OpenAI GPT-5.4 Pro met 1.05M context en 128K uitvoer, toegankelijk via de OrcaRouter API.
openai/gpt-5.4-pro-2026-03-05 is een groot taalmodel van OpenAI, dat wordt benaderd via de API van OrcaRouter. Het is een versie uit de GPT-5.4 Pro-serie die op 5 maart 2026 is uitgebracht. Het model…
Het model blinkt uit in taken die een diepgaand begrip vereisen van lange contexten en multimodale invoer. Het kan documenten samenvatten van meer dan een miljoen tokens, vragen beantwoorden op basis van gedetailleerd bronmateriaal en uitgebreide rapporten genereren. Voor codering kan het grote codebases debuggen, uitleggen en herstructureren. Het ondersteunt vertaling, creatief schrijven en gegevensextractie uit bestanden. Door zijn multimodale capaciteit kan het afbeeldingen (bijv. screenshots, diagrammen) analyseren en tegelijkertijd bestandsinhoud interpreteren, waardoor complexe workflows mogelijk worden zoals geautomatiseerde factuurverwerking of beoordeling van wetenschappelijke artikelen.
Gebruiksscenario's omvatten het verwerken van complete juridische dossiers, het analyseren van technische handleidingen van honderden pagina's, het genereren van lange teksten zoals boeken of scenario-ontwerpen, en het uitvoeren van complexe redeneringen over grote datasets. In bedrijfsomgevingen kan het worden gebruikt voor contractbeoordeling, nalevingscontrole en kennismanagement waarbij documenten lang zijn. Ontwikkelaars profiteren van het vermogen om context te behouden in zeer grote codebases voor codebeoordeling, documentatiegeneratie en refactoring. Multimodale taken zoals het interpreteren van grafieken, medische beelden of handgeschreven aantekeningen naast tekst zijn ook sterke toepassingen.
Kies een goedkoper model voor korte taken op zinsniveau, eenvoudige classificatie of scenario's met hoge doorvoer waar grote context niet nodig is. Voor eenmalige chat, vertaling van korte tekst of eenvoudige samenvatting van korte artikelen bieden modellen met kleinere contextvensters (bijv. 128K tokens) lagere kosten en snellere reactietijden. Als uw invoer bovendien puur tekst is en onder de 100K tokens blijft, kan een kleiner model volstaan. Het 1,05M contextvenster voegt rekenkundige overhead toe; het gebruiken voor kleine prompts is inefficiënt. Evalueer de gemiddelde invoerlengte en taakcomplexiteit om te beslissen.
Het model verwerkt lange documenten in één enkele contextpassage, waarbij het zijn aandachtsmechanisme gebruikt om informatie over het gehele venster te relateren. Het kan feiten nauwkeurig ophalen, redeneren en coherente samenvattingen genereren, zelfs wanneer de relevante details ver uit elkaar liggen. Het kan bijvoorbeeld vragen beantwoorden die informatie van pagina 1 en pagina 1000 van een boek combineren. Zeer lange contexten kunnen echter de latentie en het tokenverbruik verhogen. Voor optimale prestaties structureer je je prompts duidelijk en plaats je belangrijke informatie aan het begin of einde van de context.
Geen specifieke benchmarkresultaten worden vermeld in deze catalogusvermelding. Op basis van het ontwerp als een large-pro model wordt echter verwacht dat het goed presteert op taken die profiteren van redeneren met lange context, zoals "needle-in-a-haystack" retrieval, multi-document QA en het samenvatten van lange teksten. De multimodale invoer stelt het in staat om afbeeldingen in context te begrijpen en erover te redeneren. Eerdere versies van GPT hebben sterke prestaties laten zien op benchmarks voor taalbegrip en -generatie. Dit model verbetert die waarschijnlijk met de uitgebreide context en grotere uitvoercapaciteit.
Snelheid hangt af van invoerlengte, uitvoerlengte en serverbelasting. Modellen met zeer grote contextvensters hebben van nature een hogere latentie per aanvraag vanwege de rekenkosten van het verwerken van veel tokens. De maximale uitvoer van 128.000 tokens kan leiden tot lange generatietijden voor volledige uitvoer. Overweeg voor realtime toepassingen een kleiner model te gebruiken of het aantal tokens te beperken. De API van OrcaRouter biedt mogelijk streamingreacties om de tijd tot het eerste token te verkorten. Raadpleeg voor gedetailleerde verwachtingen omtrent latentie de documentatie van OrcaRouter of voer zelf benchmarks uit met representatieve invoer.
