GPT-5.4 — это новейшая фронтальная модель OpenAI, объединяющая линейки Codex и GPT в единую систему. Она оснащена контекстным окном размером более 1 млн токенов (922 тыс. на входе, 128 тыс. на выходе) с поддержкой...
GPT-5.4 — это большая языковая модель OpenAI с контекстным окном в 1,050,000 токенов и максимальным выводом в 128,000 токенов. Она обрабатывает текстовые, графические и файловые входные данные.…
GPT-5.4 превосходно справляется с пониманием языка, генерацией текста, логическими рассуждениями и мультимодальной интерпретацией. Его большое контекстное окно поддерживает такие задачи, как выполнение многошаговых инструкций, создание длинного контента и ведение сложных диалогов. Модель особенно сильна в научных рассуждениях на уровне аспирантуры, набрав 92,0 балла на GPQA Diamond. Она также может обрабатывать извлечение данных из файлов и описание изображений. При выборе модели подумайте, действительно ли вашему случаю использования требуется полный контекст, или достаточно более дешевой модели.
С контекстом размером 1 050 000 токенов, GPT-5.4 может обрабатывать целые книги, длинные отчёты или тысячи строк кода в одном запросе. Это устраняет необходимость разделения документов и позволяет модели одновременно учитывать всю информацию. Вывод ограничен 128 000 токенов, поэтому сводки или извлечения могут быть аналогично длинными. Для задач, не требующих полного длинного контекста, меньшие модели могут быть более экономически эффективными.
Да, GPT-5.4 поддерживает ввод изображений и файлов вместе с текстом. Изображения могут быть предоставлены в стандартных форматах (JPEG, PNG и т.д.), и модель может отвечать на вопросы о визуальном содержимом. Файлы (например, PDF, CSV) загружаются и обрабатываются как часть контекста. Эта мультимодальная возможность полезна для анализа диаграмм, извлечения данных из таблиц или перекрестного сопоставления текста с графикой. Все типы ввода учитываются в лимите токенов контекста.
Если ваша задача не требует полного контекста в 1,050,000 токенов или мультимодального ввода, рассмотрите модели с меньшими окнами контекста или ограниченными модальностями для снижения затрат. Например, простые одноразовые запросы (single‑turn queries), короткие тексты или задачи, не требующие глубоких рассуждений, могут быть обработаны такими моделями, как GPT-4o mini или GPT-4.1 nano. Оценивайте длину и сложность вашего запроса перед выбором GPT-5.4, чтобы избежать оплаты за неиспользуемые возможности.
GPT-5.4 набрал 92,0 балла в тесте GPQA Diamond, эталонном наборе из 198 вопросов с множественным выбором, охватывающих физику, химию и биологию на уровне выпускника. Этот результат указывает на высокую точность в экспертных научных рассуждениях. Других показателей для этой модели в предоставленных фактах не указано. Пользователям следует оценивать производительность на собственных задачах в своей предметной области.
Оценка 92.0 означает, что GPT-5.4 правильно ответил на 92% вопросов GPQA Diamond. GPQA Diamond предназначен для проверки знаний и рассуждений, которыми обладает эксперт‑человек после нескольких лет обучения в аспирантуре. Он включает многошаговые задачи, интерпретацию научных данных и тонкое применение концепций. Этот бенчмарк часто используется для оценки способности модели справляться со сложными узкоспециализированными запросами.
Сильные стороны: очень длинный контекст (1,050,000 токенов), высокое научное мышление (92.0 GPQA Diamond), мультимодальный ввод (текст, изображение, файл). Ограничения: информация о цене не предоставлена; задержка увеличивается с длиной контекста; чрезвычайно большие контексты могут достигать лимитов токенов или снижать качество ответов по периферийным деталям. Модель не поддерживает потоковую передачу в реальном времени или голосовой ввод. Для задач, не связанных с наукой, другие модели могут быть столь же способными при меньшей стоимости.
Скорость инференса не указана в предоставленных данных. Как правило, модели с большим количеством параметров и более длинным контекстным окном обрабатывают каждый токен дольше. Пользователям следует ожидать более высокой задержки по сравнению с меньшими моделями, такими как GPT-4o mini. OrcaRouter может иметь собственный кеш или уровень оптимизации, но фактическая пропускная способность зависит от размера запроса и параллельной нагрузки. Рекомендуется тестирование с репрезентативными промптами.
Детали ценообразования для GPT-5.4 на OrcaRouter не указаны в фактах. Обычно ценообразование моделей OpenAI основано на ставках за токен на входе и выходе, а OrcaRouter может применять свою наценку или предлагать пакетные планы. Чтобы узнать текущие цены, обратитесь к странице ценообразования OrcaRouter или свяжитесь с их отделом продаж. Стоимость масштабируется в зависимости от длины контекста, поскольку каждый токен оплачивается.
Использование полного окна контекста в 1 050 000 токенов влечет затраты, пропорциональные общему количеству входных токенов. Если ваша задача использует лишь часть этой емкости, вы все равно платите за весь промпт. Поэтому экономически эффективно делать промпты максимально короткими, при этом удовлетворяя требованиям. Выходные токены до 128 000 также оплачиваются. Для очень длинных выходных данных рассмотрите возможность усечения или использования нескольких итераций.
