OpenAI GPT-5.4-2026-03-05: kontekst 1.05M, wyjście 128K, 92.0 GPQA Diamond. Wejście tekstu, obrazu, pliku.
To jest model językowy dużej skali od OpenAI z oknem kontekstowym wynoszącym 1,050,000 tokenów i maksymalną liczbą tokenów wyjściowych wynoszącą 128,000 tokenów. Przyjmuje on dane wejściowe w postaci…
Dzięki kontekstowi 1.05M i obsłudze multimodalnej, doskonale radzi sobie z zadaniami takimi jak analiza długich raportów finansowych z osadzonymi wykresami, podsumowywanie całych dokumentów z postępowań sądowych, przeglądanie dużych baz kodu pod kątem błędów lub wzorców oraz prowadzenie badań akademickich nad obszernymi artykułami. Może łączyć kilka obrazów (np. slajdy z prezentacji) z kontekstem tekstowym i tworzyć jednolite podsumowanie. Maksymalny wynik 128K sprawia również, że nadaje się do generowania kompleksowych raportów, pełnych projektów oprogramowania lub rozszerzonych treści narracyjnych, które zostałyby obcięte przez modele z mniejszymi limitami wyjściowymi. Przypadki użycia wymagające wysokich zdolności wnioskowania, takie jak wieloetapowe problemy matematyczne lub logiczne, również korzystają z wyników benchmarków.
Jeśli Twoje zadanie obejmuje krótkie wejścia i wyjścia (np. rozmowy chatbotów poniżej 4K tokenów, prostą klasyfikację lub krótkie tłumaczenia), mniejszy model, taki jak OpenAI GPT-4o mini lub GPT-4o, może być bardziej opłacalny i szybszy. Ponadto, jeśli zadanie nie wymaga głębi rozumowania mierzonej przez GPQA Diamond, tańszy model może osiągnąć akceptowalne wyniki przy niższym koszcie. Ponieważ cennik tego modelu na OrcaRouter nie jest publicznie dostępny, prawdopodobnie koszt na token jest wyższy niż w przypadku mniejszych modeli. Oceń, czy rozszerzony kontekst i rozmiar wyjścia są konieczne; jeśli nie, lżejszy model zmniejszy zarówno koszty finansowe, jak i opóźnienie.
Model natywnie obsługuje wejścia tekstowe, graficzne i plikowe w ramach tego samego okna kontekstowego. Oznacza to, że możesz wysłać żądanie zawierające prompt tekstowy, kilka obrazów (np. zdjęcia, diagramy) oraz załączone pliki (np. pliki PDF, arkusze kalkulacyjne) jako część tablicy wiadomości. Model będzie wnioskować w poprzek wszystkich modalności. Na przykład możesz poprosić go o porównanie diagramu na obrazie z danymi w pliku CSV i wygenerowanie analizy tekstowej. Należy pamiętać, że przetwarzanie obrazów i plików zużywa tokeny z okna kontekstowego; duży obraz może wykorzystać tysiące tokenów, dlatego planuj swoje żądania odpowiednio, aby pozostać w limicie 1 050 000 tokenów.
Modalność wprowadzania plików obejmuje popularne formaty dokumentów, takie jak PDF, Word, Excel, PowerPoint, pliki tekstowe, a także prawdopodobnie formaty obrazów wykraczające poza typowe obrazy internetowe. Chociaż dokładne typy MIME plików nie są określone w podanych faktach, OrcaRouter prawdopodobnie obsługuje ten sam zakres co punkty końcowe plików OpenAI. Dla najlepszych rezultatów używaj plików tekstowych (PDF, TXT, kod), ponieważ obrazy są obsługiwane oddzielnie przez modalność obrazów. Model może wyodrębnić tekst z plików i uwzględnić go w swoim rozumowaniu. Jeśli potrzebujesz przeanalizować obraz osadzony w pliku (np. PDF ze zdjęciami), lepiej jest wyodrębnić obraz osobno i przesłać go za pomocą wejścia obrazu.
