GPT-5.4 to najnowszy model graniczny OpenAI, łączący linie Codex i GPT w jeden system. Posiada okno kontekstowe o wielkości 1M+ tokenów (922K wejścia, 128K wyjścia) z obsługą...
GPT-5.4 to duży model językowy OpenAI z oknem kontekstowym o wielkości 1,050,000 tokenów i maksymalną odpowiedzią o długości 128,000 tokenów. Przetwarza wejścia tekstowe, obrazowe i plikowe. Model…
GPT-5.4 doskonale radzi sobie z rozumieniem języka, generowaniem treści, wnioskowaniem oraz interpretacją multimodalną. Duże okno kontekstowe umożliwia realizację zadań takich jak wykonywanie instrukcji wieloetapowych, tworzenie długich treści oraz prowadzenie złożonych dialogów. Model osiąga szczególnie dobre wyniki w naukowym wnioskowaniu na poziomie zaawansowanym, uzyskując 92.0 w GPQA Diamond. Potrafi także ekstrahować dane z plików i opisywać obrazy. Wybierając model, zastanów się, czy Twój przypadek rzeczywiście wymaga pełnego kontekstu, czy wystarczy tańszy model.
Mając kontekst o długości 1 050 000 tokenów, GPT-5.4 może przetworzyć całe książki, długie raporty lub tysiące linii kodu w jednym poleceniu. Eliminuje to potrzebę dzielenia dokumentów i pozwala modelowi rozważyć wszystkie informacje jednocześnie. Wynik jest ograniczony do 128 000 tokenów, więc streszczenia lub ekstrakcje mogą być podobnie długie. W przypadku zadań, które nie wymagają pełnego długiego kontekstu, mniejsze modele mogą być bardziej opłacalne.
Tak, GPT-5.4 obsługuje wejścia obrazów i plików obok tekstu. Obrazy mogą być dostarczane w standardowych formatach (JPEG, PNG itp.), a model może odpowiadać na pytania dotyczące treści wizualnych. Pliki (np. PDF, CSV) są przesyłane i przetwarzane jako część kontekstu. Ta multimodalna zdolność jest przydatna do analizowania diagramów, wyodrębniania danych z tabel lub krzyżowego odnoszenia tekstu z grafiką. Wszystkie modalności wejściowe wliczają się do limitu tokenów kontekstu.
Jeśli Twoje zadanie nie wymaga pełnego kontekstu o 1,050,000 tokenów lub multimodalnego wejścia, rozważ modele o mniejszych oknach kontekstowych lub ograniczonych modalnościach, aby obniżyć koszt. Na przykład proste zapytania jednorazowe (single‑turn), krótkie teksty lub zadania, które nie korzystają z rozległego wnioskowania, mogą być obsługiwane przez modele takie jak GPT-4o mini lub GPT-4.1 nano. Oceń długość i złożoność swojego promptu przed wyborem GPT-5.4, aby uniknąć płacenia za niewykorzystaną pojemność.
GPT-5.4 uzyskał wynik 92,0 w teście GPQA Diamond, który jest benchmarkiem składającym się z 198 pytań wielokrotnego wyboru obejmujących fizykę, chemię i biologię na poziomie magisterskim. Wynik ten wskazuje na wysoką dokładność w naukowym rozumowaniu na poziomie eksperckim. W podanych faktach nie są dostępne żadne inne wyniki benchmarków dla tego modelu. Użytkownicy powinni ocenić wydajność na własnych, specyficznych dla domeny zadaniach.
Wynik 92.0 oznacza, że GPT-5.4 poprawnie odpowiedziało na 92% pytań z GPQA Diamond. GPQA Diamond został zaprojektowany, aby testować wiedzę i rozumowanie, które posiadałby ludzki ekspert po latach studiów podyplomowych. Obejmuje problemy wieloetapowe, interpretację danych naukowych oraz zastosowanie subtelnych koncepcji. Ten benchmark jest często używany do oceny zdolności modelu do radzenia sobie ze złożonymi, dziedzinowo specyficznymi zapytaniami.
