OpenAI GPT-5.4 Pro z kontekstem 1.05M i wyjściem 128K, dostępny przez API OrcaRouter.
openai/gpt-5.4-pro-2026-03-05 to duży model językowy od OpenAI, dostępny przez API OrcaRouter. Jest to wersja serii GPT-5.4 Pro wydana 5 marca 2026 roku. Model obsługuje trzy modalności wejściowe:…
Model doskonale radzi sobie z zadaniami wymagającymi głębokiego zrozumienia długich kontekstów oraz multimodalnych danych wejściowych. Potrafi podsumowywać dokumenty liczące ponad milion tokenów, odpowiadać na pytania na podstawie szczegółowych materiałów źródłowych oraz generować wyczerpujące raporty. W zakresie kodowania umożliwia debugowanie, wyjaśnianie i refaktoryzację dużych baz kodu. Obsługuje tłumaczenia, twórcze pisanie oraz ekstrakcję danych z plików. Jego multimodalne możliwości pozwalają na jednoczesną analizę obrazów (np. zrzutów ekranu, diagramów) oraz interpretację zawartości plików, co umożliwia realizację złożonych przepływów pracy, takich jak automatyczne przetwarzanie faktur czy recenzowanie artykułów naukowych.
Najlepsze przypadki użycia obejmują przetwarzanie całych akt prawnych, analizę kilkusetstronicowych instrukcji technicznych, tworzenie długich treści, takich jak książki czy szkice scenariuszy, oraz przeprowadzanie złożonego rozumowania na dużych zbiorach danych. W środowiskach korporacyjnych może być stosowany do przeglądu umów, sprawdzania zgodności i zarządzania wiedzą, gdzie dokumenty są obszerne. Deweloperzy czerpią korzyści z jego zdolności do utrzymywania kontekstu w bardzo dużych bazach kodu podczas przeglądu kodu, generowania dokumentacji i refaktoryzacji. Zadania multimodalne, takie jak interpretacja wykresów, obrazów medycznych czy odręcznych notatek wraz z tekstem, również są mocnymi zastosowaniami.
Wybierz tańszy model do krótkich zadań na poziomie zdań, prostych klasyfikacji lub scenariuszy o wysokiej przepustowości, gdzie duży kontekst nie jest potrzebny. W przypadku rozmów jednoobrotowych, tłumaczenia krótkich tekstów lub podstawowego streszczania krótkich artykułów, modele z mniejszymi oknami kontekstu (np. 128 tys. tokenów) oferują niższy koszt i szybszy czas odpowiedzi. Ponadto, jeśli Twój wkład jest wyłącznie tekstem i ma poniżej 100 tys. tokenów, mniejszy model może wystarczyć. Okno kontekstu o wielkości 1,05 mln tokenów dodaje narzut obliczeniowy; używanie go do małych promptów jest nieefektywne. Oceń średnią długość wejścia i złożoność zadania, aby podjąć decyzję.
Model przetwarza długie dokumenty w pojedynczym przebiegu kontekstu, wykorzystując mechanizm uwagi do powiązania informacji w całym oknie. Potrafi dokładnie odzyskiwać fakty, przeprowadzać rozumowanie i generować spójne streszczenia, nawet gdy istotne szczegóły są od siebie oddalone. Na przykład może odpowiadać na pytania łączące informacje ze strony 1 i strony 1000 książki. Jednak bardzo długie konteksty mogą zwiększyć opóźnienie i zużycie tokenów. Aby osiągnąć optymalną wydajność, formułuj swoje podpowiedzi jasno i umieszczaj ważne informacje blisko początku lub końca kontekstu.
