GPT-5.4 Pro to najbardziej zaawansowany model OpenAI, oparty na jednolitej architekturze GPT-5.4 z ulepszonymi możliwościami wnioskowania do złożonych, wymagających wysokiego ryzyka zadań. Oferuje okno kontekstu o długości ponad 1M tokenów (922K wejściowych, 128K...
OpenAI GPT-5.4 Pro to duży model językowy firmy OpenAI oferujący okno kontekstowe o długości 1,050,000 tokenów i maksymalny wynik 128,000 tokenów. Akceptuje tekst, obrazy i pliki, umożliwiając…
GPT-5.4 Pro doskonale radzi sobie z zadaniami wymagającymi utrzymania bardzo długiego kontekstu. Przykłady obejmują: podsumowywanie tekstów o długości całej książki, analizę wieloplikowych danych badawczych, generowanie kompleksowych raportów z obszernym tłem, prowadzenie spójnych, długotrwałych rozmów oraz wykonywanie wielomodalnego rozumowania nad dokumentami zawierającymi obrazy. Jego duży limit tokenów wyjściowych pozwala również na generowanie długich treści bez potrzeby wielokrotnych wywołań kontynuacji.
W przypadku krótkich, prostych zadań, takich jak odpowiedź na jedno pytanie, klasyfikacja tekstu czy tłumaczenie kilku zdań, mniejszy model o niższej pojemności kontekstu (np. GPT-4o Mini lub GPT-4.1 Nano) jest zazwyczaj bardziej efektywny pod względem kosztów i opóźnień. Ogromne okno kontekstowe i wysoka pojemność GPT-5.4 Pro wiążą się z wyższymi cenami za token i dłuższym czasem odpowiedzi. Wybieraj go tylko wtedy, gdy zadanie naprawdę wymaga takiego zakresu.
Tak, GPT-5.4 Pro może przyjmować obrazy jako część wieloetapowych rozmów z bardzo dużym całkowitym kontekstem. Możesz dołączyć wiele obrazów przeplatanych tekstem, wszystko w ramach limitu 1 050 000 tokenów. Każdy obraz zużywa tokeny proporcjonalnie do swojej rozdzielczości. Umożliwia to zadania takie jak analiza wielu stron skanowanej książki z ilustracjami lub przeglądanie długiego samouczka wizualnego z obrazkami krok po kroku.
Tak, w ramach API zgodnego z OpenAI obsługiwane jest wywoływanie funkcji i korzystanie z narzędzi. Możesz definiować funkcje i pozwolić modelowi decydować, kiedy je wywołać. Duże okno kontekstu pozwala na przechowywanie wielu historii wywołań narzędzi, umożliwiając rozszerzone agentowe przepływy pracy podczas długich sesji. Jest to przydatne w złożonej automatyzacji, która wymaga wielu kroków rozumowania i zewnętrznego pobierania danych.
Zgodnie z bieżącymi informacjami, nie istnieją publicznie opublikowane wyniki benchmarków dla OpenAI GPT-5.4 Pro. Wydajność modelu w standardowych miarach, takich jak MMLU, HumanEval czy GSM8K, nie została ujawniona. Bez tych danych bezpośrednie porównanie wydajności z innymi modelami (np. GPT-5.3 Pro czy Claude 4) nie jest możliwe. Użytkownicy powinni wewnętrznie ocenić model na swoich specyficznych zadaniach, aby określić jego przydatność.
Przetwarzanie 1,050,000 tokenów w jednym żądaniu znacznie zwiększa czas do pierwszego tokena i ogólne opóźnienie. Model musi obliczyć uwagę dla całego kontekstu, co jest obliczeniowo intensywne. Dokładność zadań blisko końca kontekstu może się pogorszyć, jeśli model ma trudności z lokalizowaniem odpowiednich informacji; jest to znane ograniczenie dla wszystkich modeli długiego kontekstu. Aby uzyskać optymalne wyniki, umieść krytyczne informacje blisko początku lub końca.