Mocne strony: bardzo długi kontekst (1 050 000 tokenów), wysokie rozumowanie naukowe (92,0 GPQA Diamond), multimodalne wejście (tekst, obraz, plik). Ograniczenia: brak podanych informacji o cenach; opóźnienie wzrasta wraz z długością kontekstu; bardzo długie konteksty mogą osiągnąć limity tokenów lub obniżyć jakość odpowiedzi w szczegółach peryferyjnych. Model nie obsługuje strumieniowania w czasie rzeczywistym ani wejścia głosowego. W przypadku zadań, które nie są silnie naukowe, inne modele mogą być równie wydajne przy niższym koszcie.
Szybkość wnioskowania nie jest określona w podanych faktach. Ogólnie rzecz biorąc, modele z większą liczbą parametrów i dłuższymi kontekstami przetwarzają każdy token dłużej. Użytkownicy powinni spodziewać się wyższego opóźnienia w porównaniu z mniejszymi modelami, takimi jak GPT-4o mini. OrcaRouter może mieć własną warstwę buforowania lub optymalizacji, ale rzeczywista przepustowość zależy od rozmiaru żądania i obciążenia współbieżnego. Zaleca się testowanie z reprezentatywnymi promptami.
Szczegóły cenowe dla GPT-5.4 na OrcaRouter nie są podane w faktach. Zazwyczaj ceny modeli OpenAI opierają się na stawkach za token wejściowy i wyjściowy, a OrcaRouter może stosować własną marżę lub oferować pakiety. Aby uzyskać aktualne ceny, sprawdź stronę cenową OrcaRouter lub skontaktuj się z ich zespołem sprzedaży. Koszty rosną wraz z długością kontekstu, ponieważ każdy token jest naliczany.
Korzystanie z pełnego okna kontekstu o rozmiarze 1 050 000 tokenów wiąże się z kosztami proporcjonalnymi do całkowitej liczby tokenów wejściowych. Jeśli twoje zadanie wykorzystuje tylko ułamek tej pojemności, nadal jesteś obciążany kosztami za cały prompt. Dlatego opłaca się utrzymywać prompt możliwie jak najkrótszy, jednocześnie spełniając wymagania. Tokeny wyjściowe do 128 000 są również rozliczane. W przypadku bardzo długich wyników rozważ skrócenie lub użycie wielu iteracji.
OrcaRouter może oferować mechanizmy buforowania, aby uniknąć ponownego przetwarzania identycznych prefiksów promptów, ale nie zostało to potwierdzone w podanych faktach. Jeśli włączone, buforowanie promptów może zmniejszyć opóźnienie i koszt dla powtarzających się zapytań. Sprawdź dokumentację OrcaRouter w celu uzyskania informacji o politykach buforowania. Bez buforowania każdy unikalny prompt jest w pełni rozliczany.
Bez dokładnych cen bezpośrednie porównanie nie jest możliwe. Ogólnie modele z większymi oknami kontekstowymi i wyższymi wynikami w benchmarkach mają wyższe ceny za token. GPT-5.4 jest prawdopodobnie droższy za token niż mniejsze modele, takie jak GPT-4o lub GPT-4.1. Użytkownicy powinni ocenić całkowity koszt na podstawie przewidywanej średniej długości promptu i odpowiedzi oraz rozważyć, czy wzrost wydajności uzasadnia różnicę w cenie.
Użyj kompatybilnego z OpenAI podstawowego adresu URL https://api.orcarouter.ai/v1 i ustaw parametr model na openai/gpt-5.4. Uwierzytelnianie wymaga klucza API OrcaRouter. Przykładowe żądanie curl: 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"}]}'.
API wspiera standardowe parametry chat‑completion: model (string), messages (array of role/content), max_tokens (integer do 128 000), temperature, top_p, frequency_penalty, presence_penalty, stop, stream (boolean) oraz n. W przypadku danych multimodalnych treść wiadomości należy podać jako tablicę obiektów z typem text/image_url/file. Szczegółowy schemat znajduje się w dokumentacji API OrcaRouter.