Het model kan verminderde prestaties vertonen op zeer lange contexten vanwege aandachtsverdunning, hoewel het is geoptimaliseerd voor dergelijk gebruik. Multi-hop redeneren over verre delen van een grote context kan nog steeds mislukken. Het is geen zoekmachine en kan hallucineren wanneer informatie ontbreekt. Beeldbegrip kan moeite hebben met lage resolutie, zwaar vervormde of complexe diagrammen. Uitvoerlengte van 128K tokens is een limiet; extreem lange generatie kan meerdere aanroepen vereisen. Bovendien kunnen de kosten bij hoge tokenaantallen aanzienlijk zijn. Valideer altijd kritieke uitvoer op nauwkeurigheid.
In vergelijking met eerdere GPT-modellen zoals GPT-4 of GPT-4o, biedt dit model een aanzienlijk groter contextvenster (1.05M versus typisch 128K) en een grotere maximale output (128K versus 4K-8K). Het voegt ook de mogelijkheid van bestandsinvoer toe, die eerdere modellen niet ondersteunden. De exacte prestatieverbeteringen op standaard benchmarks worden niet gegeven, maar het grotere contextvenster maakt taken mogelijk die voorheen onhaalbaar waren, zoals het verwerken van hele boeken zonder opdeling. Als u niet verder bent gegaan dan GPT-4, vertegenwoordigt dit model een aanzienlijke upgrade in capaciteit.
Prijsinformatie voor dit model wordt niet gegeven in deze catalogusvermelding. Doorgaans worden OpenAI-modellen per token gefactureerd voor invoer en uitvoer, met extra kosten voor beeldverwerking. Raadpleeg voor exacte tarieven de prijspagina van OrcaRouter of uw accountovereenkomst. Houd er rekening mee dat het grote contextvenster en de hoge uitvoerlimiet ertoe leiden dat één enkele aanvraag miljoenen tokens kan verbruiken, wat resulteert in hogere kosten per oproep in vergelijking met kleinere modellen. Om kosten te beheren, kunt u het maximum aantal tokens beperken en de invoerlengte beperken tot alleen de benodigde inhoud.
De belangrijkste afweging is tussen capaciteit en kosten. Het gebruik van een 1.05M contextvenster voor korte invoer verspilt capaciteit en geld. Evenzo is het genereren van 128K tokens duur; verlaag voor kortere uitvoer de max_tokens-parameter. Als uw taak kan worden uitgevoerd met een kleiner model (bijv. GPT-4o-mini), dan zal dat goedkoper zijn. Echter, voor taken die echt de grote context nodig hebben, kan dit model kosteneffectiever zijn dan het opsplitsen van gegevens over meerdere API-aanroepen met een kleiner model, omdat het extra heen-en-weer-verkeer en handmatig samenvoegen vermijdt.
Cachingbeleid wordt niet gespecificeerd in dit catalogusitem. Sommige API-providers bieden prompt caching aan om de kosten voor herhaalde prefix-tokens te verlagen. Raadpleeg de documentatie van OrcaRouter of neem contact op met de ondersteuning om te weten of caching beschikbaar is voor dit model. Als caching wordt ondersteund, kunt u besparen op invoertokens door dubbele context in meerdere verzoeken te sturen. Zo niet, overweeg dan om uw prompts zo te ontwerpen dat overbodige gegevens waar mogelijk worden vermeden. Raadpleeg altijd de servicevoorwaarden van OrcaRouter voor de meest actuele informatie.
Om kosten te schatten, bereken het geschatte aantal tokens in uw invoer en verwachte uitvoer. U kunt tekst tokeniseren met behulp van bibliotheken zoals tiktoken. Voor afbeeldingen geldt een vaste tokenkost (varieert per afbeeldingsgrootte; raadpleeg de OrcaRouter-documentatie). Vermenigvuldig tokentellingen met de prijs per token (invoer, uitvoer en afbeelding) en tel deze op. Gebruik testoproepen met representatieve gegevens om schattingen te verfijnen. Aangezien de prijzen van dit model niet worden verstrekt, moet u de tariefkaart apart verkrijgen. Houd altijd het gebruik in de gaten via het dashboard van OrcaRouter om verrassingen te voorkomen.
U roept het model aan via de OpenAI-compatibele API van OrcaRouter. De basis-URL is https://api.orcarouter.ai/v1. Gebruik de model-ID "openai/gpt-5.4-pro-2026-03-05" in uw verzoeken. Verifieer met een API-sleutel die door OrcaRouter wordt verstrekt. Het eindpunt is /chat/completions voor chat-achtige interacties. Voorbeeld Python-code: openai.ChatCompletion.create(model="openai/gpt-5.4-pro-2026-03-05", messages=[...], max_tokens=128000). De API ondersteunt standaardparameters. Zorg ervoor dat uw client de basis-URL van OrcaRouter en uw API-sleutel gebruikt.
