GPT-5.4 is OpenAI's nieuwste frontier model, dat de Codex- en GPT-lijnen verenigt in één systeem. Het heeft een contextvenster van meer dan 1M tokens (922K invoer, 128K uitvoer) met ondersteuning voor...
GPT-5.4 is een groot taalmodel van OpenAI met een contextvenster van 1.050.000 tokens en een maximale uitvoer van 128.000 tokens. Het verwerkt tekst-, afbeeldings- en bestandsinvoer. Het model is…
GPT-5.4 blinkt uit in taalbegrip, generatie, redeneren en multimodale interpretatie. Het grote contextvenster ondersteunt taken zoals het volgen van meerstapsinstructies, het creëren van langere inhoud en complexe dialogen. Het model is bijzonder sterk in wetenschappelijk redeneren op graduate-niveau, met een score van 92.0 op GPQA Diamond. Het kan ook bestandsgebaseerde gegevensextractie en beeldbeschrijving aan. Bij het selecteren van een model, overweeg of uw gebruiksscenario echt de volledige context vereist of dat een goedkoper model volstaat.
Met een context van 1.050.000 tokens kan GPT-5.4 hele boeken, langdurige rapporten of duizenden regels code in één prompt verwerken. Dit elimineert de noodzaak voor documentopsplitsing en stelt het model in staat om alle informatie tegelijkertijd te beschouwen. De uitvoer is beperkt tot 128.000 tokens, dus samenvattingen of extracties kunnen eveneens lang zijn. Voor taken die niet de volledige lange context nodig hebben, kunnen kleinere modellen kosteneffectiever zijn.
Ja, GPT-5.4 ondersteunt afbeelding- en bestandsinvoer naast tekst. Afbeeldingen kunnen worden aangeleverd in standaardformaten (JPEG, PNG, etc.) en het model kan vragen beantwoorden over visuele inhoud. Bestanden (bijv. PDF, CSV) worden geüpload en verwerkt als onderdeel van de context. Deze multimodale mogelijkheid is nuttig voor het analyseren van diagrammen, het extraheren van gegevens uit tabellen, of het kruisverwijzen van tekst met afbeeldingen. Alle invoermodaliteiten tellen mee voor de contexttokenlimiet.
Als uw taak niet de volledige context van 1.050.000 tokens of multimodale invoer vereist, overweeg dan modellen met kleinere contextvensters of beperkte modaliteiten om de kosten te verlagen. Een eenvoudige eenmalige query, korte teksten of taken die geen uitgebreid redeneren vereisen, kunnen bijvoorbeeld worden afgehandeld door modellen zoals GPT-4o mini of GPT-4.1 nano. Evalueer uw promptlengte en complexiteit voordat u GPT-5.4 selecteert om te voorkomen dat u betaalt voor ongebruikte capaciteit.
GPT-5.4 behaalde een score van 92,0 op GPQA Diamond, een benchmark van 198 meerkeuzevragen die graduate-niveau natuurkunde, scheikunde en biologie bestrijken. Deze score wijst op een hoge nauwkeurigheid in wetenschappelijk redeneren op expertniveau. Er zijn geen andere benchmarkscores beschikbaar voor dit model in de verstrekte feiten. Gebruikers moeten de prestaties evalueren op hun eigen domeinspecifieke taken.
Een score van 92.0 betekent dat GPT-5.4 92% van de GPQA Diamond-vragen correct heeft beantwoord. GPQA Diamond is ontworpen om kennis en redenering te testen die een menselijke expert zou bezitten na jaren van graduate studie. Het omvat meerstapsproblemen, interpretatie van wetenschappelijke gegevens en genuanceerde concepttoepassing. Deze benchmark wordt vaak gebruikt om het vermogen van een model om complexe, domeinspecifieke vragen te verwerken, te meten.
