OpenAI GPT-5.4-2026-03-05: 1.05M 컨텍스트, 128K 출력, 92.0 GPQA Diamond. 텍스트, 이미지, 파일 입력.
이것은 OpenAI의 대규모 언어 모델로, 컨텍스트 윈도우가 1,050,000 토큰이고 최대 출력이 128,000 토큰입니다. 텍스트, 이미지 및 파일 입력을 허용하여 사용자가 단일 요청에서 시각 정보와 작성 콘텐츠를 결합할 수 있습니다. 이 모델은 매우 긴 문서를 처리하거나, 다단계 추론을 수행하거나, 텍스트와 이미지가 모두 필요한 작업을 처리해야 하는…
1.05M 컨텍스트와 멀티모달 지원 덕분에, 차트가 포함된 긴 재무 보고서 분석, 전체 법률 증거 개시 문서 요약, 대규모 코드베이스의 버그나 패턴 검사, 긴 학술 논문에 대한 연구 수행과 같은 작업에 탁월합니다. 여러 이미지(예: 프레젠테이션 슬라이드)를 텍스트 맥락과 결합하여 통합 요약을 생성할 수 있습니다. 128K 최대 출력은 또한 출력 한도가 작은 모델에서 잘리는 포괄적인 보고서, 완전한 소프트웨어 프로젝트 또는 확장된 내러티브 콘텐츠를 생성하는 데 적합합니다. 다단계 수학이나 논리 문제와 같이 높은 추론 능력이 필요한 사용 사례도 벤치마크 점수의 혜택을 받습니다.
만약 작업이 짧은 입력과 출력을 포함한다면 (예: 4K 토큰 미만의 챗봇 대화, 간단한 분류, 또는 짧은 번역), GPT-4o mini나 GPT-4o와 같은 더 작은 모델이 비용 효율적이고 더 빠를 수 있습니다. 또한, 작업이 GPQA Diamond로 측정된 추론 깊이를 요구하지 않는다면, 더 저렴한 모델로도 낮은 비용으로 수용 가능한 결과를 얻을 수 있습니다. OrcaRouter에서 이 모델의 가격이 공개되지 않았기 때문에, 토큰당 비용은 더 작은 모델보다 높을 가능성이 있습니다. 확장된 컨텍스트와 출력 크기가 필요한지 평가하십시오; 그렇지 않다면, 더 가벼운 모델이 금전적 비용과 지연 시간을 모두 줄일 것입니다.
모델은 동일한 컨텍스트 창 내에서 텍스트, 이미지 및 파일 입력을 기본적으로 처리합니다. 즉, 메시지 배열의 일부로 텍스트 프롬프트, 몇 개의 이미지(예: 사진, 다이어그램) 및 첨부 파일(예: PDF, 스프레드시트)을 포함하는 요청을 보낼 수 있습니다. 모델은 모든 모달리티를 통해 추론합니다. 예를 들어, 이미지의 다이어그램을 CSV 파일의 데이터와 비교하고 텍스트 분석을 생성하도록 요청할 수 있습니다. 이미지 및 파일 처리는 컨텍스트 창에서 토큰을 소비한다는 점에 유의하십시오. 큰 이미지는 수천 개의 토큰을 사용할 수 있으므로 1,050,000 토큰 이내로 유지되도록 요청을 계획하십시오.
파일 입력 모달리티는 PDF, Word, Excel, PowerPoint, 텍스트 파일과 같은 일반적인 문서 형식과 일반적인 웹 이미지를 넘어서는 이미지 형식을 포함합니다. 제공된 사실에 정확한 파일 MIME 유형이 명시되어 있지 않지만, OrcaRouter는 OpenAI의 파일 엔드포인트와 동일한 범위를 지원할 가능성이 있습니다. 최상의 결과를 얻으려면 텍스트 기반 파일(PDF, TXT, 코드)을 사용하세요. 이미지는 이미지 모달리티를 통해 별도로 처리되기 때문입니다. 모델은 파일에서 텍스트를 추출하여 추론에 활용할 수 있습니다. 파일(예: 그림이 포함된 PDF)에 포함된 이미지를 분석해야 하는 경우, 이미지를 별도로 추출하여 이미지 입력을 통해 전송하는 것이 좋습니다.
