GPT-5.4는 OpenAI의 최신 프론티어 모델로, Codex와 GPT 계열을 하나의 시스템으로 통합했습니다. 100만 개 이상의 토큰 컨텍스트 윈도우(922K 입력, 128K 출력)를 지원하며...
GPT-5.4는 컨텍스트 윈도우가 1,050,000 토큰, 최대 출력 128,000 토큰을 가진 OpenAI의 대규모 언어 모델입니다. 텍스트, 이미지 및 파일 입력을 처리합니다. 이 모델은 대학원 수준의 과학 문제 벤치마크인 GPQA Diamond에서 평가되어 92.0의 점수를 기록했습니다. 액세스는 OrcaRouter의 OpenAI 호환…
GPT-5.4는 언어 이해, 생성, 추론 및 멀티모달 해석에 뛰어납니다. 큰 컨텍스트 윈도우를 통해 다단계 명령 수행, 장문 콘텐츠 생성, 복잡한 대화와 같은 작업을 지원합니다. 이 모델은 특히 대학원 수준의 과학 추론에 강점을 보이며, GPQA Diamond에서 92.0점을 기록했습니다. 또한 파일 기반 데이터 추출 및 이미지 설명을 처리할 수 있습니다. 모델을 선택할 때 사용 사례에 전체 컨텍스트가 정말 필요한지, 아니면 더 저렴한 모델로 충분한지 고려하세요.
1,050,000-토큰 컨텍스트를 갖춘 GPT-5.4는 단일 프롬프트로 전체 책, 긴 보고서 또는 수천 줄의 코드를 처리할 수 있습니다. 이는 문서 분할의 필요성을 없애고 모델이 모든 정보를 동시에 고려할 수 있게 합니다. 출력은 128,000 토큰으로 제한되므로 요약이나 추출도 비슷한 길이가 될 수 있습니다. 전체 긴 컨텍스트가 필요하지 않은 작업의 경우 더 작은 모델이 더 비용 효율적일 수 있습니다.
네, GPT-5.4는 텍스트와 함께 이미지 및 파일 입력을 지원합니다. 이미지는 표준 형식(JPEG, PNG 등)으로 제공할 수 있으며, 모델이 시각적 콘텐츠에 대한 질문에 답변할 수 있습니다. 파일(예: PDF, CSV)은 컨텍스트의 일부로 업로드되어 처리됩니다. 이러한 멀티모달 기능은 다이어그램 분석, 테이블에서 데이터 추출, 텍스트와 그래픽의 상호 참조에 유용합니다. 모든 입력 방식은 컨텍스트 토큰 한도에 포함됩니다.
만약 작업에 1,050,000개의 토큰 컨텍스트나 멀티모달 입력이 필요하지 않다면, 비용 절감을 위해 더 작은 컨텍스트 윈도우나 제한된 모달리티를 가진 모델을 고려하세요. 예를 들어, 단순한 단일 턴 질의, 짧은 텍스트, 또는 광범위한 추론이 필요하지 않은 작업은 GPT-4o mini나 GPT-4.1 nano와 같은 모델로 처리할 수 있습니다. 사용하지 않는 용량에 비용을 지불하지 않도록 GPT-5.4를 선택하기 전에 프롬프트 길이와 복잡성을 평가하세요.
GPT-5.4는 대학원 수준의 물리학, 화학, 생물학을 다루는 198개의 객관식 문제로 구성된 GPQA Diamond 벤치마크에서 92.0점을 기록했습니다. 이 점수는 전문가 수준의 과학적 추론에서 높은 정확도를 나타냅니다. 제공된 사실에는 이 모델에 대한 다른 벤치마크 점수가 없습니다. 사용자는 자신의 도메인 특화 작업에서 성능을 평가해야 합니다.
92.0점은 GPT-5.4가 GPQA Diamond 질문의 92%를 정확히 답변했음을 의미합니다. GPQA Diamond는 수년간의 대학원 연구 후 인간 전문가가 갖출 지식과 추론 능력을 테스트하도록 설계되었습니다. 여기에는 다단계 문제, 과학 데이터 해석, 미묘한 개념 적용이 포함됩니다. 이 벤치마크는 모델이 복잡한 도메인 특화 질문을 처리하는 능력을 평가하는 데 자주 사용됩니다.