Sterke punten: zeer lange context (1.050.000 tokens), hoog wetenschappelijk redeneervermogen (92,0 GPQA Diamond), multimodale invoer (tekst, afbeelding, bestand). Beperkingen: geen prijsinformatie vermeld; latentie neemt toe met contextlengte; extreem grote contexten kunnen tokenlimieten overschrijden of de kwaliteit van antwoorden over perifere details verminderen. Het model ondersteunt geen real‑time streaming of spraakinvoer. Voor taken die niet zwaar wetenschappelijk zijn, kunnen andere modellen even bekwaam zijn tegen lagere kosten.
Inferentiesnelheid wordt niet gespecificeerd in de verstrekte feiten. Over het algemeen hebben modellen met grotere parameteraantallen en langere contextvensters meer tijd nodig om elk token te verwerken. Gebruikers moeten een hogere latentie verwachten in vergelijking met kleinere modellen zoals GPT-4o mini. OrcaRouter kan een eigen caching- of optimalisatielaag hebben, maar de werkelijke doorvoer hangt af van de verzoekgrootte en de gelijktijdige belasting. Testen met representatieve prompts wordt aanbevolen.
Prijzen voor GPT-5.4 op OrcaRouter worden niet vermeld in de feiten. Normaal gesproken is de prijsstelling van OpenAI-modellen gebaseerd op tarieven per token voor invoer en uitvoer, en OrcaRouter kan een eigen opslag toepassen of gebundelde abonnementen aanbieden. Voor actuele prijzen raadpleeg je de prijspagina van OrcaRouter of neem je contact op met hun verkoopteam. De kosten stijgen met de contextlengte omdat elk token wordt aangerekend.
Het gebruik van het volledige contextvenster van 1,050,000‑token brengt kosten met zich mee die evenredig zijn aan het totale aantal invoertokens. Als uw taak slechts een fractie van die capaciteit gebruikt, worden u nog steeds de kosten voor de volledige prompt in rekening gebracht. Daarom is het kost‑efficiënt om prompts zo kort mogelijk te houden terwijl ze nog steeds aan de vereisten voldoen. Uitvoertokens tot 128,000 worden ook in rekening gebracht. Overweeg voor zeer lange uitvoeren het afkappen of het gebruiken van meerdere iteraties.
OrcaRouter biedt mogelijk cachingmechanismen om het opnieuw verwerken van identieke promptvoorvoegsels te voorkomen, maar dit wordt niet bevestigd in de verstrekte feiten. Indien ingeschakeld, kan promptcaching de latentie en kosten voor herhaalde query's verminderen. Raadpleeg de OrcaRouter-documentatie voor cachebeleid. Zonder caching wordt elke unieke prompt volledig in rekening gebracht.
Zonder exacte prijzen is een directe vergelijking niet mogelijk. Over het algemeen vragen modellen met grotere contextvensters en hogere benchmarkscores hogere prijzen per token. GPT-5.4 is waarschijnlijk duurder per token dan kleinere modellen zoals GPT-4o of GPT-4.1. Gebruikers moeten de totale kosten beoordelen op basis van de verwachte gemiddelde lengte van prompts en uitvoer, en overwegen of de prestatieverbeteringen het prijsverschil rechtvaardigen.
Gebruik de OpenAI-compatibele basis-URL https://api.orcarouter.ai/v1 en stel de modelparameter in op openai/gpt-5.4. Authenticatie vereist een OrcaRouter API-sleutel. Voorbeeld curl-verzoek: 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"}]}'.
De API ondersteunt standaard chat‑completieparameters: model (string), messages (array van rol/inhoud), max_tokens (geheel getal tot 128.000), temperature, top_p, frequency_penalty, presence_penalty, stop, stream (boolean) en n. Voor multimodale invoer neem je berichtinhoud op als een array van objecten met type text/image_url/file. Raadpleeg de API‑documentatie van OrcaRouter voor het exacte schema.
