GPT-5.4 är OpenAIs senaste frontier-modell, som förenar Codex- och GPT-linjerna till ett enda system. Den har ett kontextfönster på 1M+ tokens (922K input, 128K output) med stöd för...
GPT-5.4 är en stor språkmodell från OpenAI med ett kontextfönster på 1 050 000 token och maximalt utdata på 128 000 token. Den bearbetar text-, bild- och filinmatningar. Modellen utvärderades på GPQA…
GPT-5.4 utmärker sig inom språkförståelse, generering, resonemang och multimodal tolkning. Dess stora kontextfönster stöder uppgifter som att följa flerstegsinstruktioner, skapa långformat innehåll och komplex dialog. Modellen är särskilt stark på vetenskapligt resonemang på forskarnivå, med 92.0 poäng på GPQA Diamond. Den kan också hantera filbaserad dataextraktion och bildbeskrivning. När du väljer en modell, överväg om ditt användningsfall verkligen kräver full kontext eller om en billigare modell räcker.
Med ett kontextfönster på 1 050 000 tokens kan GPT-5.4 bearbeta hela böcker, långa rapporter eller tusentals rader kod i en enda prompt. Detta eliminerar behovet av att dela upp dokument och gör att modellen kan beakta all information samtidigt. Utdata är begränsad till 128 000 tokens, så sammanfattningar eller extraktioner kan vara lika långa. För uppgifter som inte kräver full lång kontext kan mindre modeller vara mer kostnadseffektiva.
Ja, GPT-5.4 stöder bild- och filinmatningar tillsammans med text. Bilder kan tillhandahållas i standardformat (JPEG, PNG, etc.) och modellen kan svara på frågor om visuellt innehåll. Filer (t.ex. PDF, CSV) laddas upp och bearbetas som en del av kontexten. Denna multimodala förmåga är användbar för att analysera diagram, extrahera data från tabeller eller korsreferera text med grafik. Alla inmatningsmodaliteter räknas mot kontexttoken-gränsen.
Om din uppgift inte kräver hela 1 050 000-tokens kontext eller multimodal inmatning, överväg modeller med mindre kontextfönster eller begränsade modaliteter för att minska kostnaden. Till exempel kan enkla enstaka frågor, korta texter eller uppgifter som inte gynnas av omfattande resonemang hanteras av modeller som GPT-4o mini eller GPT-4.1 nano. Utvärdera din promptlängd och komplexitet innan du väljer GPT-5.4 för att undvika att betala för oanvänd kapacitet.
GPT-5.4 uppnådde 92,0 på GPQA Diamond, en referensuppsättning av 198 flervalsfrågor som täcker forskarnivåns fysik, kemi och biologi. Detta resultat indikerar hög noggrannhet i vetenskapligt resonemang på expertnivå. Inga andra referensvärden finns tillgängliga för denna modell i de angivna fakta. Användare bör utvärdera prestanda på sina egna domänspecifika uppgifter.
En poäng på 92.0 innebär att GPT-5.4 korrekt svarade på 92% av GPQA Diamond-frågorna. GPQA Diamond är utformat för att testa kunskap och resonemang som en mänsklig expert skulle besitta efter flera års forskarutbildning. Det inkluderar flerstegsproblem, tolkning av vetenskapliga data och nyanserad koncepttillämpning. Detta riktmärke används ofta för att bedöma en modells förmåga att hantera komplexa, domänspecifika frågor.
Styrkor: mycket lång kontext (1,050,000 tokens), hög vetenskaplig resonemangsförmåga (92.0 GPQA Diamond), multimodal inmatning (text, bild, fil). Begränsningar: ingen prisinformation tillhandahållen; latens ökar med kontextlängd; extremt långa kontexter kan nå token-gränser eller försämra svarskvaliteten för perifera detaljer. Modellen stöder inte real‑time streaming eller röstinmatning. För uppgifter som inte är science‑heavy kan andra modeller vara lika kapabla till lägre kostnad.
Inferenshastighet anges inte i de angivna fakta. Generellt sett tar modeller med fler parametrar och längre kontextfönster längre tid att bearbeta varje token. Användare bör förvänta sig högre latens jämfört med mindre modeller som GPT-4o mini. OrcaRouter kan ha sin egen cachning eller optimeringslager, men den faktiska genomströmningen beror på förfrågningsstorlek och samtidig belastning. Testning med representativa uppmaningar rekommenderas.
