OpenAI GPT-5.4 Pro는 1.05M 컨텍스트와 128K 출력을 가지며, OrcaRouter API를 통해 접근 가능합니다.
openai/gpt-5.4-pro-2026-03-05는 OpenAI에서 개발한 대규모 언어 모델로, OrcaRouter의 API를 통해 접근할 수 있습니다. 이 모델은 2026년 3월 5일에 출시된 GPT-5.4 Pro 시리즈의 한 버전입니다. 텍스트, 이미지, 파일의 세 가지 입력 방식을 지원합니다. 컨텍스트 윈도우는 1,050,000 토큰이며, 단일…
이 모델은 긴 컨텍스트와 멀티모달 입력에 대한 깊은 이해가 필요한 작업에서 뛰어납니다. 백만 개 이상의 토큰으로 구성된 문서를 요약하고, 상세한 소스 자료를 기반으로 질문에 답변하며, 종합적인 보고서를 생성할 수 있습니다. 코딩의 경우, 대규모 코드베이스를 디버깅하고, 설명하고, 리팩토링할 수 있습니다. 번역, 창작 글쓰기, 파일에서 데이터 추출을 지원합니다. 멀티모달 기능을 통해 이미지(예: 스크린샷, 다이어그램)를 분석하고 동시에 파일 내용을 해석할 수 있어, 자동화된 송장 처리나 과학 논문 검토와 같은 복잡한 워크플로우를 가능하게 합니다.
최적의 사용 사례로는 전체 법률 사건 파일 처리, 수백 페이지 분량의 기술 매뉴얼 분석, 책이나 대본 초안 같은 장문 콘텐츠 생성, 대규모 데이터셋에 대한 복잡한 추론 수행 등이 있습니다. 기업 환경에서는 문서가 방대한 계약 검토, 규정 준수 확인, 지식 관리에 활용될 수 있습니다. 개발자들은 매우 큰 코드베이스 전반에서 맥락을 유지하며 코드 리뷰, 문서 생성, 리팩터링을 수행하는 데 유용하게 사용할 수 있습니다. 또한 차트, 의료 이미지, 손글씨 노트 등을 텍스트와 함께 해석하는 멀티모달 작업에도 강력하게 적용됩니다.
짧은 문장 수준 작업, 단순 분류, 또는 대규모 컨텍스트가 불필요한 높은 처리량 시나리오의 경우 더 저렴한 모델을 선택하세요. 단일 턴 채팅, 짧은 텍스트 번역, 또는 짧은 문서의 기본 요약에는 더 작은 컨텍스트 윈도우(예: 128K 토큰)를 가진 모델이 더 낮은 비용과 빠른 응답 시간을 제공합니다. 또한 입력이 순수 텍스트이고 100K 토큰 미만이라면 더 작은 모델로도 충분할 수 있습니다. 1.05M 컨텍스트 윈도우는 계산 오버헤드를 추가하므로 매우 작은 프롬프트에 사용하는 것은 비효율적입니다. 평균 입력 길이와 작업 복잡성을 평가하여 결정하세요.
모델은 단일 컨텍스트 패스에서 긴 문서를 처리하며, 주의 메커니즘을 사용하여 전체 창에 걸쳐 정보를 연결합니다. 관련 세부 정보가 멀리 떨어져 있어도 사실을 정확히 검색하고, 추론을 수행하며, 일관된 요약을 생성할 수 있습니다. 예를 들어, 책의 1페이지와 1000페이지에 있는 정보를 연결하는 질문에 답할 수 있습니다. 그러나 매우 긴 컨텍스트는 지연 시간과 토큰 사용량을 증가시킬 수 있습니다. 최적의 성능을 위해 프롬프트를 명확하게 구성하고 중요한 정보를 컨텍스트의 시작이나 끝에 배치하세요.
