O GPT-5.4 é o mais recente modelo de fronteira da OpenAI, unificando as linhas Codex e GPT em um único sistema. Ele possui uma janela de contexto de mais de 1M de tokens (922K de entrada, 128K de saída) com suporte para...
GPT-5.4 é um modelo de linguagem grande da OpenAI com uma janela de contexto de 1,050,000 tokens e saída máxima de 128,000 tokens. Ele processa entradas de texto, imagem e arquivos. O modelo foi…
O GPT-5.4 é excelente em compreensão de linguagem, geração, raciocínio e interpretação multimodal. Sua grande janela de contexto suporta tarefas como seguir instruções em várias etapas, criação de conteúdo longo e diálogo complexo. O modelo é particularmente forte em raciocínio científico de nível de pós-graduação, obtendo 92.0 no GPQA Diamond. Também consegue lidar com extração de dados baseada em arquivos e descrição de imagens. Ao selecionar um modelo, considere se seu caso de uso realmente exige o contexto completo ou se um modelo mais barato é suficiente.
Com um contexto de 1.050.000 tokens, o GPT-5.4 pode ingerir livros inteiros, relatórios extensos ou milhares de linhas de código em um único prompt. Isso elimina a necessidade de dividir documentos e permite que o modelo considere todas as informações simultaneamente. A saída é limitada a 128.000 tokens, então resumos ou extrações podem ser igualmente longos. Para tarefas que não precisam de contexto longo completo, modelos menores podem ser mais econômicos.
Sim, o GPT-5.4 suporta entradas de imagem e arquivo junto com texto. As imagens podem ser fornecidas em formatos padrão (JPEG, PNG, etc.) e o modelo pode responder perguntas sobre conteúdo visual. Arquivos (por exemplo, PDF, CSV) são carregados e processados como parte do contexto. Essa capacidade multimodal é útil para analisar diagramas, extrair dados de tabelas ou fazer referência cruzada de texto com gráficos. Todas as modalidades de entrada contam para o limite de tokens de contexto.
Se a sua tarefa não exigir o contexto completo de 1.050.000 tokens ou entrada multimodal, considere modelos com janelas de contexto menores ou modalidades limitadas para reduzir custos. Por exemplo, consultas simples de turno único, textos curtos ou tarefas que não se beneficiam de raciocínio extenso podem ser tratados por modelos como GPT-4o mini ou GPT-4.1 nano. Avalie o comprimento e a complexidade do seu prompt antes de selecionar o GPT-5.4 para evitar pagar por capacidade não utilizada.
GPT-5.4 obteve uma pontuação de 92.0 no GPQA Diamond, um benchmark de 198 perguntas de múltipla escolha que abrangem física, química e biologia em nível de pós-graduação. Essa pontuação indica alta precisão no raciocínio científico de nível especializado. Nenhuma outra pontuação de benchmark está disponível para este modelo nos fatos fornecidos. Os usuários devem avaliar o desempenho em suas próprias tarefas específicas de domínio.
Uma pontuação de 92,0 significa que o GPT-5.4 respondeu corretamente a 92% das questões do GPQA Diamond. O GPQA Diamond foi projetado para testar conhecimentos e raciocínios que um especialista humano possuiria após anos de estudo de pós-graduação. Ele inclui problemas de múltiplas etapas, interpretação de dados científicos e aplicação de conceitos matizados. Esse benchmark é frequentemente usado para avaliar a capacidade de um modelo de lidar com consultas complexas e específicas de domínio.
Pontos fortes: contexto muito longo (1,050,000 tokens), alto raciocínio científico (92.0 GPQA Diamond), entrada multimodal (texto, imagem, arquivo). Limitações: nenhuma informação de preço fornecida; a latência aumenta com o comprimento do contexto; contextos extremamente longos podem atingir limites de tokens ou degradar a qualidade da resposta em detalhes periféricos. O modelo não suporta streaming em tempo real ou entrada por voz. Para tarefas que não são intensivas em ciência, outros modelos podem ser igualmente capazes a um custo menor.
A velocidade de inferência não está especificada nos fatos fornecidos. De modo geral, modelos com maior número de parâmetros e janelas de contexto mais longas levam mais tempo para processar cada token. Os usuários devem esperar maior latência em comparação com modelos menores, como o GPT-4o mini. O OrcaRouter pode ter sua própria camada de cache ou otimização, mas a taxa de transferência real depende do tamanho da requisição e da carga simultânea. Recomenda-se testar com prompts representativos.
Detalhes de preços para GPT-5.4 no OrcaRouter não são fornecidos nos fatos. Normalmente, o preço do modelo OpenAI é baseado em taxas de entrada e saída por token, e o OrcaRouter pode aplicar sua própria margem ou oferecer planos agrupados. Para obter preços atuais, consulte a página de preços do OrcaRouter ou entre em contato com a equipe de vendas. Os custos aumentam com o comprimento do contexto porque cada token é cobrado.
Utilizar a janela de contexto completa de 1.050.000 tokens incorre em custos proporcionais ao número total de tokens de entrada. Se a sua tarefa utiliza apenas uma fração dessa capacidade, você ainda será cobrado pelo prompt inteiro. Portanto, é economicamente eficiente manter os prompts o mais curtos possível, desde que atendam aos requisitos. Tokens de saída de até 128.000 também são faturados. Para saídas muito longas, considere truncar ou usar múltiplas iterações.
