GPT-5.4 Pro는 OpenAI의 가장 진보된 모델로, GPT-5.4의 통합 아키텍처를 기반으로 복잡하고 고위험 작업을 위한 향상된 추론 능력을 갖추고 있습니다. 1M+ 토큰 컨텍스트 윈도우(입력 922K, 128K...)를 특징으로 합니다.
OpenAI GPT-5.4 Pro는 OpenAI가 제공하는 대규모 언어 모델로, 1,050,000개의 토큰 컨텍스트 창과 최대 128,000개의 토큰 출력을 제공합니다. 텍스트, 이미지 및 파일 입력을 받아들여 사용자가 긴 문서, 이미지 및 기타 파일 형식을 직접 제출할 수 있습니다. 이 모델은 OrcaRouter의 OpenAI 호환 API를 통해 기본…
GPT-5.4 Pro는 매우 긴 맥락을 유지해야 하는 작업에 탁월합니다. 예로는 책 분량의 전체 텍스트 요약, 다중 파일 연구 데이터 분석, 방대한 배경 정보를 포함한 포괄적 보고서 생성, 일관된 장기 대화 유지, 이미지가 포함된 문서에 대한 다중 모달 추론 수행 등이 있습니다. 또한 큰 출력 토큰 제한 덕분에 여러 번의 연속 호출 없이도 긴 생성 콘텐츠를 생산할 수 있습니다.
짧고 단순한 작업(예: 단일 질문에 답변, 텍스트 분류, 몇 문장 번역)의 경우, 컨텍스트 용량이 낮은 작은 모델(예: GPT-4o Mini 또는 GPT-4.1 Nano)이 일반적으로 비용과 지연 시간 측면에서 더 효율적입니다. GPT-5.4 Pro의 방대한 컨텍스트 창과 높은 용량은 토큰당 더 높은 가격과 느린 응답 시간을 수반합니다. 작업이 실제로 그 범위를 필요로 할 때만 선택하세요.
네, GPT-5.4 Pro는 매우 큰 전체 컨텍스트를 가진 다중 턴 대화의 일부로 이미지를 받아들일 수 있습니다. 텍스트 사이에 여러 이미지를 포함시킬 수 있으며, 모두 1,050,000 토큰 제한 내에 있습니다. 각 이미지는 해상도에 비례하여 토큰을 소비합니다. 이를 통해 그림이 포함된 스캔된 책의 여러 페이지를 분석하거나, 단계별 이미지가 포함된 긴 시각적 튜토리얼을 검토하는 등의 작업이 가능합니다.
네, OpenAI 호환 API의 일환으로 함수 호출과 도구 사용이 지원됩니다. 함수를 정의하고 모델이 이를 호출할 시점을 결정하도록 할 수 있습니다. 대규모 컨텍스트 윈도우는 많은 도구 호출 기록을 저장할 수 있어 장시간 세션에서 확장된 에이전트 워크플로우를 가능하게 합니다. 이는 여러 단계의 추론과 외부 데이터 검색이 필요한 복잡한 자동화에 유용합니다.
현재 정보 기준으로, OpenAI GPT-5.4 Pro에 대해 공개된 벤치마크 점수는 없습니다. MMLU, HumanEval, GSM8K와 같은 표준 지표에서의 모델 성능은 공개되지 않았습니다. 이러한 데이터가 없으면 다른 모델(예: GPT-5.3 Pro 또는 Claude 4)과의 직접적인 성능 비교는 불가능합니다. 사용자는 특정 작업에 대해 내부적으로 모델을 평가하여 적합성을 판단해야 합니다.
단일 요청에서 1,050,000개의 토큰을 처리하면 첫 번째 토큰까지의 시간(time-to-first-token) 및 전체 지연 시간이 크게 증가합니다. 모델은 전체 컨텍스트에 대해 어텐션을 계산해야 하며, 이는 계산 집약적입니다. 모델이 관련 정보를 찾는 데 어려움을 겪으면 컨텍스트 끝 부분의 태스크 정확도가 저하될 수 있습니다. 이는 모든 장기 컨텍스트 모델의 알려진 한계입니다. 최적의 결과를 얻으려면 중요 정보를 시작 또는 끝 부분에 배치하십시오.