W tym wpisie katalogowym nie podano konkretnych wyników testów porównawczych. Jednak, biorąc pod uwagę jego konstrukcję jako modelu large-pro, oczekuje się, że będzie dobrze radził sobie z zadaniami korzystającymi z wnioskowania w długim kontekście, takimi jak wyszukiwanie igły w stogu siana, wielodokumentowe QA oraz długie podsumowania. Jego multimodalne wejście pozwala mu rozumieć i wnioskować o obrazach w kontekście. Wcześniejsze wersje GPT wykazały silną wydajność w testach porównawczych rozumienia języka i generacji. Model ten prawdopodobnie poprawia te wyniki dzięki rozszerzonemu kontekstowi i większej pojemności wyjściowej.
Szybkość zależy od długości wejścia, długości wyjścia oraz obciążenia serwera. Modele z bardzo dużymi kontekstami mają naturalnie wyższe opóźnienia na żądanie ze względu na koszt obliczeniowy przetwarzania wielu tokenów. Maksymalna wartość wyjściowa wynosząca 128 000 tokenów może skutkować długim czasem generowania pełnych wyników. W przypadku aplikacji czasu rzeczywistego rozważ użycie mniejszego modelu lub ograniczenie liczby tokenów. API OrcaRouter może oferować odpowiedzi strumieniowe, aby skrócić czas do pierwszego tokena. Aby uzyskać szczegółowe oczekiwania dotyczące opóźnień, zapoznaj się z dokumentacją OrcaRouter lub przeprowadź własne testy z reprezentatywnymi danymi wejściowymi.
Model może wykazywać obniżoną wydajność w przypadku bardzo długich kontekstów z powodu rozmycia uwagi, choć jest zoptymalizowany do takiego użycia. Wieloetapowe wnioskowanie w oddalonych od siebie fragmentach dużego kontekstu może wciąż zawodzić. Nie jest to wyszukiwarka i może halucynować, gdy brakuje informacji. Rozumienie obrazów może mieć trudności z obrazami o niskiej rozdzielczości, silnie zniekształconymi lub złożonymi diagramami. Limit długości wyjścia wynosi 128K tokenów; bardzo długie generowanie może wymagać wielokrotnych wywołań. Dodatkowo koszt przy wysokiej liczbie tokenów może być znaczny. Zawsze weryfikuj krytyczne wyniki pod kątem dokładności.
W porównaniu do wcześniejszych modeli GPT, takich jak GPT-4 czy GPT-4o, model ten oferuje znacznie większe okno kontekstowe (1.05M vs typowo 128K) oraz zwiększoną maksymalną długość odpowiedzi (128K vs 4K-8K). Dodaje także możliwość wprowadzania plików, której wcześniejsze modele nie obsługiwały. Dokładne korzyści wydajnościowe w standardowych benchmarkach nie są podane, ale większe okno kontekstowe umożliwia zadania wcześniej niemożliwe, takie jak przetwarzanie całych książek bez dzielenia ich na fragmenty. Jeśli nie przeszedłeś jeszcze dalej niż GPT-4, ten model stanowi znaczącą modernizację pod względem pojemności.
Szczegóły cenowe tego modelu nie są podane w tym wpisie katalogowym. Zazwyczaj modele OpenAI są rozliczane za token dla wejścia i wyjścia, z dodatkowymi opłatami za przetwarzanie obrazów. Aby poznać dokładne stawki, skonsultuj się ze stroną cenową OrcaRouter lub umową z kontem. Należy pamiętać, że duże okno kontekstowe i wysoki limit wyjściowy oznaczają, że pojedyncze żądanie może zużyć miliony tokenów, co prowadzi do wyższych kosztów na wywołanie w porównaniu z mniejszymi modelami. Aby zarządzać kosztami, możesz ograniczyć maksymalną liczbę tokenów i długość wejścia tylko do niezbędnej treści.
Głównym kompromisem jest między wydajnością a kosztem. Używanie okna kontekstu 1.05M do krótkich danych wejściowych marnuje pojemność i pieniądze. Podobnie, generowanie 128K tokenów jest drogie; w przypadku krótszych wyników zmniejsz parametr max_tokens. Jeśli Twoje zadanie można wykonać za pomocą mniejszego modelu (np. GPT-4o-mini), będzie to tańsze. Jednak w przypadku zadań, które naprawdę potrzebują dużego kontekstu, ten model może być bardziej opłacalny niż dzielenie danych na wiele wywołań API z mniejszym modelem, ponieważ unika dodatkowych rund i ręcznego łączenia.