이 카탈로그 항목에는 특정 벤치마크 점수가 제공되지 않습니다. 그러나 대규모 프로 모델로 설계된 점을 고려할 때, 긴 맥락 추론이 필요한 작업(예: 건초 더미에서 바늘 찾기, 다중 문서 QA, 긴 형식 요약)에서 좋은 성능을 발휘할 것으로 예상됩니다. 다중 모드 입력을 통해 이미지를 맥락에 맞게 이해하고 추론할 수 있습니다. 이전 버전의 GPT는 언어 이해 및 생성 벤치마크에서 강력한 성능을 보여주었습니다. 이 모델은 확장된 맥락과 더 큰 출력 용량을 바탕으로 이러한 성능을 개선했을 가능성이 큽니다.
속도는 입력 길이, 출력 길이, 서버 부하에 따라 달라집니다. 매우 큰 컨텍스트 윈도우를 가진 모델은 많은 토큰을 처리하는 계산 비용으로 인해 요청당 지연 시간이 자연스럽게 높아집니다. 최대 출력인 128,000 토큰의 경우 전체 길이 출력 시 생성 시간이 길어질 수 있습니다. 실시간 애플리케이션의 경우 더 작은 모델을 사용하거나 토큰 수를 제한하는 것을 고려하세요. OrcaRouter의 API는 첫 번째 토큰까지의 시간을 줄이기 위해 스트리밍 응답을 제공할 수 있습니다. 자세한 지연 시간 기대치에 대해서는 OrcaRouter 문서를 참조하거나 대표적인 입력을 사용하여 자체 벤치마크를 수행하세요.
모델은 주의 분산(attention dilution)으로 인해 매우 긴 컨텍스트에서 성능이 저하될 수 있지만, 이러한 사용에 최적화되어 있습니다. 큰 컨텍스트의 멀리 떨어진 부분에 걸친 다중 홉 추론은 여전히 실패할 수 있습니다. 이 모델은 검색 엔진이 아니며, 정보가 누락된 경우 환각(hallucination)을 일으킬 수 있습니다. 이미지 이해는 저해상도, 심하게 왜곡되거나 복잡한 다이어그램에서 어려움을 겪을 수 있습니다. 출력 길이는 128K 토큰이 한계이며, 매우 긴 생성에는 여러 번의 호출이 필요할 수 있습니다. 또한, 높은 토큰 수의 비용은 상당할 수 있습니다. 항상 중요한 출력의 정확성을 검증하십시오.
이전 GPT 모델(GPT-4, GPT-4o 등)과 비교해, 이 모델은 훨씬 더 큰 컨텍스트 창(1.05M 대 일반적으로 128K)과 증가된 최대 출력(128K 대 4K-8K)을 제공합니다. 또한 이전 모델이 지원하지 않았던 파일 입력 모달리티도 추가되었습니다. 표준 벤치마크에서의 정확한 성능 향상치는 제공되지 않았지만, 더 큰 컨텍스트는 청킹 없이 전체 도서를 처리하는 등 이전에는 불가능했던 작업을 가능하게 합니다. 아직 GPT-4를 넘어서지 못했다면, 이 모델은 용량 측면에서 상당한 업그레이드를 의미합니다.
이 카탈로그 항목에는 이 모델의 가격 정보가 제공되지 않습니다. 일반적으로 OpenAI 모델은 입력 및 출력에 대해 토큰당 요금이 부과되며, 이미지 처리에 추가 요금이 발생합니다. 정확한 요금은 OrcaRouter의 가격 페이지나 계정 약관을 참조하십시오. 큰 컨텍스트 윈도우와 높은 출력 제한으로 인해 단일 요청이 수백만 개의 토큰을 소비할 수 있어, 소형 모델에 비해 호출당 비용이 더 높아질 수 있습니다. 비용을 관리하려면 max tokens를 제한하고 입력 길이를 필요한 내용으로만 제한할 수 있습니다.
주된 트레이드오프는 성능과 비용 사이에 있습니다. 짧은 입력에 1.05M 컨텍스트 윈도우를 사용하면 용량과 비용이 낭비됩니다. 마찬가지로 128K 토큰을 생성하는 것은 비용이 많이 들기 때문에, 출력이 짧다면 max_tokens 매개변수를 줄이세요. 작업을 더 작은 모델(예: GPT-4o-mini)로도 처리할 수 있다면 그쪽이 더 저렴합니다. 그러나 대규모 컨텍스트가 실제로 필요한 작업의 경우, 이 모델이 작은 모델로 여러 API 호출에 걸쳐 데이터를 청킹하는 것보다 더 비용 효율적일 수 있습니다. 추가 왕복 호출과 수동 이어 붙이기를 피할 수 있기 때문입니다.