주요 제한 사항으로는 작은 모델 대비 토큰당 비용이 높고, 긴 컨텍스트 처리로 인한 응답 시간 지연, 대규모 컨텍스트 중간에 묻힌 세부 사항의 정확도 저하 가능성, 그리고 공개적으로 검증된 벤치마크 성능의 부재가 있습니다. 또한 최대 출력이 128,000토큰으로 크지만, 매우 긴 생성 작업의 경우 여러 번 호출해야 할 수 있습니다. 입력 모달리티는 텍스트, 이미지, 파일로 제한되며, 오디오와 비디오는 직접 지원되지 않습니다.
일반적으로 128,000개의 토큰 컨텍스트를 가진 모델(예: GPT-4o)은 해당 한계보다 큰 입력을 처리할 수 없습니다. GPT-5.4 Pro의 1,050,000 토큰 용량은 단일 요청에서 대략 8배 더 많은 텍스트를 처리할 수 있게 하여, 긴 문서 분석에는 우수하지만 짧은 작업에는 과도할 수 있습니다. 절충점은 더 작은 모델 쿼리가 훨씬 빠르게 완료되고 비용이 덜 든다는 것입니다. 비슷한 크기의 모델 벤치마크에 따르면 더 작은 윈도우에 맞는 작업에서는 성능이 비슷할 수 있습니다.
GPT-5.4 Pro의 가격은 제공된 정보에 공개적으로 상세히 나와 있지 않습니다. 일반적으로 매우 큰 컨텍스트 윈도우를 가진 모델은 입력과 출력 모두 토큰당 요금을 부과하며, 소형 변종에 비해 프리미엄이 붙는 경우가 많습니다. OrcaRouter는 총 토큰 사용량에 따라 청구합니다. 사용자는 현재 요금을 확인하기 위해 OrcaRouter의 가격 페이지를 참조해야 합니다. 큰 컨텍스트로 인해 단일 요청이 수백만 개의 토큰을 소비할 수 있으므로 비용이 빠르게 누적될 수 있습니다.
주된 트레이드오프는 토큰 소비량입니다. 전체 1,050,000 토큰 컨텍스트를 사용하는 단일 요청은 4,000 토큰을 사용하는 요청보다 비례적으로 훨씬 더 많은 비용이 듭니다. 대부분의 쿼리가 짧은 애플리케이션에서는 GPT-5.4 Pro가 경제적으로 비효율적일 가능성이 높습니다. 자주 사용되는 컨텍스트를 캐싱하거나, 더 저렴한 모델을 사용하여 사전 필터링하는 것을 고려하세요. 일부 사용자는 동일한 컨텍스트를 다시 처리하지 않도록 OrcaRouter의 캐싱 기능을 활용할 수 있습니다.
OrcaRouter는 프롬프트 접두사나 전체 컨텍스트 블록을 캐싱할 수 있는 캐싱 메커니즘을 제공할 수 있습니다. 동일한 입력이 반복적으로 전송될 때 캐싱은 토큰 재처리를 피할 수 있어 비용과 지연 시간을 모두 줄일 수 있습니다. GPT-5.4 Pro의 경우, 긴 공통 접두사(예: 시스템 프롬프트 및 문서)를 캐싱하면 특히 유용할 수 있습니다. 특정 캐싱 정책 및 가격에 대해서는 OrcaRouter의 문서를 확인하세요.
기본 URL https://api.orcarouter.ai/v1로 표준 채팅 완료 엔드포인트를 사용하세요. 모델 매개변수를 openai/gpt-5.4-pro로 설정하세요. curl을 사용한 예시: ``` 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 키가 이 모델에 액세스할 수 있는지 확인하세요.