강점: 매우 긴 컨텍스트 (1,050,000 토큰), 높은 과학적 추론 능력 (92.0 GPQA Diamond), 멀티모달 입력 (텍스트, 이미지, 파일). 한계: 가격 정보 제공되지 않음; 컨텍스트 길이에 따라 지연 시간 증가; 매우 긴 컨텍스트는 토큰 한도에 도달하거나 주변 세부 사항에 대한 응답 품질이 저하될 수 있음. 이 모델은 실시간 스트리밍이나 음성 입력을 지원하지 않습니다. 과학 중심이 아닌 작업의 경우, 다른 모델이 더 낮은 비용으로 동등한 성능을 제공할 수 있습니다.
추론 속도는 제공된 사실에 명시되어 있지 않습니다. 일반적으로 매개변수 수가 많고 컨텍스트 윈도우가 긴 모델은 각 토큰을 처리하는 데 더 오래 걸립니다. 사용자는 GPT-4o mini와 같은 소형 모델에 비해 더 높은 지연 시간을 예상해야 합니다. OrcaRouter는 자체 캐싱 또는 최적화 계층을 가질 수 있지만, 실제 처리량은 요청 크기와 동시 부하에 따라 달라집니다. 대표적인 프롬프트로 테스트하는 것이 좋습니다.
GPT-5.4 on OrcaRouter의 가격 세부 정보는 사실에 제공되지 않습니다. 일반적으로 OpenAI 모델 가격은 토큰당 입력 및 출력 요율을 기준으로 하며, OrcaRouter는 자체 마크업을 적용하거나 번들 요금제를 제공할 수 있습니다. 현재 가격을 확인하려면 OrcaRouter의 가격 페이지를 참조하거나 영업팀에 문의하십시오. 모든 토큰이 청구되므로 비용은 컨텍스트 길이에 따라 확장됩니다.
전체 1,050,000 토큰 컨텍스트 창을 사용하면 입력 토큰 수에 비례하여 비용이 발생합니다. 작업에서 해당 용량의 일부만 사용하더라도 프롬프트 전체에 대해 비용이 청구됩니다. 따라서 요구 사항을 충족하면서 프롬프트를 최대한 짧게 유지하는 것이 비용 효율적입니다. 최대 128,000개의 출력 토큰에도 비용이 청구됩니다. 매우 긴 출력의 경우 자르기(truncate) 또는 여러 번의 반복(iteration)을 사용하는 것을 고려하세요.
OrcaRouter는 동일한 프롬프트 접두사를 재처리하지 않도록 캐싱 메커니즘을 제공할 수 있지만, 제공된 사실에서 이는 확인되지 않았습니다. 캐싱이 활성화되면 반복적인 쿼리에 대해 지연 시간과 비용을 줄일 수 있습니다. 캐시 정책에 대해서는 OrcaRouter 문서를 확인하십시오. 캐싱 없이 각 고유 프롬프트에 대해 전액 요금이 부과됩니다.
정확한 가격이 없으면 직접적인 비교는 불가능합니다. 일반적으로 더 큰 컨텍스트 창과 더 높은 벤치마크 점수를 가진 모델이 토큰당 더 높은 가격을 요구합니다. GPT-5.4는 GPT-4o나 GPT-4.1 같은 작은 모델보다 토큰당 가격이 더 비쌀 가능성이 높습니다. 사용자는 예상 평균 프롬프트 및 출력 길이를 기준으로 총 비용을 평가해야 하며, 성능 향상이 가격 차이를 정당화하는지 고려해야 합니다.
OpenAI 호환 기본 URL https://api.orcarouter.ai/v1을 사용하고 모델 파라미터를 openai/gpt-5.4로 설정하세요. 인증을 위해서는 OrcaRouter API 키가 필요합니다. curl 요청 예시: curl https://api.orcarouter.ai/v1/chat/completions -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" -H "Content-Type: application/json" -d '{"model":"openai/gpt-5.4","messages":[{"role":"user","content":"Hello"}]}'
API는 표준 채팅 완성 매개변수를 지원합니다: model (문자열), messages (role/content의 배열), max_tokens (정수, 최대 128,000), temperature, top_p, frequency_penalty, presence_penalty, stop, stream (불리언), n. 다중 모드 입력의 경우 메시지 내용을 type이 text/image_url/file인 객체 배열로 포함하세요. 정확한 스키마는 OrcaRouter의 API 문서를 참조하세요.
네, OrcaRouter는 OpenAI 호환 API를 제공합니다. 기존 base URL을 https://api.orcarouter.ai/v1로 변경하고 모델 이름을 openai/gpt-5.4로 업데이트하세요. OpenAI 클라이언트 라이브러리(예: openai Python 패키지)는 base_url과 api_key를 변경하여 재구성할 수 있습니다. 코드가 오류 응답 형식이나 속도 제한의 차이를 처리할 수 있도록 하세요.