Tak, ponieważ OrcaRouter udostępnia API kompatybilne z OpenAI. Zastąp swój obecny adres URL bazowy adresem https://api.orcarouter.ai/v1 i zaktualizuj nazwę modelu na openai/gpt-5.4. Twoją bibliotekę klienta OpenAI (np. pakiet openai w Pythonie) można ponownie skonfigurować, zmieniając base_url i api_key. Upewnij się, że twój kod obsługuje ewentualne różnice w formatach odpowiedzi błędów lub limitach szybkości.
Identyfikator modelu w OrcaRouter to openai/gpt-5.4. Ten ciąg znaków musi zostać przekazany w polu model w treści żądania. Odróżnia on GPT-5.4 od innych modeli dostępnych przez ten sam endpoint API. Użycie nieprawidłowego identyfikatora spowoduje błąd. Dostawcą jest openai, ale model jest hostowany i kierowany przez OrcaRouter.
GPT-5.4 oferuje znacznie większe okno kontekstowe (1 050 000 w porównaniu do 128 000 tokenów) oraz wyższy wynik GPQA Diamond (92,0 wobec braku danych dla GPT-4o). GPT-4o obsługuje tekst i obrazy, ale nie przesyłanie plików, a maksymalna długość odpowiedzi jest niższa (16 384 tokenów wobec 128 000). GPT-5.4 jest bardziej wydajny w przypadku długiego kontekstu i rozumowania naukowego, ale prawdopodobnie droższy i wolniejszy. GPT-4o pozostaje dobrym wyborem w przypadku krótszych i prostszych zadań.
Claude 3.5 Sonnet oferuje kontekst 200 000 tokenów; GPT-5.4 przewyższa to 1 050 000. Jednak porównania benchmarków są ograniczone: GPT-5.4 uzyskuje 92,0 w GPQA Diamond, podczas gdy Claude 3.5 Sonnet uzyskuje 78,0 (publicznie znane). Bezpośrednie porównanie z Gemini 2.0 Pro lub Llama 3.1 405B nie jest dostępne na podstawie podanych faktów. GPT-5.4 jest konkurencyjnie silny w rozumowaniu naukowym, ale użytkownicy powinni testować na własnych danych.
GPT-5.4 zapewnia większe okno kontekstowe (1 050 000 wobec 200 000 w przypadku Claude) oraz wyższy maksymalny wynik (128 000 wobec 8 192). W teście GPQA Diamond GPT-5.4 uzyskuje wynik 92,0, a Claude 3.5 Sonnet – 78,0. Sugeruje to, że GPT-5.4 może lepiej radzić sobie z analizą złożonych dokumentów naukowych. Należy jednak wziąć pod uwagę dostępność modeli, ceny oraz integrację z ekosystemem w OrcaRouter. W przypadku bardzo długich dokumentów większe okno kontekstowe GPT-5.4 jest korzystne.
Mniejsze modele (np. GPT-4o mini, GPT-4.1 nano) charakteryzują się niższym kosztem, szybszym wnioskowaniem i mniejszymi oknami kontekstowymi. GPT-5.4 wymienia koszt i szybkość na wyższą dokładność w złożonych zadaniach oraz zdolność obsługi ogromnych kontekstów. Decyzję należy podjąć na podstawie wymaganej wydajności w kluczowych pytaniach (jak GPQA Diamond) oraz zapotrzebowania na długość kontekstu. Jeśli zadanie jest proste, mniejszy model będzie prawdopodobnie bardziej efektywny.
Zgodne z OpenAI — zostań przy swoim 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| Poziom | Wejście / 1M tokenów | Wyjście / 1M tokenów | Odczyt cache / 1M |
|---|---|---|---|
| ≤ 272K | $2.50 | $15.00 | $0.250 |
| ≤ ∞ | $5.00 | $22.50 | $0.500 |
| Poziom wybierany na podstawie liczby tokenów wejściowych każdego żądania | |||
Szacunek na podstawie cennika
Ceny progowe — ten szacunek używa stawek progu podstawowego.
Tylko szacunek — rzeczywista liczba tokenów zależy od tokenizatora dostawcy.
GET /api/public/models/openai/gpt-5.4Otwórz @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