GPQA Diamond는 생물학, 물리학, 화학 분야의 대학원 수준 객관식 문제로 구성된 벤치마크입니다. 92.0점은 모델이 이 질문 중 92%를 올바르게 답변했음을 나타냅니다. 이는 강력한 결과로, 모델이 깊은 추론 능력과 도메인 특화 지식을 보유하고 있음을 시사합니다. 그러나 벤치마크 점수가 모든 실제 시나리오에서 완벽한 성능을 보장하는 것은 아닙니다. 모델은 여전히 미묘한 작업이나 학습 분포를 벗어난 주제에서 오류를 생성할 수 있습니다. 이 점수는 비교 지표로, 이 모델이 특정 테스트에서 많은 이전 모델보다 우수한 성능을 보임을 나타내지만, 도메인 특화 고위험 응용 프로그램에서는 항상 출력을 검증하십시오.
장점은 매우 긴 컨텍스트를 처리하고, 여러 모달리티를 처리하며, 긴 출력을 생성하는 능력을 포함합니다. 높은 GPQA Diamond 점수는 강력한 추론 능력을 나타냅니다. 한계점: 모든 LLM과 마찬가지로 그럴듯하게 들리지만 부정확한 정보(환각)를 생성할 수 있습니다. 큰 컨텍스트 윈도우는 사용자가 컨텍스트 내에서 상충되거나 관련 없는 정보를 제공하면 모델이 중요한 부분에 집중하는 데 어려움을 겪을 수 있음을 의미합니다. 또한 모델이 크기 때문에 추론 지연 시간이 더 작은 모델보다 높을 수 있습니다. 모델의 최대 출력 128,000 토큰은 넉넉하지만 여전히 유한합니다. 출력이 한도를 초과하면 매우 긴 생성이 여전히 잘릴 수 있습니다. 지연 시간이나 속도 수치는 공개적으로 제공되지 않습니다.
제공된 유일한 구체적인 벤치마크는 GPQA Diamond의 92.0입니다. 비교를 위해, GPT-4(2023년 8월)와 같은 이전 OpenAI 모델은 GPQA(Diamond의 더 높은 기준)에서 약 38.0을 기록했습니다. GPT-4o(2024년 5월)는 GPQA Diamond에서 약 75-80점을 기록했습니다(공개적으로 알려짐). 따라서 이 모델은 개선을 보여줍니다. MMLU, HumanEval 등 다른 벤치마크에 대해서는 데이터가 제공되지 않습니다. 사용자는 플래그십 OpenAI 모델에서 기대되는 일반적인 강력한 성능을 가정해야 합니다. 핵심 차별점은 컨텍스트 및 출력 크기입니다. GPT-4o는 128K 컨텍스트와 16K 출력을 가지는 반면, 이 모델은 1.05M 컨텍스트와 128K 출력을 가집니다. 따라서 매우 긴 문서의 경우 이 모델이 더 나은 선택입니다.
제공된 사실에는 멀티모달 벤치마크(예: 이미지 캡셔닝 또는 시각적 질문 응답)가 포함되어 있지 않습니다. 그러나 모델이 이미지 및 파일 입력을 지원한다는 점을 고려할 때, 표준 시각-언어 작업에서 GPT-4o의 시각 능력과 비슷하거나 더 나은 성능을 보일 것으로 합리적으로 가정할 수 있습니다. 특정 멀티모달 정확도에 관심이 있는 사용자는 자체 데이터셋에서 모델을 테스트해야 합니다. GPQA Diamond 점수(텍스트 전용)는 추론의 기준을 제공하지만 시각적 추론을 포함하지 않습니다. 이미지에서 텍스트를 읽어야 하는 작업의 경우 모델이 내부적으로 광학 문자 인식을 사용하지만 별도의 OCR 정확도 수치는 제공되지 않습니다.
openai/gpt-5.4-2026-03-05의 OrcaRouter 가격은 제공된 정보에서 공개적으로 확인되지 않습니다. 일반적으로 매우 큰 컨텍스트 윈도우와 높은 출력 제한을 가진 모델은 필요한 컴퓨팅 리소스로 인해 토큰당 가격이 더 높습니다. 현재 가격을 확인하려면 OrcaRouter 대시보드를 참조하거나 지원팀에 문의하세요. 예산을 책정할 때, 높은 최대 출력(128K 토큰)으로 인해 요청당 비용이 증가할 수 있음을 고려해야 합니다. 일부 플랫폼은 반복되는 프롬프트에 대해 캐싱 할인을 제공합니다. 자세한 내용은 OrcaRouter 문서를 확인하세요. 비용에 민감한 작업의 경우, 파이프라인의 일부에서 더 작은 모델이 수용 가능한 결과를 얻을 수 있는지 평가하세요.