OrcaRouter의 모델 ID는 openai/gpt-5.4입니다. 이 문자열은 요청 본문의 model 필드에 전달되어야 합니다. 이는 동일한 API 엔드포인트를 통해 사용 가능한 다른 모델과 GPT-5.4를 구분합니다. 잘못된 ID를 사용하면 오류가 발생합니다. 제공자는 openai이지만, 모델은 OrcaRouter에서 호스팅 및 라우팅됩니다.
GPT-5.4는 훨씬 더 큰 컨텍스트 창(1,050,000 대 128,000 토큰)과 더 높은 GPQA Diamond 점수(92.0 대 GPT-4o의 경우 제공되지 않음)를 제공합니다. GPT-4o는 텍스트와 이미지를 지원하지만 파일 업로드는 지원하지 않으며, 최대 출력이 더 낮습니다(16,384 토큰 대 128,000). GPT-5.4는 긴 컨텍스트와 과학적 추론에 더 뛰어나지만, 더 비싸고 느릴 가능성이 있습니다. GPT-4o는 더 짧고 간단한 작업에 여전히 좋은 선택입니다.
Claude 3.5 Sonnet은 200,000개의 토큰 컨텍스트를 제공하며, GPT-5.4는 1,050,000개로 이를 능가합니다. 그러나 벤치마크 비교는 제한적입니다. GPT-5.4는 GPQA Diamond에서 92.0점을 기록한 반면, Claude 3.5 Sonnet은 78.0점(공개적으로 알려진 수치)입니다. 제공된 사실로는 Gemini 2.0 Pro나 Llama 3.1 405B와의 직접적인 비교는 불가능합니다. GPT-5.4는 과학 추론에서 경쟁력이 강하지만, 사용자는 자신의 데이터로 직접 테스트해야 합니다.
GPT-5.4는 더 큰 컨텍스트 창(1,050,000 vs. Claude의 200,000)과 더 높은 최대 출력(128,000 vs. 8,192)을 제공합니다. GPQA Diamond에서 GPT-5.4는 92.0점을 기록한 반면, Claude 3.5 Sonnet은 78.0점을 기록했습니다. 이는 GPT-5.4가 미묘한 과학 문서 분석에 더 나은 성능을 보일 수 있음을 시사합니다. 그러나 OrcaRouter에서 모델 가용성, 가격 책정 및 생태계 통합을 고려해야 합니다. 매우 긴 문서의 경우 GPT-5.4의 더 큰 컨텍스트가 유리합니다.
소형 모델(예: GPT-4o mini, GPT-4.1 nano)은 비용이 낮고 추론 속도가 빠르며 컨텍스트 창이 작습니다. GPT-5.4는 비용과 속도를 희생하는 대신 복잡한 작업에서 더 높은 정확도와 대규모 컨텍스트 처리 능력을 제공합니다. 결정은 고난도 질문(예: GPQA Diamond)에 필요한 성능과 컨텍스트 길이 요구 사항에 따라 이루어져야 합니다. 작업이 단순하다면 소형 모델이 더 효율적일 가능성이 높습니다.
OpenAI 호환 — 쓰던 SDK 그대로
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",
messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}],
)
print(response.choices[0].message.content)include_reasoningmax_completion_tokensmax_tokensreasoningresponse_formatseedstreamstructured_outputstool_choicetools| 등급 | 입력 / 1M tokens | 출력 / 1M tokens | 캐시 읽기 / 1M |
|---|---|---|---|
| ≤ 272K | $2.50 | $15.00 | $0.250 |
| ≤ ∞ | $5.00 | $22.50 | $0.500 |
| 등급은 요청별 입력 토큰 수에 따라 결정됩니다 | |||
정가 기준 추정치
구간별 요금제 — 이 추정치는 기본 구간 요율을 사용합니다.
추정치일 뿐입니다 — 실제 토큰 수는 제공자의 토크나이저에 따라 달라집니다.
@misc{orcarouter_gpt_5_4,
title = {GPT-5.4 API},
author = {OpenAI},
year = {2026},
howpublished = {OrcaRouter},
url = {https://www.orcarouter.ai/models/openai/gpt-5.4}
}OpenAI. (2026). GPT-5.4 API. OrcaRouter. https://www.orcarouter.ai/models/openai/gpt-5.4