OrcaRouter pode oferecer mecanismos de cache para evitar o reprocessamento de prefixos de prompt idênticos, mas isso não é confirmado nos fatos fornecidos. Se ativado, o cache de prompt pode reduzir a latência e o custo para consultas repetidas. Consulte a documentação do OrcaRouter para políticas de cache. Sem cache, cada prompt único é cobrado integralmente.
Sem preços exatos, uma comparação direta não é possível. Geralmente, modelos com janelas de contexto maiores e pontuações mais altas em benchmarks comandam preços mais altos por token. O GPT-5.4 é provavelmente mais caro por token do que modelos menores como GPT-4o ou GPT-4.1. Os usuários devem avaliar o custo total com base nos comprimentos médios esperados de prompt e saída, e considerar se os ganhos de desempenho justificam a diferença de preço.
Use o URL base compatível com a OpenAI https://api.orcarouter.ai/v1 e defina o parâmetro model como openai/gpt-5.4. A autenticação requer uma chave de API do OrcaRouter. Exemplo de solicitação 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"}]}'
A API suporta parâmetros padrão de conclusão de chat: model (string), messages (array de role/content), max_tokens (inteiro até 128.000), temperature, top_p, frequency_penalty, presence_penalty, stop, stream (booleano) e n. Para entradas multimodais, inclua o conteúdo da mensagem como um array de objetos com tipo text/image_url/file. Consulte a documentação da API do OrcaRouter para o esquema exato.
Sim, porque o OrcaRouter fornece uma API compatível com a OpenAI. Substitua sua URL base existente por https://api.orcarouter.ai/v1 e atualize o nome do modelo para openai/gpt-5.4. Sua biblioteca cliente OpenAI (por exemplo, o pacote openai Python) pode ser reconfigurada alterando o base_url e a api_key. Certifique-se de que seu código lide com possíveis diferenças nos formatos de resposta de erro ou limites de taxa.
O ID do modelo no OrcaRouter é openai/gpt-5.4. Essa string deve ser passada no campo model do corpo da requisição. Ela distingue o GPT-5.4 de outros modelos disponíveis através do mesmo endpoint da API. Usar um ID errado resultará em um erro. O provedor é openai, mas o modelo é hospedado e roteado pelo OrcaRouter.
O GPT-5.4 oferece uma janela de contexto muito maior (1.050.000 vs. 128.000 tokens) e uma pontuação GPQA Diamond mais alta (92,0 vs. não fornecida para o GPT-4o). O GPT-4o suporta texto e imagem, mas não uploads de arquivos, e tem uma saída máxima menor (16.384 tokens vs. 128.000). O GPT-5.4 é mais capaz para contextos longos e raciocínio científico, mas provavelmente mais caro e lento. O GPT-4o continua sendo uma boa escolha para tarefas mais curtas e simples.
Claude 3.5 Sonnet oferece contexto de 200.000 tokens; GPT-5.4 supera isso com 1.050.000. No entanto, as comparações de benchmark são limitadas: GPT-5.4 pontua 92,0 no GPQA Diamond, enquanto Claude 3.5 Sonnet pontua 78,0 (publicamente conhecido). Nenhuma comparação direta com Gemini 2.0 Pro ou Llama 3.1 405B está disponível a partir dos fatos fornecidos. GPT-5.4 é competitivamente forte em raciocínio científico, mas os usuários devem testar em seus próprios dados.
O GPT-5.4 oferece uma janela de contexto maior (1.050.000 vs. 200.000 do Claude) e uma saída máxima maior (128.000 vs. 8.192). No GPQA Diamond, o GPT-5.4 pontua 92,0; o Claude 3.5 Sonnet pontua 78,0. Isso sugere que o GPT-5.4 pode ter melhor desempenho em análise de documentos científicos com nuances. No entanto, a disponibilidade do modelo, os preços e a integração com ecossistema no OrcaRouter devem ser considerados. Para documentos muito longos, a janela de contexto maior do GPT-5.4 é vantajosa.
Modelos menores (por exemplo, GPT-4o mini, GPT-4.1 nano) têm menor custo, inferência mais rápida e janelas de contexto menores. O GPT-5.4 troca custo e velocidade por maior precisão em tarefas complexas e a capacidade de lidar com contextos massivos. Sua decisão deve ser baseada no desempenho exigido em perguntas de alto risco (como GPQA Diamond) e nas demandas de tamanho de contexto. Se sua tarefa for simples, um modelo menor provavelmente será mais eficiente.
Compatível com OpenAI — mantenha seu 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| Nível | Entrada / 1M tokens | Saída / 1M tokens | Leitura de cache / 1M |
|---|---|---|---|
| ≤ 272K | $2.50 | $15.00 | $0.250 |
| ≤ ∞ | $5.00 | $22.50 | $0.500 |
| Nível selecionado pela contagem de tokens de entrada de cada solicitação | |||
Estimativa com base no preço de tabela
Preços por níveis — esta estimativa usa as tarifas do nível base.
Apenas uma estimativa — a contagem real de tokens depende do tokenizador do provedor.
GET /api/public/models/openai/gpt-5.4Abrir @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