GPQA Diamond to benchmark składający się z pytań wielokrotnego wyboru na poziomie magisterskim z biologii, fizyki i chemii. Wynik 92.0 oznacza, że model odpowiedział poprawnie na 92% tych pytań. To mocny rezultat, sugerujący, że model posiada głębokie zdolności rozumowania i wiedzę dziedzinową. Jednak wyniki benchmarków nie gwarantują doskonałej wydajności w każdym rzeczywistym scenariuszu. Model może nadal popełniać błędy w przypadku skomplikowanych zadań lub tematów wykraczających poza jego rozkład treningowy. Wynik ten jest miarą porównawczą: pokazuje, że model ten przewyższa wiele wcześniejszych modeli w tym konkretnym teście, ale w przypadku dziedzinowych zastosowań o wysokim ryzyku zawsze należy weryfikować wyniki.
Mocne strony obejmują zdolność do przetwarzania bardzo długich kontekstów, obsługi wielu modalności oraz generowania długich wyników. Wysoki wynik GPQA Diamond wskazuje na silne zdolności rozumowania. Ograniczenia: podobnie jak w przypadku wszystkich LLM, może generować wiarygodnie brzmiące, ale niepoprawne informacje (halucynacje). Duże okno kontekstu oznacza, że jeśli użytkownik dostarczy sprzeczne lub nieistotne informacje w kontekście, model może mieć trudności ze skupieniem się na ważnych częściach. Ponadto, ponieważ model jest duży, opóźnienie wnioskowania może być wyższe niż w przypadku mniejszych modeli. Maksymalna długość wyjścia modelu wynosząca 128 000 tokenów jest szczodra, ale wciąż skończona; ekstremalnie długie generacje mogą zostać obcięte, jeśli wynik przekroczy ten limit. Nie podano publicznie żadnych danych dotyczących opóźnienia ani szybkości.
Jedyne konkretne porównanie to GPQA Diamond z wynikiem 92,0. Dla porównania, wcześniejsze modele OpenAI, takie jak GPT-4 (sierpień 2023), osiągały około 38,0 w GPQA (wyższy próg Diamond). GPT-4o (maj 2024) uzyskiwał około 75–80 w GPQA Diamond (dane publicznie znane). Dlatego ten model wykazuje poprawę. W przypadku innych testów, takich jak MMLU, HumanEval itp., nie podano danych; użytkownicy powinni zakładać typową wysoką wydajność oczekiwaną od flagowego modelu OpenAI. Kluczową różnicą jest rozmiar kontekstu i wyjścia: GPT-4o ma kontekst 128K i wyjście 16K, podczas gdy ten model ma kontekst 1,05M i wyjście 128K. Dlatego w przypadku bardzo długich dokumentów ten model jest lepszym wyborem.
Żadne multimodalne benchmarki (np. dotyczące opisywania obrazów lub odpowiadania na pytania wizualne) nie zostały uwzględnione w dostarczonych faktach. Zakładając jednak, że model obsługuje obrazy i pliki, można przypuszczać, że dobrze radzi sobie ze standardowymi zadaniami wizyjno-językowymi, prawdopodobnie na poziomie porównywalnym lub lepszym niż możliwości wizyjne GPT-4o. Użytkownicy zainteresowani konkretną dokładnością multimodalną powinni przetestować model na własnych zbiorach danych. Wynik GPQA Diamond (tylko tekst) daje punkt odniesienia dla rozumowania, ale nie obejmuje rozumowania wizualnego. Do zadań wymagających odczytu tekstu z obrazów model wewnętrznie korzysta z optycznego rozpoznawania znaków (OCR), ale nie podano osobnych danych dotyczących dokładności OCR.
