GPT-5.4 Pro é o modelo mais avançado da OpenAI, baseado na arquitetura unificada do GPT-5.4 com capacidades de raciocínio aprimoradas para tarefas complexas e de alto risco. Ele possui uma janela de contexto de mais de 1 milhão de tokens (922K de entrada, 128K...
OpenAI GPT-5.4 Pro é um modelo de linguagem grande da OpenAI que oferece uma janela de contexto de 1.050.000 tokens e uma saída máxima de 128.000 tokens. Ele aceita entradas de texto, imagem e…
O GPT-5.4 Pro se destaca em tarefas que exigem a retenção de contextos muito longos. Exemplos incluem: resumir textos de tamanho equivalente a livros inteiros, analisar dados de pesquisa em múltiplos arquivos, gerar relatórios abrangentes com extenso histórico, manter conversas coerentes de longa duração e realizar raciocínio multimodal sobre documentos com imagens. Seu grande limite de tokens de saída também permite produzir conteúdo extenso sem a necessidade de múltiplas chamadas de continuação.
Para tarefas curtas e simples, como responder a uma única pergunta, classificar texto ou traduzir algumas frases, um modelo menor com menor capacidade de contexto (por exemplo, GPT-4o Mini ou GPT-4.1 Nano) geralmente é mais eficiente em custo e latência. A vasta janela de contexto e a alta capacidade do GPT-5.4 Pro vêm com preço mais alto por token e tempos de resposta mais lentos. Escolha-o apenas quando a tarefa realmente exigir esse alcance.
Sim, o GPT-5.4 Pro pode aceitar imagens como parte de conversas de múltiplas interações com um contexto total bastante grande. Você pode incluir várias imagens intercaladas com texto, tudo dentro do limite de 1.050.000 tokens. Cada imagem consome tokens proporcionais à sua resolução. Isso possibilita tarefas como analisar muitas páginas de um livro escaneado com figuras ou revisar um longo tutorial visual com imagens passo a passo.
Sim, como parte da API compatível com OpenAI, o chamado de funções e o uso de ferramentas são suportados. Você pode definir funções e fazer com que o modelo decida quando chamá-las. A grande janela de contexto permite armazenar muitos históricos de chamadas de ferramentas, permitindo fluxos de trabalho agentivos estendidos ao longo de longas sessões. Isso é útil para automação complexa que requer muitas etapas de raciocínio e recuperação de dados externos.
Atualmente, não há pontuações de benchmark divulgadas publicamente para o OpenAI GPT-5.4 Pro. O desempenho do modelo em métricas padrão como MMLU, HumanEval ou GSM8K não foi divulgado. Sem esses dados, comparações diretas de desempenho com outros modelos (por exemplo, GPT-5.3 Pro ou Claude 4) não são possíveis. Os usuários devem avaliar o modelo internamente em suas tarefas específicas para determinar a adequação.
Processar 1.050.000 tokens em uma única solicitação aumenta significativamente o tempo até o primeiro token e a latência geral. O modelo deve calcular a atenção sobre todo o contexto, o que é computacionalmente intensivo. A precisão em tarefas próximas ao final do contexto pode degradar se o modelo tiver dificuldade em localizar informações relevantes; esta é uma limitação conhecida para todos os modelos de contexto longo. Para obter melhores resultados, coloque informações críticas próximas ao início ou ao final.
As principais limitações incluem: custo mais alto por token em comparação com modelos menores, tempos de resposta mais lentos devido ao processamento de contexto longo, possível degradação da precisão em detalhes enterrados no meio de grandes contextos e falta de desempenho de benchmark verificado publicamente. Além disso, a saída máxima de 128,000 tokens, embora grande, ainda pode exigir várias chamadas para gerações muito longas. As modalidades de entrada são limitadas a texto, imagem e arquivo; áudio e vídeo não são suportados diretamente.
Modelos com contextos típicos de 128,000 tokens (e.g., GPT-4o) não podem processar entradas maiores que esse limite. A capacidade de 1,050,000 tokens do GPT-5.4 Pro permite processar aproximadamente 8 vezes mais texto em uma única solicitação, tornando-o superior para análise de documentos longos, mas provavelmente exagerado para tarefas curtas. A compensação é que consultas de modelos menores são concluídas muito mais rapidamente e custam menos. Benchmarks de modelos de tamanho semelhante sugerem que o desempenho pode ser comparável em tarefas que se encaixam em janelas menores.
O preço do GPT-5.4 Pro não é detalhado publicamente nos fatos fornecidos. Normalmente, modelos com janelas de contexto muito grandes cobram por token tanto para entrada quanto para saída, muitas vezes com um prêmio em comparação com variantes menores. A OrcaRouter cobra com base no uso total de tokens. Os usuários devem consultar a página de preços da OrcaRouter para saber as tarifas atuais. Devido ao grande contexto, mesmo uma única solicitação pode consumir milhões de tokens, então os custos podem se acumular rapidamente.