OrcaRouter может предлагать механизмы кэширования для предотвращения повторной обработки одинаковых префиксов промптов, но это не подтверждено в предоставленных фактах. Если кэширование включено, оно может снизить задержку и стоимость для повторяющихся запросов. Проверьте документацию OrcaRouter для получения информации о политиках кэширования. Без кэширования каждый уникальный промпт оплачивается полностью.
Без точных цен прямое сравнение невозможно. Как правило, модели с большими контекстными окнами и более высокими показателями бенчмарков устанавливают более высокие цены за токен. GPT-5.4, вероятно, стоит дороже за токен, чем меньшие модели, такие как GPT-4o или GPT-4.1. Пользователям следует оценивать общую стоимость, исходя из ожидаемой средней длины запроса и ответа, и учитывать, оправдывает ли повышение производительности разницу в цене.
Используйте совместимый с OpenAI базовый URL https://api.orcarouter.ai/v1 и установите параметр модели на openai/gpt-5.4. Для аутентификации требуется ключ API OrcaRouter. Пример curl-запроса: 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"}]}'
API поддерживает стандартные параметры завершения чата: model (string), messages (array of role/content), max_tokens (integer up to 128,000), temperature, top_p, frequency_penalty, presence_penalty, stop, stream (boolean) и n. Для мультимодальных входных данных включайте содержимое сообщения как массив объектов с типом text/image_url/file. Обратитесь к документации API OrcaRouter для точной схемы.
Да, потому что OrcaRouter предоставляет API, совместимый с OpenAI. Замените ваш текущий базовый URL на https://api.orcarouter.ai/v1 и обновите название модели на openai/gpt-5.4. Вашу библиотеку клиента OpenAI (например, пакет openai для Python) можно перенастроить, изменив base_url и api_key. Убедитесь, что ваш код обрабатывает возможные различия в форматах ответов об ошибках или ограничениях скорости.
Идентификатор модели в OrcaRouter — openai/gpt-5.4. Эта строка должна быть передана в поле model тела запроса. Она отличает GPT-5.4 от других моделей, доступных через тот же конечный API-точку. Использование неправильного идентификатора приведёт к ошибке. Провайдер — openai, но модель размещена и маршрутизируется OrcaRouter.
GPT-5.4 предлагает гораздо больший контекстный окно (1 050 000 против 128 000 токенов) и более высокий балл GPQA Diamond (92.0 против не указанного для GPT-4o). GPT-4o поддерживает текст и изображения, но не загрузку файлов, и имеет более низкий максимальный выход (16 384 токена против 128 000). GPT-5.4 более подходит для длинного контекста и научных рассуждений, но, вероятно, дороже и медленнее. GPT-4o остаётся хорошим выбором для более коротких и простых задач.
Claude 3.5 Sonnet предлагает контекст в 200 000 токенов; GPT-5.4 превосходит этот показатель с 1 050 000. Однако сравнительные бенчмарки ограничены: GPT-5.4 набирает 92,0 балла на GPQA Diamond, в то время как Claude 3.5 Sonnet — 78,0 (общеизвестно). Прямое сравнение с Gemini 2.0 Pro или Llama 3.1 405B из предоставленных фактов недоступно. GPT-5.4 демонстрирует высокую конкурентоспособность в области научных рассуждений, но пользователям следует тестировать его на собственных данных.
GPT-5.4 обеспечивает больший контекстный окно (1 050 000 против 200 000 у Claude) и более высокий максимальный вывод (128 000 против 8 192). На GPQA Diamond GPT-5.4 набирает 92,0; Claude 3.5 Sonnet — 78,0. Это предполагает, что GPT-5.4 может лучше справляться с анализом сложных научных документов. Однако следует учитывать доступность модели, ценообразование и интеграцию экосистемы на OrcaRouter. Для очень длинных документов больший контекст GPT-5.4 является преимуществом.
Меньшие модели (например, GPT-4o mini, GPT-4.1 nano) имеют более низкую стоимость, более быстрый вывод и меньшие окна контекста. GPT-5.4 жертвует стоимостью и скоростью ради более высокой точности на сложных задачах и возможности обрабатывать огромные контексты. Ваше решение должно основываться на требуемой производительности при решении вопросов с высокими ставками (например, GPQA Diamond) и требованиях к длине контекста. Если ваша задача проста, меньшая модель, скорее всего, будет более эффективной.
Совместимо с OpenAI — оставьте свой 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| Уровень | Ввод / 1M токенов | Вывод / 1M токенов | Чтение кэша / 1M |
|---|---|---|---|
| ≤ 272K | $2.50 | $15.00 | $0.250 |
| ≤ ∞ | $5.00 | $22.50 | $0.500 |
| Уровень выбирается по количеству входных токенов запроса | |||
Оценка по прайс-листу
Многоуровневые цены — оценка использует базовый уровень.
Только оценка — фактическое число токенов зависит от токенизатора провайдера.
GET /api/public/models/openai/gpt-5.4Открыть @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