이 카탈로그 항목에는 캐싱 정책이 명시되어 있지 않습니다. 일부 API 제공업체는 반복되는 접두사 토큰에 대한 비용을 절감하기 위해 프롬프트 캐싱을 제공합니다. 이 모델에서 캐싱을 사용할 수 있는지 확인하려면 OrcaRouter의 문서를 확인하거나 지원팀에 문의하세요. 캐싱이 지원되는 경우 여러 요청에 걸쳐 중복 컨텍스트를 전송하여 입력 토큰 비용을 절약할 수 있습니다. 그렇지 않은 경우 가능하면 중복 데이터를 피하도록 프롬프트를 설계하는 것이 좋습니다. 가장 최신 정보를 확인하려면 항상 OrcaRouter의 서비스 약관을 검토하세요.
비용을 추정하려면 입력과 예상 출력의 대략적인 토큰 수를 계산하세요. tiktoken과 같은 라이브러리를 사용하여 텍스트를 토큰화할 수 있습니다. 이미지의 경우 고정 토큰 비용이 적용됩니다(이미지 크기에 따라 다름, OrcaRouter 문서 참조). 토큰 수에 토큰당 가격(입력, 출력, 이미지)을 곱하여 합산합니다. 대표 데이터로 테스트 호출을 수행하여 추정치를 보정하세요. 이 모델의 가격은 제공되지 않으므로 별도로 요금표를 확인해야 합니다. 예상치 못한 비용을 방지하기 위해 OrcaRouter의 대시보드를 통해 사용량을 항상 모니터링하세요.
OrcaRouter의 OpenAI 호환 API를 통해 모델을 호출합니다. 기본 URL은 https://api.orcarouter.ai/v1이며, 요청 시 모델 ID "openai/gpt-5.4-pro-2026-03-05"를 사용하세요. OrcaRouter에서 제공하는 API 키로 인증합니다. 채팅 형식의 상호작용을 위한 엔드포인트는 /chat/completions입니다. 예시 Python 코드: openai.ChatCompletion.create(model="openai/gpt-5.4-pro-2026-03-05", messages=[...], max_tokens=128000). API는 표준 매개변수를 지원합니다. 클라이언트가 OrcaRouter 기본 URL과 API 키를 사용하는지 확인하세요.
표준 OpenAI 채팅 완료 파라미터가 지원됩니다: model (필수), messages (role과 content를 포함하는 객체의 배열), max_tokens (최대 128000), temperature (0-2, 기본값 1), top_p, n, stop, presence_penalty, frequency_penalty, logit_bias, user, stream (스트리밍을 위한 불리언), 및 response_format (예: json_object). 멀티모달 입력의 경우, content에 type이 "image_url"인 이미지 부분을 포함하거나 OrcaRouter의 문서에 따라 파일 첨부를 포함하십시오 (파일 입력은 비표준이므로 세부 사항을 확인하십시오). functions, tools, tool_choice와 같은 파라미터도 사용 가능할 수 있습니다.
OpenAI 호환 API에서 마이그레이션하려면 base URL을 https://api.orcarouter.ai/v1로 변경하고 모델 이름을 "openai/gpt-5.4-pro-2026-03-05"로 업데이트하세요. 이전 제공업체의 키 대신 OrcaRouter API 키를 사용합니다. OpenAI SDK를 사용하고 있었다면 나머지 코드(메시지 구조, 매개변수)는 동일하게 유지됩니다. OpenAI가 아닌 API의 경우 OpenAI 요청 형식에 맞게 조정해야 할 수 있습니다. 먼저 간단한 요청으로 테스트하세요. OrcaRouter는 다른 속도 제한이 있을 수 있으므로 해당 문서를 검토하세요. 파일 입력의 경우 클라이언트가 요구 사항에 따라 파일을 base64 또는 URL로 전송할 수 있는지 확인하세요.