Zasady buforowania nie są określone w tym wpisie katalogu. Niektórzy dostawcy API oferują buforowanie promptów, aby obniżyć koszty powtarzających się tokenów prefiksu. Sprawdź dokumentację OrcaRouter lub skontaktuj się z pomocą techniczną, aby dowiedzieć się, czy buforowanie jest dostępne dla tego modelu. Jeśli buforowanie jest obsługiwane, możesz zaoszczędzić na tokenach wejściowych, wysyłając duplikowany kontekst w wielu żądaniach. Jeśli nie, rozważ zaprojektowanie promptów tak, aby w miarę możliwości unikać zbędnych danych. Zawsze zapoznaj się z warunkami korzystania z OrcaRouter, aby uzyskać najbardziej aktualne informacje.
Aby oszacować koszty, oblicz przybliżoną liczbę tokenów w swoim wejściu i oczekiwanym wyjściu. Możesz tokenizować tekst za pomocą bibliotek takich jak tiktoken. W przypadku obrazów obowiązuje stały koszt tokenów (zależy od rozmiaru obrazu; sprawdź dokumentację OrcaRouter). Pomnóż liczbę tokenów przez cenę za token (wejście, wyjście i obrazy) i zsumuj. Używaj testowych zapytań z reprezentatywnymi danymi, aby doprecyzować szacunki. Ponieważ cennik tego modelu nie jest podany, musisz osobno uzyskać tabelę stawek. Zawsze monitoruj użycie za pomocą panelu OrcaRouter, aby uniknąć niespodzianek.
Wywołujesz model za pomocą kompatybilnego z OpenAI API OrcaRouter. Podstawowy URL to https://api.orcarouter.ai/v1. Użyj identyfikatora modelu "openai/gpt-5.4-pro-2026-03-05" w swoich żądaniach. Uwierzytelnij się za pomocą klucza API dostarczonego przez OrcaRouter. Endpoint to /chat/completions dla interakcji w stylu czatu. Przykładowy kod Pythona: openai.ChatCompletion.create(model="openai/gpt-5.4-pro-2026-03-05", messages=[...], max_tokens=128000). API obsługuje standardowe parametry. Upewnij się, że twój klient używa podstawowego URL OrcaRouter i twojego klucza API.
Standardowe parametry dopełniania czatu OpenAI są obsługiwane: model (wymagany), messages (tablica obiektów z role i content), max_tokens (do 128000), temperature (0-2, domyślnie 1), top_p, n, stop, presence_penalty, frequency_penalty, logit_bias, user, stream (wartość logiczna dla strumieniowania) oraz response_format (np. json_object). W przypadku danych multimodalnych, dołącz części obrazu w zawartości z typem "image_url" lub załączniki plików zgodnie z dokumentacją OrcaRouter (ponieważ dane wejściowe plików są niestandardowe, sprawdź szczegóły). Parametry takie jak functions, tools i tool_choice mogą być również dostępne.
Aby przeprowadzić migrację z dowolnego API kompatybilnego z OpenAI, zmień swój bazowy URL na https://api.orcarouter.ai/v1 i zaktualizuj nazwę modelu na "openai/gpt-5.4-pro-2026-03-05". Użyj swojego klucza API OrcaRouter zamiast klucza poprzedniego dostawcy. Cała reszta kodu (struktura wiadomości, parametry) pozostaje identyczna, jeśli używałeś SDK OpenAI. W przypadku API innych niż OpenAI może być konieczne dostosowanie do formatu żądań OpenAI. Najpierw przetestuj prostym żądaniem. OrcaRouter może mieć inne limity szybkości; zapoznaj się z ich dokumentacją. W przypadku danych wejściowych w postaci plików upewnij się, że Twój klient potrafi wysyłać pliki jako base64 lub URL, zgodnie z wymaganiami.