OrcaRouter는 요청 간에 반복되는 프롬프트를 임시로 저장하여 비용을 절감하는 캐싱 메커니즘을 제공할 수 있습니다. 이는 많은 API 제공업체에서 일반적인 방식입니다. 1.05M 컨텍스트를 가진 모델의 경우, 동일한 시스템 프롬프트나 대규모 정적 문서를 자주 사용한다면 캐싱이 특히 유용할 수 있습니다. 그러나 이 모델에 대한 구체적인 캐싱 정책은 제공된 사실에 자세히 명시되어 있지 않습니다. 적절한 헤더를 설정하거나 OrcaRouter의 내장 기능을 사용하여 캐싱을 활성화할 수 있을 것입니다. 캐싱이 없으면 각 요청이 전체 컨텍스트를 처리하므로 비용은 입력 길이에 비례하여 선형적으로 증가합니다. 최적화를 위해 입력을 보내기 전에 관련 없는 콘텐츠를 제거하는 사전 처리를 수행하십시오.
사실 내용에 어떤 모델의 가격 수치도 제공되지 않았습니다. 일반적으로 컨텍스트 창이 크고 출시일이 최신인 모델일수록 이전 모델보다 가격이 높게 책정되는 경향이 있습니다. 128K 컨텍스트와 16K 출력을 지원하는 GPT-4o는 이 모델보다 저렴할 가능성이 높습니다. 짧은 요청이 빈번한 경우 GPT-4o의 낮은 비용이 더 경제적일 수 있습니다. 긴 문서 작업의 경우 GPT-4o의 컨텍스트 창이 충분하지 않아 청킹과 여러 번의 호출이 필요할 수 있습니다. 이런 경우 이 모델의 토큰당 비용이 더 높더라도 추가 처리를 피할 수 있어 전체적으로 더 저렴할 수 있습니다. 사용자는 실제 사용 패턴에 따라 자체 비용 추정을 수행해야 합니다.
기본 URL을 https://api.orcarouter.ai/v1로 설정하고 요청 본문에 모델 ID "openai/gpt-5.4-2026-03-05"를 사용하세요. 이 API는 OpenAI Python 클라이언트, curl 또는 채팅 완료 엔드포인트를 지원하는 모든 HTTP 클라이언트와 완전히 호환됩니다. Python에서 openai 라이브러리를 사용한 예시: ```python import openai client = openai.OpenAI(base_url="https://api.orcarouter.ai/v1", api_key="YOUR_KEY") response = client.chat.completions.create( model="openai/gpt-5.4-2026-03-05", messages=[{"role":"user","content":"Explain quantum computing"}], max_tokens=2048 ) ``` 모든 표준 매개변수가 지원됩니다. YOUR_KEY를 OrcaRouter API 키로 바꾸는 것을 잊지 마세요.
최소 필수 매개변수는 "model" (문자열, 반드시 "openai/gpt-5.4-2026-03-05"여야 함)과 "messages" (메시지 객체의 배열)입니다. 각 메시지 객체는 "role" (system, user 또는 assistant)과 "content"가 필요합니다. 멀티모달 입력의 경우 content는 content part (text, image_url 또는 file)의 배열일 수 있습니다. 모델은 또한 "max_tokens" 매개변수 (정수, 최대 128,000)를 지원합니다. 생략하면 모델이 중단 조건에 도달할 때까지 생성할 수 있습니다. 기타 선택적 매개변수로는 temperature, top_p, frequency_penalty, presence_penalty, stop 및 stream이 있습니다. 모두 OpenAI Chat Completions 사양을 따릅니다.