Kluczowe ograniczenia obejmują: wyższy koszt na token w porównaniu z mniejszymi modelami, dłuższy czas odpowiedzi ze względu na przetwarzanie długiego kontekstu, możliwą degradację dokładności w przypadku szczegółów ukrytych w środku dużych kontekstów oraz brak publicznie zweryfikowanej wydajności benchmarkowej. Dodatkowo, maksymalny wynik 128,000 tokenów, choć duży, może nadal wymagać wielu wywołań w przypadku bardzo długich generacji. Modalności wejściowe są ograniczone do tekstu, obrazu i pliku; audio i wideo nie są bezpośrednio obsługiwane.
Modele z typowym kontekstem 128 000 tokenów (np. GPT-4o) nie są w stanie obsłużyć danych wejściowych większych niż ten limit. Pojemność 1 050 000 tokenów w GPT-5.4 Pro pozwala na przetworzenie około 8 razy więcej tekstu w jednym zapytaniu, co czyni go lepszym do analizy długich dokumentów, ale prawdopodobnie przesadą w przypadku krótkich zadań. Kompromis polega na tym, że zapytania do mniejszych modeli są znacznie szybsze i tańsze. Benchmarki z modeli o podobnej wielkości sugerują, że wydajność może być porównywalna w przypadku zadań mieszczących się w mniejszych oknach.
Cena za GPT-5.4 Pro nie jest publicznie dostępna w podanych faktach. Zazwyczaj modele z bardzo dużym oknem kontekstowym pobierają opłaty za token zarówno za dane wejściowe, jak i wyjściowe, często po wyższej stawce niż mniejsze warianty. OrcaRouter nalicza opłaty na podstawie całkowitego zużycia tokenów. Użytkownicy powinni sprawdzić stronę cenową OrcaRouter, aby poznać aktualne stawki. Ze względu na duży kontekst nawet pojedyncze zapytanie może pochłonąć miliony tokenów, więc koszty mogą szybko narastać.
Głównym kompromisem jest zużycie tokenów. Pojedyncze żądanie wykorzystujące pełny kontekst 1,050,000 tokenów kosztuje proporcjonalnie wielokrotnie więcej niż żądanie używające 4,000 tokenów. W przypadku aplikacji, w których większość zapytań jest krótka, GPT-5.4 Pro jest prawdopodobnie ekonomicznie nieefektywny. Rozważ buforowanie często używanego kontekstu lub zastosowanie tańszego modelu do wstępnego filtrowania. Niektórzy użytkownicy mogą skorzystać z funkcji buforowania OrcaRouter, aby uniknąć ponownego przetwarzania identycznego kontekstu.
OrcaRouter może zapewniać mechanizmy buforowania, które mogą buforować prefiksy promptów lub całe bloki kontekstu. Gdy to samo dane wejściowe jest wysyłane wielokrotnie, buforowanie może uniknąć ponownego przetwarzania tokenów, zmniejszając zarówno koszt, jak i opóźnienie. Dla GPT-5.4 Pro buforowanie długich wspólnych prefiksów (np. promptu systemowego i dokumentu) może być szczególnie korzystne. Sprawdź dokumentację OrcaRouter, aby poznać szczegółowe zasady buforowania i cennik.
Użyj standardowego endpointu chat completions z bazowym URL https://api.orcarouter.ai/v1. Ustaw parametr model na openai/gpt-5.4-pro. Przykład użycia 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": "Summarize this 10,000 page book."}], "max_tokens": 128000 }' Upewnij się, że twój klucz API ma dostęp do tego modelu.