Ceny dla openai/gpt-5.4-2026-03-05 na OrcaRouter nie są publicznie ujawniane w dostępnych faktach. Zazwyczaj modele z bardzo dużymi oknami kontekstowymi i wysokimi limitami wyjściowymi mają wyższą cenę za token ze względu na wymagane zasoby obliczeniowe. Aby poznać aktualne ceny, należy sprawdzić panel OrcaRouter lub skontaktować się z ich pomocą techniczną. Podczas budżetowania należy wziąć pod uwagę, że wysoki maksymalny wynik (128K tokenów) może prowadzić do wyższych rachunków za żądanie. Niektóre platformy oferują zniżki na buforowanie dla powtarzających się promptów; sprawdź dokumentację OrcaRouter, aby uzyskać szczegóły. W przypadku obciążeń wrażliwych na koszty oceń, czy mniejsze modele mogą osiągnąć akceptowalne wyniki dla części potoku.
OrcaRouter może oferować mechanizmy buforowania, w których powtarzające się w żądaniach prompty są przechowywane tymczasowo w celu obniżenia kosztów. Jest to powszechne u wielu dostawców API. Dla modelu z kontekstem 1,05M buforowanie może być szczególnie korzystne, jeśli często używasz tego samego prompta systemowego lub dużego statycznego dokumentu. Jednak konkretne zasady buforowania dla tego modelu nie są szczegółowo opisane w dostarczonych informacjach. Prawdopodobnie możesz włączyć buforowanie poprzez ustawienie odpowiednich nagłówków lub skorzystanie z wbudowanych funkcji OrcaRouter. Bez buforowania każde żądanie przetwarza pełny kontekst, więc koszty rosną liniowo wraz z długością wejścia. Aby zoptymalizować, przetwarzaj wejścia wstępnie, usuwając nieistotne treści przed wysłaniem.
W faktach nie podano cen dla żadnego modelu. Ogólnie modele z większym oknem kontekstowym i nowszą datą wydania mają tendencję do wyższych cen niż wcześniejsze modele. GPT-4o, które ma 128K kontekstu i 16K wyjścia, byłoby prawdopodobnie tańsze niż ten model. W przypadku częstych krótkich zapytań niższy koszt GPT-4o może być bardziej ekonomiczny. W przypadku zadań z długimi dokumentami okno kontekstowe GPT-4o może być niewystarczające, wymuszając dzielenie na fragmenty i wielokrotne wywołania; wtedy wyższy koszt na token tego modelu może być faktycznie niższy, ponieważ pozwala uniknąć dodatkowego przetwarzania. Użytkownicy powinni przeprowadzić własne szacunki kosztów na podstawie rzeczywistych wzorców użycia.
Ustaw bazowy URL na https://api.orcarouter.ai/v1 i użyj identyfikatora modelu "openai/gpt-5.4-2026-03-05" w treści żądania. API jest w pełni kompatybilne z klientem OpenAI Python, curl lub dowolnym klientem HTTP obsługującym endpoint chat completions. Przykład z biblioteką openai w Pythonie: ```python import openai client = openai.OpenAI(base_url="https://api.orcarouter.ai/v1", api_key="YOUR_KEY") response = client.chat.completions.create( model="openai/gpt-5.4-2026-03-05", messages=[{"role":"user","content":"Wyjaśnij obliczenia kwantowe"}], max_tokens=2048 ) ``` Wszystkie standardowe parametry są obsługiwane. Pamiętaj, aby zastąpić YOUR_KEY kluczem API OrcaRouter.
Minimalne wymagane parametry to "model" (ciąg znaków, musi być "openai/gpt-5.4-2026-03-05") oraz "messages" (tablica obiektów wiadomości). Każdy obiekt wiadomości wymaga "role" (system, user lub assistant) oraz "content". W przypadku wejścia multimodalnego treść może być tablicą części treści (text, image_url lub file). Model obsługuje również parametr "max_tokens" (liczba całkowita do 128 000). Jeśli pominięty, model może generować aż do warunku zatrzymania. Inne opcjonalne parametry obejmują temperature, top_p, frequency_penalty, presence_penalty, stop oraz stream. Wszystkie są zgodne ze specyfikacją OpenAI Chat Completions.