Podstawowy URL: https://api.orcarouter.ai/v1. Identyfikator modelu: "openai/gpt-5.4-pro-2026-03-05". Musisz podać dokładny identyfikator modelu w każdym żądaniu. Podstawowy URL wskazuje na punkt końcowy API v1, który implementuje schemat OpenAI. Użyj tych wartości w swoim kodzie niezależnie od języka programowania. Na przykład w JavaScript: openai.baseURL = 'https://api.orcarouter.ai/v1'; openai.model = 'openai/gpt-5.4-pro-2026-03-05'. Upewnij się, że nie ma końcowych ukośników ani dodatkowych znaków.
GPT-4o ma okno kontekstowe o wielkości 128 tys. tokenów i maksymalny wynik 16 tys. tokenów (około). Ten model oferuje 8 razy więcej kontekstu i 8 razy więcej wyników. GPT-4o obsługuje również wejścia multimodalne (tekst, obraz, audio w niektórych wersjach), ale brakuje mu możliwości wprowadzania plików. Ten model zawiera obsługę plików. Pod względem możliwości GPT-4o jest wystarczający dla większości zadań poniżej 100 tys. tokenów. Jeśli Twoja praca wymaga przetwarzania bardzo długich dokumentów lub plików, ten model jest wyraźnym ulepszeniem. W przypadku krótkich zadań GPT-4o może być bardziej opłacalny.
Claude 3.5 Sonnet firmy Anthropic ma okno kontekstowe wynoszące 200K tokenów i maksymalną długość odpowiedzi wynoszącą 8K tokenów. Ten model przewyższa go w obu wskaźnikach (1.05M kontekstu, 128K odpowiedzi). Claude obsługuje także dane multimodalne (tekst, obraz), ale nie obsługuje plików wejściowych. Claude jest znany z silnego realizowania poleceń i funkcji bezpieczeństwa. W przypadku zadań wymagających bardzo długiego kontekstu ten model może przewyższać Claude'a. Jednak Claude może być lepszym wyborem, jeśli priorytetem jest koszt lub jeśli potrzebujesz mniejszego modelu o niższym opóźnieniu. Oba modele są dostępne za pośrednictwem OrcaRouter.
Gemini 1.5 Pro od Google oferuje okno kontekstowe o wielkości do 1 miliona tokenów (porównywalne) oraz maksymalny wynik 8 tys. tokenów. Ten model ma niewielką przewagę w kontekście (1,05M vs 1M) i znacznie większy wynik (128K vs 8K). Gemini obsługuje także wejścia multimodalne (tekst, obraz, audio, wideo) oraz wprowadzanie plików, ale ten model nie obsługuje wideo. Gemini może doskonale radzić sobie w zadaniach związanych z audio lub wideo. W przypadku czystego tekstu, obrazu i przetwarzania plików z bardzo długim kontekstem i wynikiem, ten model jest konkurencyjny.
Wybierz ten model, gdy potrzebujesz największego dostępnego okna kontekstowego (1,05M tokenów) i największej pojemności wyjściowej (128K tokenów) w jednym wywołaniu API. Jest to szczególnie korzystne przy zadaniach takich jak podsumowywanie całych serii książek, analizowanie kompletnych archiwów prawnych lub generowanie wyczerpujących raportów. Jeśli Twoje dane wejściowe zawierają pliki (np. PDF-y, arkusze kalkulacyjne) wraz z tekstem i obrazami, ten model obsługuje wszystkie trzy. W przypadku prostszych zadań, alternatywy takie jak GPT-4o-mini, Claude Haiku czy Gemini Flash oferują niższy koszt i szybszą odpowiedź; wybieraj na podstawie kompromisów.
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-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 |
|---|---|---|
| ≤ 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-pro-2026-03-05Otwórz @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