GPT-5.4 Pro is het meest geavanceerde model van OpenAI, voortbouwend op de uniforme architectuur van GPT-5.4 met verbeterde redeneermogelijkheden voor complexe, hoogwaardige taken. Het beschikt over een contextvenster van 1M+ tokens (922K input, 128K...
OpenAI GPT-5.4 Pro is een groot taalmodel van OpenAI met een contextvenster van 1,050,000 tokens en een maximale uitvoer van 128,000 tokens. Het accepteert tekst-, afbeeldings- en bestandsingangen,…
GPT-5.4 Pro blinkt uit in taken die het onthouden van zeer lange contexten vereisen. Voorbeelden hiervan zijn: het samenvatten van volledige boeklange teksten, het analyseren van onderzoeksgegevens uit meerdere bestanden, het genereren van uitgebreide rapporten met veel achtergrondinformatie, het behouden van coherente langlopende gesprekken en het uitvoeren van multimodale redeneringen over documenten met afbeeldingen. De grote uitvoertokenlimiet maakt het ook mogelijk om lange gegenereerde inhoud te produceren zonder meerdere vervolgaanroepen nodig te hebben.
Voor korte, eenvoudige taken zoals het beantwoorden van een enkele vraag, het classificeren van tekst of het vertalen van enkele zinnen, is een kleiner model met een lagere contextcapaciteit (bijv. GPT-4o Mini of GPT-4.1 Nano) doorgaans efficiënter qua kosten en latentie. Het enorme contextvenster en de hoge capaciteit van GPT-5.4 Pro gaan gepaard met een hogere prijs per token en tragere responstijden. Kies het alleen wanneer de taak dat bereik daadwerkelijk vereist.
Ja, GPT-5.4 Pro kan afbeeldingen accepteren als onderdeel van meerstapsgesprekken met een zeer grote totale context. U kunt meerdere afbeeldingen, afgewisseld met tekst, opnemen, allemaal binnen de limiet van 1.050.000 tokens. Elke afbeelding verbruikt tokens in verhouding tot de resolutie. Dit maakt taken mogelijk zoals het analyseren van vele pagina's van een gescand boek met afbeeldingen, of het bekijken van een lange visuele tutorial met stapsgewijze afbeeldingen.
Ja, als onderdeel van de OpenAI-compatibele API worden function calling en tool use ondersteund. U kunt functies definiëren en het model laten bepalen wanneer deze aan te roepen. Dankzij het grote contextvenster kunnen veel tool call-geschiedenissen worden opgeslagen, waardoor uitgebreide agentachtige workflows mogelijk zijn tijdens lange sessies. Dit is nuttig voor complexe automatisering die vele stappen van redenering en het ophalen van externe gegevens vereist.
Volgens de huidige informatie zijn er geen openbaar gepubliceerde benchmarkscores beschikbaar voor OpenAI GPT-5.4 Pro. De prestaties van het model op standaardmetrieken zoals MMLU, HumanEval of GSM8K zijn niet bekendgemaakt. Zonder dergelijke gegevens zijn directe prestatievergelijkingen met andere modellen (bijv. GPT-5.3 Pro of Claude 4) niet mogelijk. Gebruikers moeten het model intern evalueren op hun specifieke taken om de geschiktheid te bepalen.
Het verwerken van 1.050.000 tokens in één enkele aanvraag verhoogt de time-to-first-token en de totale latentie aanzienlijk. Het model moet aandacht besteden aan de volledige context, wat rekenintensief is. De nauwkeurigheid bij taken aan het einde van de context kan afnemen als het model moeite heeft om relevante informatie te vinden; dit is een bekende beperking voor alle lang-contextmodellen. Voor optimale resultaten plaatst u kritieke informatie aan het begin of einde.
Belangrijke beperkingen zijn onder andere: hogere kosten per token in vergelijking met kleinere modellen, tragere responstijden door verwerking van lange contexten, mogelijke achteruitgang in nauwkeurigheid voor details die begraven liggen in het midden van grote contexten, en het ontbreken van openbaar geverifieerde benchmarkprestaties. Bovendien vereist de maximale output van 128.000 tokens, hoewel groot, mogelijk meerdere aanroepen voor zeer lange generaties. Invoermodaliteiten zijn beperkt tot tekst, afbeeldingen en bestanden; audio en video worden niet direct ondersteund.
Modellen met typische contexten van 128.000 tokens (bijv. GPT-4o) kunnen geen invoer groter dan die limiet verwerken. De capaciteit van 1.050.000 tokens van GPT-5.4 Pro maakt het mogelijk om in één aanvraag ongeveer 8 keer meer tekst te verwerken, wat superieur is voor analyse van lange documenten, maar waarschijnlijk overkill voor korte taken. De afweging is dat query's van kleinere modellen veel sneller worden voltooid en minder kosten. Benchmarks van modellen van vergelijkbare grootte suggereren dat de prestaties vergelijkbaar kunnen zijn bij taken die binnen kleinere vensters passen.
De prijzen voor GPT-5.4 Pro zijn niet openbaar gedetailleerd in de verstrekte feiten. Doorgaans rekenen modellen met zeer grote contextvensters per token voor zowel invoer als uitvoer, vaak tegen een toeslag vergeleken met kleinere varianten. OrcaRouter factureert op basis van totaal tokenverbruik. Gebruikers dienen de prijspagina van OrcaRouter te raadplegen voor actuele tarieven. Vanwege de grote context kan zelfs een enkele aanvraag miljoenen tokens verbruiken, waardoor kosten snel kunnen oplopen.