A principal troca é o consumo de tokens. Uma única solicitação usando o contexto completo de 1.050.000 tokens custa proporcionalmente muitas vezes mais do que uma solicitação usando 4.000 tokens. Para aplicações onde a maioria das consultas é curta, o GPT-5.4 Pro é provavelmente economicamente ineficiente. Considere armazenar em cache o contexto usado com frequência ou usar um modelo mais barato para filtragem preliminar. Alguns usuários podem se beneficiar dos recursos de cache do OrcaRouter para evitar o reprocessamento de contexto idêntico.
OrcaRouter pode fornecer mecanismos de cache que permitem armazenar em cache prefixos de prompt ou blocos de contexto inteiros. Quando a mesma entrada é enviada repetidamente, o cache pode evitar o reprocessamento de tokens, reduzindo tanto o custo quanto a latência. Para o GPT-5.4 Pro, armazenar em cache prefixos comuns longos (por exemplo, um prompt de sistema e documento) pode ser particularmente benéfico. Consulte a documentação do OrcaRouter para políticas de cache específicas e preços.
Use o endpoint padrão de conclusões de chat com a URL base https://api.orcarouter.ai/v1. Defina o parâmetro model como openai/gpt-5.4-pro. Exemplo usando 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 }' Assegure-se de que sua chave de API tenha acesso a este modelo.
A API suporta todos os parâmetros padrão de chat completions da OpenAI: model, messages, max_tokens, temperature, top_p, n, stream, stop, presence_penalty, frequency_penalty, logit_bias, user, tools, tool_choice e response_format. Para o GPT-5.4 Pro, max_tokens pode ser definido até 128.000. O limite da janela de contexto inclui tokens de entrada e saída; garanta que o total de tokens (messages + max_tokens) não exceda 1.050.000.
Modifique a URL base da sua aplicação para https://api.orcarouter.ai/v1 e altere o ID do modelo para openai/gpt-5.4-pro. Use sua chave de API do OrcaRouter em vez de uma chave OpenAI. Se o seu código existente usa o OpenAI Python SDK, atualize o base_url e o nome do modelo. Nenhuma outra alteração de código é necessária. Garanta que sua chave de API tenha permissão para este modelo. Teste primeiro com um contexto pequeno para verificar a compatibilidade.
Sim, o streaming é suportado definindo o parâmetro stream como true. A API retorna chunks com delta content, assim como no streaming padrão da OpenAI. Observe que, devido ao grande contexto, o time-to-first-token pode ser maior do que com modelos menores. O streaming pode ajudar a exibir resultados parciais aos usuários enquanto a resposta completa é gerada. Use o mesmo endpoint chat.completions com stream: true.
Sem pontuações de benchmark, a comparação direta de desempenho não é possível. No entanto, a janela de contexto de 1.050.000 tokens do GPT-5.4 Pro é maior que a do GPT-5.3 Pro típico (que provavelmente tem um contexto menor). A saída máxima de 128.000 tokens também supera modelos anteriores. Em termos de modalidades, ambos suportam texto, imagem e arquivo. O principal diferencial é a capacidade de contexto, tornando o GPT-5.4 Pro melhor para documentos muito longos.
Claude 4 Opus da Anthropic também oferece uma grande janela de contexto (comumente em torno de 200.000 tokens). A janela de 1.050.000 tokens do GPT-5.4 Pro é significativamente maior. No entanto, o Claude 4 Opus pode ter diferentes pontos fortes em precisão e segurança. Ambos suportam entradas multimodais. Sem benchmarks públicos, os usuários devem avaliar com seus próprios dados. O OrcaRouter pode oferecer ambos os modelos para comparação lado a lado.
O Gemini Ultra 2 do Google suporta uma janela de contexto de até 1.000.000 tokens (em algumas configurações), semelhante ao GPT-5.4 Pro. Ambos têm grandes capacidades de saída máxima. O Gemini Ultra 2 também suporta entrada de imagem e vídeo; o GPT-5.4 Pro não suporta vídeo diretamente. A escolha pode depender dos requisitos específicos da tarefa e da compatibilidade com o ecossistema. O OrcaRouter fornece acesso a ambos os modelos através da mesma API.
Para consultas que se encaixam em 128.000 tokens ou menos, modelos como GPT-5.2 Turbo, GPT-4o Mini ou Claude 3 Haiku são mais econômicos e rápidos. Se a tarefa envolve apenas texto (sem imagens), modelos menores apenas de texto podem ser ainda mais baratos. O GPT-5.4 Pro é melhor reservado para casos onde seu vasto contexto é essencial, como analisar um livro inteiro ou um arquivo de log massivo. Para conversas rotineiras, é exagero.
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-pro",
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 |
|---|---|---|
| ≤ 272K | $30.00 | $180.00 |
| ≤ ∞ | $60.00 | $270.00 |
| 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-5.4-proAbrir @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