Standaard OpenAI chatvoltooiingsparameters worden ondersteund: model (vereist), messages (array van objecten met role en content), max_tokens (tot 128000), temperature (0-2, standaard 1), top_p, n, stop, presence_penalty, frequency_penalty, logit_bias, user, stream (boolean voor streaming), en response_format (bijv. json_object). Voor multimodale invoer, neem afbeeldingsdelen op in de content met type "image_url" of bestandsbijlagen volgens de documentatie van OrcaRouter (aangezien bestandsinvoer niet-standaard is, controleer de specifieke details). Parameters zoals functions, tools, en tool_choice zijn mogelijk ook beschikbaar.
Om te migreren van een OpenAI-compatibele API, wijzig uw basis-URL naar https://api.orcarouter.ai/v1 en werk de modelnaam bij naar "openai/gpt-5.4-pro-2026-03-05". Gebruik uw OrcaRouter API-sleutel in plaats van de sleutel van de vorige aanbieder. Alle andere code (berichtenstructuur, parameters) blijft identiek als u de SDK van OpenAI gebruikte. Voor niet-OpenAI API's moet u mogelijk aanpassen aan het OpenAI-verzoekformaat. Test eerst met een eenvoudig verzoek. OrcaRouter kan andere snelheidslimieten hebben; raadpleeg hun documentatie. Zorg ervoor dat uw client bestanden kan verzenden als base64 of URL's, zoals vereist.
Basis-URL: https://api.orcarouter.ai/v1. Model-ID: "openai/gpt-5.4-pro-2026-03-05". U moet de exacte model-ID-string in elke aanvraag opnemen. De basis-URL verwijst naar het v1 API-eindpunt dat het OpenAI-schema implementeert. Gebruik deze waarden in uw code ongeacht de programmeertaal. Bijvoorbeeld in JavaScript: openai.baseURL = 'https://api.orcarouter.ai/v1'; openai.model = 'openai/gpt-5.4-pro-2026-03-05'. Zorg dat er geen schuine strepen aan het einde of extra tekens zijn.
GPT-4o heeft een contextvenster van 128K tokens en een maximale uitvoer van 16K tokens (ongeveer). Dit model biedt 8x meer context en 8x meer uitvoer. GPT-4o ondersteunt ook multimodale invoer (tekst, afbeelding, audio in sommige versies), maar mist de bestandsinvoermodaliteit. Dit model bevat bestandsondersteuning. Wat betreft mogelijkheden is GPT-4o voldoende voor de meeste taken onder de 100K tokens. Als uw werk het verwerken van extreem lange documenten of bestanden vereist, is dit model een duidelijke upgrade. Voor korte taken kan GPT-4o kosteneffectiever zijn.
Claude 3.5 Sonnet van Anthropic heeft een contextvenster van 200K tokens en een maximale uitvoer van 8K tokens. Dit model overtreft het in beide statistieken (1.05M context, 128K uitvoer). Claude ondersteunt ook multimodale invoer (tekst, afbeelding) maar geen bestandsinvoer. Claude staat bekend om sterke instructieopvolging en veiligheidsfuncties. Voor zeer lange contexttaken kan dit model beter presteren dan Claude. Claude kan echter een betere keuze zijn als uw prioriteit kosten zijn of als u een kleiner model met lagere latentie nodig heeft. Beide modellen zijn beschikbaar via OrcaRouter.
Gemini 1.5 Pro van Google biedt een contextvenster van maximaal 1 miljoen tokens (vergelijkbaar) en een maximale output van 8K tokens. Dit model heeft een klein voordeel in context (1,05M vs 1M) en een veel grotere output (128K vs 8K). Gemini ondersteunt ook multimodale invoer (tekst, afbeelding, audio, video) en bestandsinvoer, maar video wordt niet ondersteund door dit model. Gemini kan uitblinken in taken waarbij audio of video betrokken is. Voor pure tekst-, afbeelding- en bestandsverwerking met een zeer lange context en output is dit model concurrerend.
Kies dit model wanneer u de grootst beschikbare contextvenster (1,05M tokens) en de grootste uitvoercapaciteit (128K tokens) in één enkele API-aanroep nodig hebt. Het is bijzonder voordelig voor taken zoals het samenvatten van hele boekenreeksen, het analyseren van complete juridische archieven of het genereren van uitputtende rapporten. Als uw invoer bestanden bevat (bijv. pdf's, spreadsheets) naast tekst en afbeeldingen, ondersteunt dit model alle drie. Voor eenvoudigere taken bieden alternatieven zoals GPT-4o-mini, Claude Haiku of Gemini Flash lagere kosten en snellere respons; kies op basis van afwegingen.
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-2026-03-05",
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-pro-2026-03-05Openen @misc{orcarouter_gpt_5_4_pro_2026_03_05,
title = {openai/gpt-5.4-pro-2026-03-05 API},
author = {openai},
year = {n.d.},
howpublished = {OrcaRouter},
url = {https://www.orcarouter.ai/models/openai/gpt-5.4-pro-2026-03-05}
}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