Migracja polega na zmianie podstawowego adresu URL i ewentualnej aktualizacji klucza API. Jeśli Twój kod obecnie korzysta z klienta OpenAI Python z domyślnym podstawowym adresem URL (api.openai.com), wystarczy utworzyć instancję klienta z parametrem `base_url="https://api.orcarouter.ai/v1"` oraz swoim kluczem API OrcaRouter. Identyfikator modelu zmienia się z nazwy modelu OpenAI (np. `"gpt-5.4-2026-03-05"`) na `"openai/gpt-5.4-2026-03-05"` (zwróć uwagę na prefiks dostawcy). Wszystkie pozostałe parametry pozostają bez zmian. Najpierw przetestuj za pomocą prostego zapytania. Model ten może zachowywać się nieco inaczej niż ten sam model dostępny bezpośrednio przez OpenAI, ale w większości przypadków powinien być funkcjonalnie identyczny.
GPT-4o (a konkretnie wersja gpt-4o-2024-08-06) ma okno kontekstu o pojemności 128 000 tokenów i maksymalną długość odpowiedzi wynoszącą 16 384 tokenów. Dla porównania, openai/gpt-5.4-2026-03-05 oferuje okno kontekstu o pojemności 1 050 000 tokenów (około 8,2 razy większe) i maksymalną długość odpowiedzi wynoszącą 128 000 tokenów (około 7,8 razy więcej). Sprawia to, że nowszy model znacznie lepiej nadaje się do zadań obejmujących całe książki, ogromne bazy kodu lub długie historie rozmów, a także do generowania rozbudowanych odpowiedzi, jak pełne raporty. GPT-4o może jednak cechować się szybszym wnioskowaniem i niższym kosztem. Pod względem benchmarków, wynik GPQA Diamond dla GPT-4o jest niższy (około 80) w porównaniu do 92,0, co wskazuje na lepsze rozumowanie na pytaniach na poziomie studiów magisterskich. W przypadku zadań mieszczących się w oknie kontekstu GPT-4o pozostaje on silną alternatywą.
GPT-4 Turbo (gpt-4-turbo-2024-04-09) ma okno kontekstu o wielkości 128 000 tokenów i maksymalny wynik 4 096 tokenów. Jego wynik GPQA Diamond jest znacząco niższy (około 38). Dlatego model 5.4 przewyższa go zarówno pod względem kontekstu, wyniku, jak i rozumowania. Ponieważ GPT-4 Turbo jest starszy, może być nadal używany do tańszych, krótkich zadań, ale w przypadku zadań wymagających długiego kontekstu lub zaawansowanego rozumowania ten model jest lepszy. Nowszy model obsługuje także natywnie obrazy i pliki, podczas gdy możliwości wizyjne GPT-4 Turbo zostały wprowadzone później i nie są tak zintegrowane.
OrcaRouter prawdopodobnie oferuje również inne modele OpenAI (np. openai/gpt-4o, openai/gpt-4-turbo) oraz modele od innych dostawców. Jeśli potrzebujesz okna kontekstu większego niż 128K tokenów, ale mniejszego niż 1,05M, możesz rozważyć modele takie jak Claude 3.5 Sonnet od Anthropic (kontekst 200K) lub Gemini 1.5 Pro od Google (kontekst 1M). Wybór zależy od Twoich konkretnych wymagań dotyczących rozumowania, wsparcia multimodalnego i długości odpowiedzi. Ten model wyróżnia się połączeniem bardzo dużego kontekstu i wysokiego wyniku rozumowania. Aby uzyskać najlepsze rezultaty, przetestuj swój konkretny przypadek użycia z przykładowym żądaniem przez API OrcaRouter, aby porównać jakość odpowiedzi między modelami.
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-5.4-2026-03-05",
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-5.4-2026-03-05Otwórz @misc{orcarouter_gpt_5_4_2026_03_05,
title = {openai/gpt-5.4-2026-03-05 API},
author = {openai},
year = {n.d.},
howpublished = {OrcaRouter},
url = {https://www.orcarouter.ai/models/openai/gpt-5.4-2026-03-05}
}openai. (n.d.). openai/gpt-5.4-2026-03-05 API. OrcaRouter. https://www.orcarouter.ai/models/openai/gpt-5.4-2026-03-05