K トークンです。このモデルは両方の指標 (コンテキスト 1.05M、出力 128K) でそれを上回ります。Claude はマルチモーダル入力 (テキスト、画像) もサポートしていますが、ファイル入力はサポートしていません。Claude は強力な指示追従性と安全機能で知られています。非常に長いコンテキストのタスクでは、このモデルが Claude を上回る可能性があります。ただし、コストを優先する場合、またはレイテンシが低い小規模なモデルが必要な場合は、Claude の方が良い選択肢かもしれません。両モデルは OrcaRouter 経由で利用可能です。
Google の Gemini 1.5 Pro は、最大100万トークン（同等）のコンテキストウィンドウと最大8Kトークンの出力を提供します。このモデルはコンテキスト（1.05M対1M）で若干優れており、出力（128K対8K）でははるかに大きいです。Gemini はマルチモーダル入力（テキスト、画像、音声、動画）とファイル入力もサポートしていますが、このモデルでは動画はサポートされていません。Gemini は音声または動画を含むタスクで優れている可能性があります。非常に長いコンテキストと出力を必要とする純粋なテキスト、画像、ファイル処理では、このモデルは競争力があります。
このモデルは、単一のAPI呼び出しで利用可能な最大のコンテキストウィンドウ（105万トークン）と最大の出力容量（128Kトークン）が必要な場合に選択してください。書籍シリーズ全体の要約、完全な法律文書アーカイブの分析、または網羅的なレポートの生成といったタスクに特に有利です。入力にテキストや画像に加えてファイル（例：PDF、スプレッドシート）が含まれる場合、このモデルは3つすべてをサポートします。より単純なタスクには、GPT-4o-mini、Claude Haiku、Gemini Flashなどの代替モデルが低コストで高速な応答を提供します。トレードオフに基づいて選択してください。
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-2026-03-05",
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_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