마이그레이션은 기본 URL 변경 및 API 키 업데이트를 포함할 수 있습니다. 현재 기본 URL(api.openai.com)로 OpenAI Python 클라이언트를 사용 중이라면, base_url="https://api.orcarouter.ai/v1" 및 OrcaRouter API 키를 사용하여 클라이언트를 인스턴스화하기만 하면 됩니다. 모델 ID는 OpenAI 모델명(예: "gpt-5.4-2026-03-05")에서 "openai/gpt-5.4-2026-03-05"로 변경됩니다(제공자 접두사 참고). 다른 모든 매개변수는 동일합니다. 먼저 간단한 요청으로 테스트하세요. 이 모델은 OpenAI를 통해 직접 액세스할 때와 약간 다른 동작을 보일 수 있지만, 대부분의 사용 사례에서 기능적으로 동일해야 합니다.
GPT-4o(구체적으로 gpt-4o-2024-08-06 버전)는 128,000개의 토큰을 지원하는 컨텍스트 윈도우와 최대 16,384개의 토큰 출력을 제공합니다. 반면, openai/gpt-5.4-2026-03-05는 1,050,000개의 토큰(약 8.2배 더 큼) 컨텍스트 윈도우와 최대 128,000개의 토큰(약 7.8배 더 큼) 출력을 제공합니다. 이로 인해 최신 모델은 전체 책, 대규모 코드베이스, 긴 대화 기록을 포함하는 작업이나 전체 보고서와 같은 확장된 출력을 생성하는 데 훨씬 더 적합합니다. 그러나 GPT-4o는 더 빠른 추론 속도와 더 낮은 비용을 가질 수 있습니다. 벤치마크 측면에서 GPT-4o의 GPQA Diamond 점수는 약 80으로 92.0에 비해 낮으며, 이는 최신 모델이 대학원 수준의 질문에서 더 나은 추론 능력을 보여줌을 의미합니다. GPT-4o의 컨텍스트에 적합한 작업의 경우, 여전히 강력한 대안입니다.
GPT-4 Turbo(gpt-4-turbo-2024-04-09)는 128,000개의 토큰으로 구성된 컨텍스트 창과 최대 4,096개의 토큰 출력을 제공합니다. GPQA 다이아몬드 점수는 상당히 낮습니다(약 38). 따라서 5.4 모델이 컨텍스트, 출력 및 추론 측면에서 이를 능가합니다. GPT-4 Turbo가 더 오래된 모델이므로 비용이 낮은 짧은 작업에 여전히 사용될 수 있지만, 긴 컨텍스트나 높은 추론 작업량이 필요한 경우 이 모델이 더 우수합니다. 최신 모델은 이미지와 파일 입력을 기본적으로 지원하는 반면, GPT-4 Turbo의 비전 기능은 나중에 도입되었으며 통합 정도가 낮습니다.
OrcaRouter는 다른 OpenAI 모델(예: openai/gpt-4o, openai/gpt-4-turbo)뿐만 아니라 다른 제공업체의 모델도 제공할 가능성이 높습니다. 128K 토큰보다 크고 1.05M보다 작은 컨텍스트 윈도우가 필요하다면 Anthropic의 Claude 3.5 Sonnet(200K 컨텍스트)이나 Google의 Gemini 1.5 Pro(1M 컨텍스트)와 같은 모델을 고려할 수 있습니다. 선택은 추론, 멀티모달 지원 및 출력 길이에 대한 특정 요구 사항에 따라 달라집니다. 이 모델은 매우 큰 컨텍스트와 높은 추론 점수의 조합에서 두드러집니다. 최상의 결과를 얻으려면 OrcaRouter의 API를 통해 샘플 요청으로 특정 사용 사례를 테스트하여 모델 간 출력 품질을 비교하십시오.
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-5.4-2026-03-05",
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_2026_03_05,
title = {openai/gpt-5.4-2026-03-05 API},
author = {openai},
year = {n.d.},
howpublished = {OrcaRouter},
url = {https://www.orcarouter.ai/models/openai/gpt-5.4-2026-03-05}
}openai. (n.d.). openai/gpt-5.4-2026-03-05 API. OrcaRouter. https://www.orcarouter.ai/models/openai/gpt-5.4-2026-03-05