API obsługuje wszystkie standardowe parametry uzupełniania czatu OpenAI: model, messages, max_tokens, temperature, top_p, n, stream, stop, presence_penalty, frequency_penalty, logit_bias, user, tools, tool_choice i response_format. Dla GPT-5.4 Pro, max_tokens można ustawić do 128 000. Limit okna kontekstowego obejmuje zarówno tokeny wejściowe, jak i wyjściowe; upewnij się, że całkowita liczba tokenów (messages + max_tokens) nie przekracza 1 050 000.
Zmień podstawowy URL swojej aplikacji na https://api.orcarouter.ai/v1 oraz identyfikator modelu na openai/gpt-5.4-pro. Użyj swojego klucza API OrcaRouter zamiast klucza OpenAI. Jeśli Twój istniejący kod korzysta z pakietu SDK OpenAI dla Pythona, zaktualizuj base_url i nazwę modelu. Nie są wymagane żadne inne zmiany w kodzie. Upewnij się, że Twój klucz API ma uprawnienia do tego modelu. Najpierw przetestuj na małym kontekście, aby zweryfikować zgodność.
Tak, strumieniowanie jest wspierane poprzez ustawienie parametru stream na true. API zwraca fragmenty z treścią delta, tak jak w standardowym strumieniowaniu OpenAI. Należy pamiętać, że ze względu na duży kontekst, czas do pierwszego tokena może być dłuższy niż w przypadku mniejszych modeli. Strumieniowanie może pomóc w wyświetlaniu częściowych wyników użytkownikom, podczas gdy pełna odpowiedź jest generowana. Użyj tego samego endpointu chat.completions z stream: true.
Bez wyników benchmarków bezpośrednie porównanie wydajności nie jest możliwe. Jednak okno kontekstowe GPT-5.4 Pro wynoszące 1 050 000 tokenów jest większe niż w typowym GPT-5.3 Pro (który prawdopodobnie ma mniejszy kontekst). Maksymalna liczba tokenów wyjściowych wynosząca 128 000 również przewyższa wcześniejsze modele. Pod względem modalności oba obsługują tekst, obrazy i pliki. Kluczowym wyróżnikiem jest pojemność kontekstu, co sprawia, że GPT-5.4 Pro jest lepszy do bardzo długich dokumentów.
Claude 4 Opus firmy Anthropic również oferuje duże okno kontekstowe (zwykle około 200 000 tokenów). Okno 1 050 000 tokenów w GPT-5.4 Pro jest znacznie większe. Jednak Claude 4 Opus może wyróżniać się precyzją i bezpieczeństwem. Oba modele obsługują dane multimodalne. Bez publicznych benchmarków użytkownicy powinni testować na własnych danych. OrcaRouter może udostępniać oba modele do porównania obok siebie.
Gemini Ultra 2 od Google obsługuje okno kontekstowe o rozmiarze do 1,000,000 tokenów (w niektórych konfiguracjach), podobnie jak GPT-5.4 Pro. Oba modele mają duże możliwości maksymalnego wyjścia. Gemini Ultra 2 obsługuje również wejście obrazu i wideo; GPT-5.4 Pro nie obsługuje bezpośrednio wideo. Wybór może zależeć od konkretnych wymagań zadania i zgodności z ekosystemem. OrcaRouter zapewnia dostęp do obu modeli za pośrednictwem tego samego API.
W przypadku zapytań mieszczących się w 128 000 tokenów lub mniej, modele takie jak GPT-5.2 Turbo, GPT-4o Mini czy Claude 3 Haiku są bardziej opłacalne i szybsze. Jeśli zadanie obejmuje tylko tekst (bez obrazów), mniejsze modele tekstowe mogą być jeszcze tańsze. GPT-5.4 Pro najlepiej zachować na przypadki, w których jego ogromny kontekst jest niezbędny, np. do analizy całej książki lub ogromnego pliku dziennika. Do rutynowego czatu to przesada.
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-pro",
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 |
|---|---|---|
| ≤ 272K | $30.00 | $180.00 |
| ≤ ∞ | $60.00 | $270.00 |
| 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-proOtwórz @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