De primaire afweging is tokenverbruik. Een enkele aanvraag die de volledige context van 1.050.000 tokens gebruikt, kost proportioneel vele malen meer dan een aanvraag met 4.000 tokens. Voor toepassingen waar de meeste query's kort zijn, is GPT-5.4 Pro waarschijnlijk economisch inefficiënt. Overweeg om veelgebruikte context te cachen of een goedkoper model te gebruiken voor voorlopige filtering. Sommige gebruikers kunnen profiteren van de cache-functies van OrcaRouter om het opnieuw verwerken van identieke context te voorkomen.
OrcaRouter kan cachingmechanismen bieden waarmee promptprefixes of volledige contextblokken in de cache kunnen worden opgeslagen. Wanneer dezelfde invoer herhaaldelijk wordt verzonden, kan caching voorkomen dat tokens opnieuw worden verwerkt, wat zowel kosten als latentie vermindert. Voor GPT-5.4 Pro kan het cachen van lange veelvoorkomende prefixes (bijv. een systeemprompt en document) bijzonder voordelig zijn. Raadpleeg de documentatie van OrcaRouter voor specifiek cachebeleid en prijzen.
Gebruik het standaard chat completions endpoint met basis-URL https://api.orcarouter.ai/v1. Stel de modelparameter in op openai/gpt-5.4-pro. Voorbeeld met curl: 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": "Vat dit boek van 10.000 pagina's samen."}], "max_tokens": 128000 }' Zorg ervoor dat uw API-sleutel toegang heeft tot dit model.
De API ondersteunt alle standaard OpenAI chat completions-parameters: model, messages, max_tokens, temperature, top_p, n, stream, stop, presence_penalty, frequency_penalty, logit_bias, user, tools, tool_choice en response_format. Voor GPT-5.4 Pro kan max_tokens worden ingesteld tot 128.000. De contextvensterlimiet omvat zowel invoer- als uitvoertokens; zorg ervoor dat het totaal aantal tokens (messages + max_tokens) niet groter is dan 1.050.000.
Pas de basis-URL van uw applicatie aan naar https://api.orcarouter.ai/v1 en wijzig de model-ID naar openai/gpt-5.4-pro. Gebruik uw OrcaRouter API-sleutel in plaats van een OpenAI-sleutel. Als uw bestaande code de OpenAI Python SDK gebruikt, werk dan de base_url en modelnaam bij. Er zijn geen andere codeaanpassingen nodig. Zorg ervoor dat uw API-sleutel toestemming heeft voor dit model. Test eerst met een kleine context om de compatibiliteit te verifiëren.
Ja, streaming wordt ondersteund door de stream parameter op true te zetten. De API retourneert chunks met delta-inhoud zoals bij standaard OpenAI streaming. Merk op dat vanwege de grote context, de tijd-tot-eerste-token langer kan zijn dan bij kleinere modellen. Streaming kan helpen om gedeeltelijke resultaten aan gebruikers te tonen terwijl het volledige antwoord wordt gegenereerd. Gebruik hetzelfde chat.completions endpoint met stream: true.
Zonder benchmarkscores is een directe prestatievergelijking niet mogelijk. De contextvenster van GPT-5.4 Pro van 1.050.000 tokens is echter groter dan dat van de typische GPT-5.3 Pro (die waarschijnlijk een kleiner contextvenster heeft). De maximale uitvoer van 128.000 tokens overtreft ook eerdere modellen. Wat modaliteiten betreft, ondersteunen beide tekst, afbeeldingen en bestanden. Het belangrijkste verschil is de contextcapaciteit, waardoor GPT-5.4 Pro beter geschikt is voor zeer lange documenten.
Claude 4 Opus van Anthropic biedt ook een groot contextvenster (gebruikelijk rond 200.000 tokens). Het contextvenster van GPT-5.4 Pro met 1.050.000 tokens is aanzienlijk groter. Claude 4 Opus kan echter andere sterke punten hebben op het gebied van precisie en veiligheid. Beide ondersteunen multi-modale inputs. Zonder openbare benchmarks moeten gebruikers evalueren op basis van hun eigen data. OrcaRouter kan beide modellen aanbieden voor een zij-aan-zij vergelijking.
Gemini Ultra 2 van Google ondersteunt een contextvenster van maximaal 1.000.000 tokens (in sommige configuraties), vergelijkbaar met GPT-5.4 Pro. Beide hebben grote maximale uitvoercapaciteiten. Gemini Ultra 2 ondersteunt ook beeld- en video-invoer; GPT-5.4 Pro ondersteunt geen video direct. De keuze kan afhangen van specifieke taakvereisten en ecosysteemcompatibiliteit. OrcaRouter biedt toegang tot beide modellen via dezelfde API.
Voor queries die binnen 128.000 tokens of minder passen, zijn modellen zoals GPT-5.2 Turbo, GPT-4o Mini of Claude 3 Haiku kosteneffectiever en sneller. Als de taak alleen tekst betreft (geen afbeeldingen), kunnen kleinere alleen-tekst modellen nog goedkoper zijn. GPT-5.4 Pro is het beste gereserveerd voor gevallen waarin de enorme context essentieel is, zoals het analyseren van een heel boek of een enorm logbestand. Voor routinematige chat is het overdreven.
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-pro",
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 |
|---|---|---|
| ≤ 272K | $30.00 | $180.00 |
| ≤ ∞ | $60.00 | $270.00 |
| 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-5.4-proOpenen @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