API는 모든 표준 OpenAI 채팅 완료 매개변수를 지원합니다: model, messages, max_tokens, temperature, top_p, n, stream, stop, presence_penalty, frequency_penalty, logit_bias, user, tools, tool_choice, 및 response_format. GPT-5.4 Pro의 경우 max_tokens을 최대 128,000까지 설정할 수 있습니다. 컨텍스트 윈도우 제한에는 입력 및 출력 토큰이 모두 포함됩니다. 총 토큰(messages + max_tokens)이 1,050,000을 초과하지 않도록 하십시오.
애플리케이션의 기본 URL을 https://api.orcarouter.ai/v1로 수정하고 모델 ID를 openai/gpt-5.4-pro로 변경하세요. OpenAI 키 대신 OrcaRouter API 키를 사용하세요. 기존 코드가 OpenAI Python SDK를 사용하는 경우, base_url과 모델 이름을 업데이트하세요. 다른 코드 변경은 필요하지 않습니다. API 키에 이 모델에 대한 권한이 있는지 확인하세요. 먼저 작은 컨텍스트로 테스트하여 호환성을 확인하세요.
네, stream 매개변수를 true로 설정하면 스트리밍이 지원됩니다. API는 표준 OpenAI 스트리밍 방식과 같이 델타 콘텐츠가 포함된 청크를 반환합니다. 큰 컨텍스트로 인해 첫 번째 토큰까지의 시간이 더 작은 모델보다 길어질 수 있습니다. 스트리밍을 사용하면 전체 응답이 생성되는 동안 부분 결과를 사용자에게 표시할 수 있습니다. 동일한 chat.completions 엔드포인트에 stream: true를 사용하세요.
벤치마크 점수 없이는 직접적인 성능 비교가 불가능합니다. 그러나 GPT-5.4 Pro의 컨텍스트 윈도우(1,050,000 토큰)는 일반적인 GPT-5.3 Pro(아마도 더 작은 컨텍스트를 가짐)보다 더 큽니다. 최대 출력 128,000 토큰 또한 이전 모델을 능가합니다. 모달리티 측면에서 둘 다 텍스트, 이미지, 파일을 지원합니다. 주요 차별점은 컨텍스트 용량으로, GPT-5.4 Pro는 매우 긴 문서에 더 적합합니다.
Anthropic의 Claude 4 Opus도 큰 컨텍스트 윈도우(보통 약 200,000 토큰)를 제공합니다. GPT-5.4 Pro의 1,050,000 토큰 윈도우는 훨씬 더 큽니다. 하지만 Claude 4 Opus는 정밀도와 안전성 측면에서 다른 강점을 가질 수 있습니다. 둘 다 멀티모달 입력을 지원합니다. 공개 벤치마크가 없으므로 사용자는 자체 데이터로 평가해야 합니다. OrcaRouter는 두 모델을 나란히 비교할 수 있도록 제공할 수 있습니다.
Google의 Gemini Ultra 2는 일부 구성에서 최대 1,000,000개의 토큰까지 지원하는 컨텍스트 윈도우를 제공하며, 이는 GPT-5.4 Pro와 유사합니다. 두 모델 모두 큰 최대 출력 용량을 가지고 있습니다. Gemini Ultra 2는 이미지 및 비디오 입력도 지원하는 반면, GPT-5.4 Pro는 비디오를 직접 지원하지 않습니다. 선택은 특정 작업 요구 사항과 에코시스템 호환성에 따라 달라질 수 있습니다. OrcaRouter는 동일한 API를 통해 두 모델에 접근할 수 있도록 제공합니다.
128,000 토큰 이하의 쿼리에 대해서는 GPT-5.2 Turbo, GPT-4o Mini, 또는 Claude 3 Haiku 같은 모델이 더 비용 효율적이고 빠릅니다. 작업에 텍스트만 포함된 경우(이미지 없음), 더 작은 텍스트 전용 모델이 훨씬 저렴할 수 있습니다. GPT-5.4 Pro는 방대한 컨텍스트가 필수적인 경우(예: 전체 책 또는 대규모 로그 파일 분석)에 가장 적합합니다. 일상적인 채팅에는 과잉입니다.
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-pro",
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 |
|---|---|---|
| ≤ 272K | $30.00 | $180.00 |
| ≤ ∞ | $60.00 | $270.00 |
| 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_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