Ja, omdat OrcaRouter een OpenAI-compatibele API biedt. Vervang je huidige basis-URL door https://api.orcarouter.ai/v1 en werk de modelnaam bij naar openai/gpt-5.4. Je OpenAI-clientbibliotheek (bijv. het openai Python-pakket) kan opnieuw worden geconfigureerd door base_url en api_key te wijzigen. Zorg ervoor dat je code omgaat met mogelijke verschillen in foutresponsformaten of snelheidslimieten.
De model-ID op OrcaRouter is openai/gpt-5.4. Deze string moet worden doorgegeven in het model-veld van de request body. Het onderscheidt GPT-5.4 van andere modellen die beschikbaar zijn via hetzelfde API-eindpunt. Het gebruik van een verkeerde ID leidt tot een fout. De provider is openai, maar het model wordt gehost en gerouteerd door OrcaRouter.
GPT-5.4 biedt een veel groter contextvenster (1.050.000 tegenover 128.000 tokens) en een hogere GPQA Diamond score (92,0 tegenover niet opgegeven voor GPT-4o). GPT-4o ondersteunt tekst en afbeeldingen, maar geen bestandsuploads, en heeft een lagere maximale output (16.384 tokens tegenover 128.000). GPT-5.4 is capabeler voor lange context en wetenschappelijk redeneren, maar waarschijnlijk duurder en langzamer. GPT-4o blijft een goede keuze voor kortere, eenvoudigere taken.
Claude 3.5 Sonnet biedt een context van 200,000‑token; GPT-5.4 overtreft dat met 1,050,000. Echter, benchmarkvergelijkingen zijn beperkt: GPT-5.4 scoort 92.0 op GPQA Diamond, terwijl Claude 3.5 Sonnet 78.0 scoort (algemeen bekend). Er is geen directe vergelijking met Gemini 2.0 Pro of Llama 3.1 405B beschikbaar uit de verstrekte feiten. GPT-5.4 is concurrerend sterk op het gebied van wetenschappelijk redeneren, maar gebruikers moeten het testen op hun eigen gegevens.
GPT-5.4 biedt een groter contextvenster (1,050,000 versus Claude's 200,000) en een hogere maximale output (128,000 versus 8,192). Op GPQA Diamond scoort GPT-5.4 92.0; Claude 3.5 Sonnet scoort 78.0. Dit suggereert dat GPT-5.4 mogelijk beter presteert bij het analyseren van genuanceerde wetenschappelijke documenten. Er moet echter rekening worden gehouden met de beschikbaarheid van modellen, prijzen en ecosysteemintegratie op OrcaRouter. Voor zeer lange documenten is het grotere contextvenster van GPT-5.4 voordelig.
Kleinere modellen (bijv. GPT-4o mini, GPT-4.1 nano) hebben lagere kosten, snellere inferentie en kleinere contextvensters. GPT-5.4 ruilt kosten en snelheid in voor hogere nauwkeurigheid bij complexe taken en de mogelijkheid om grote contexten te verwerken. Uw beslissing moet gebaseerd zijn op de vereiste prestaties bij high-stakes vragen (zoals GPQA Diamond) en de vereisten voor contextlengte. Als uw taak eenvoudig is, is een kleiner model waarschijnlijk efficiënter.
OpenAI-compatibel — behoud je huidige SDK
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| Niveau | Invoer / 1M tokens | Uitvoer / 1M tokens | Cache lezen / 1M |
|---|---|---|---|
| ≤ 272K | $2.50 | $15.00 | $0.250 |
| ≤ ∞ | $5.00 | $22.50 | $0.500 |
| Niveau bepaald door het aantal invoertokens van elk verzoek | |||
Schatting op basis van catalogusprijs
Gelaagde prijzen — deze schatting gebruikt de basistarieven.
Alleen een schatting — het werkelijke aantal tokens hangt af van de tokenizer van de aanbieder.
GET /api/public/models/openai/gpt-5.4Openen @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