기본 URL: https://api.orcarouter.ai/v1. 모델 ID: "openai/gpt-5.4-pro-2026-03-05". 각 요청에 정확한 모델 ID 문자열을 포함해야 합니다. 기본 URL은 OpenAI 스키마를 구현하는 v1 API 엔드포인트를 가리킵니다. 프로그래밍 언어에 관계없이 코드에서 이 값들을 사용하세요. 예를 들어 JavaScript에서는 다음과 같습니다: openai.baseURL = 'https://api.orcarouter.ai/v1'; openai.model = 'openai/gpt-5.4-pro-2026-03-05'. 후행 슬래시나 추가 문자가 없도록 하세요.
GPT-4o는 128K 토큰의 컨텍스트 윈도우와 최대 16K 토큰(약)의 출력을 지원합니다. 이 모델은 8배 더 많은 컨텍스트와 8배 더 많은 출력을 제공합니다. GPT-4o는 멀티모달 입력(일부 버전에서 텍스트, 이미지, 오디오)을 지원하지만 파일 입력 모드는 지원하지 않습니다. 이 모델은 파일 지원을 포함합니다. 기능 측면에서 GPT-4o는 100K 토큰 미만의 대부분 작업에 충분합니다. 극도로 긴 문서나 파일을 처리해야 한다면 이 모델이 확실한 업그레이드입니다. 짧은 작업의 경우 GPT-4o가 더 비용 효율적일 수 있습니다.
Anthropic의 Claude 3.5 Sonnet은 200K 토큰의 컨텍스트 윈도우와 최대 8K 토큰 출력을 지원합니다. 이 모델은 두 가지 지표(1.05M 컨텍스트, 128K 출력) 모두에서 이를 능가합니다. Claude는 멀티모달 입력(텍스트, 이미지)도 지원하지만 파일 입력은 지원하지 않습니다. Claude는 강력한 명령 수행 능력과 안전 기능으로 잘 알려져 있습니다. 매우 긴 컨텍스트 작업의 경우 이 모델이 Claude보다 더 나은 성능을 발휘할 수 있습니다. 그러나 비용이 우선시되거나 지연 시간이 짧은 더 작은 모델이 필요하다면 Claude가 더 나은 선택일 수 있습니다. 두 모델 모두 OrcaRouter를 통해 이용 가능합니다.
구글의 Gemini 1.5 Pro는 최대 100만 개의 토큰(비교 가능)의 컨텍스트 윈도우와 최대 8K 토큰의 출력을 제공합니다. 이 모델은 컨텍스트(1.05M vs 1M)에서 약간 우위를 가지며, 출력(128K vs 8K)에서 훨씬 더 큰 용량을 제공합니다. Gemini는 다중 모드 입력(텍스트, 이미지, 오디오, 비디오) 및 파일 입력도 지원하지만, 이 모델은 비디오를 지원하지 않습니다. Gemini는 오디오 또는 비디오와 관련된 작업에서 뛰어날 수 있습니다. 매우 긴 컨텍스트와 출력을 가진 순수 텍스트, 이미지 및 파일 처리의 경우 이 모델이 경쟁력이 있습니다.
이 모델은 단일 API 호출에서 가장 큰 컨텍스트 창(1.05M 토큰)과 가장 큰 출력 용량(128K 토큰)이 필요할 때 선택하십시오. 전체 도서 시리즈 요약, 완전한 법률 아카이브 분석, 또는 포괄적인 보고서 생성과 같은 작업에 특히 유리합니다. 입력에 텍스트 및 이미지와 함께 파일(예: PDF, 스프레드시트)이 포함된 경우, 이 모델은 세 가지 모두를 지원합니다. 더 간단한 작업의 경우 GPT-4o-mini, Claude Haiku 또는 Gemini Flash와 같은 대안이 더 낮은 비용과 빠른 응답을 제공하므로, 트레이드오프를 고려하여 선택하십시오.
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-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 |
|---|---|---|
| ≤ 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_2026_03_05,
title = {openai/gpt-5.4-pro-2026-03-05 API},
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}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