Prisdetaljer för GPT-5.4 på OrcaRouter finns inte i fakta. Vanligtvis baseras OpenAI-modellprissättning på per-token in- och utmatningshastigheter, och OrcaRouter kan tillämpa egna påslag eller erbjuda paketerade planer. För aktuell prissättning, se OrcaRouters prissida eller kontakta deras säljteam. Kostnaderna skalar med kontextlängd eftersom varje token debiteras.
Att använda hela kontextfönstret på 1,050,000‑tokens medför kostnader proportionella mot det totala antalet inmatningstokens. Om din uppgift endast använder en bråkdel av den kapaciteten, faktureras du fortfarande för hela prompten. Därför är det kostnadseffektivt att hålla promptarna så korta som möjligt samtidigt som kraven uppfylls. Utdatatokens upp till 128,000 faktureras också. För mycket långa utdata, överväg att trunkera eller använda flera iterationer.
OrcaRouter kan erbjuda cachningsmekanismer för att undvika att bearbeta identiska promptprefix på nytt, men detta bekräftas inte i de angivna faktauppgifterna. Om det är aktiverat kan promptcachning minska latens och kostnad för upprepade frågor. Kontrollera OrcaRouter-dokumentationen för cachningspolicyer. Utan cachning debiteras varje unik prompt fullt ut.
Utan exakt prissättning är en direkt jämförelse inte möjlig. Generellt sett har modeller med större kontextfönster och högre benchmark-poäng högre pris per token. GPT-5.4 är troligen dyrare per token än mindre modeller som GPT-4o eller GPT-4.1. Användare bör utvärdera den totala kostnaden baserat på förväntade genomsnittliga prompt- och utdatalängder, och överväga om prestandaökningen motiverar prisskillnaden.
Använd den OpenAI-kompatibla bas-URL:en https://api.orcarouter.ai/v1 och ställ in modellparametern på openai/gpt-5.4. Autentisering kräver en OrcaRouter API-nyckel. Exempel på curl-förfrågan: 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:et stöder standardparametrar för chat‑completion: model (sträng), messages (array av roll/innehåll), max_tokens (heltal upp till 128 000), temperature, top_p, frequency_penalty, presence_penalty, stop, stream (boolesk) och n. För multimodal indata, inkludera meddelandeinnehåll som en array av objekt med typ text/image_url/file. Se OrcaRouters API-dokumentation för exakt schema.
Ja, eftersom OrcaRouter tillhandahåller ett OpenAI‑kompatibelt API. Ersätt din befintliga bas-URL med https://api.orcarouter.ai/v1 och uppdatera modellnamnet till openai/gpt-5.4. Ditt OpenAI-klientbibliotek (t.ex. openai Python-paketet) kan konfigureras om genom att ändra base_url och api_key. Se till att din kod hanterar eventuella skillnader i felsvarsformat eller hastighetsbegränsningar.
Modell-ID:t på OrcaRouter är openai/gpt-5.4. Denna sträng måste skickas i fältet model i förfrågans brödtext. Den särskiljer GPT-5.4 från andra modeller som är tillgängliga via samma API-slutpunkt. Om ett felaktigt ID används kommer ett fel att uppstå. Leverantören är openai, men modellen är värd och routas av OrcaRouter.
GPT-5.4 erbjuder ett mycket större kontextfönster (1 050 000 vs. 128 000 tokens) och ett högre GPQA Diamond-poäng (92,0 vs. inte angivet för GPT-4o). GPT-4o stöder text och bild men inte filuppladdningar, och har lägre maximal utdata (16 384 tokens vs. 128 000). GPT-5.4 är mer kapabel för långa kontexter och vetenskapligt resonerande, men troligtvis dyrare och långsammare. GPT-4o förblir ett bra val för kortare, enklare uppgifter.
Claude 3.5 Sonnet erbjuder 200 000 tokens kontext; GPT-5.4 överträffar detta med 1 050 000. Dock är jämförelser av riktmärken begränsade: GPT-5.4 får 92,0 på GPQA Diamond, medan Claude 3.5 Sonnet får 78,0 (offentligt kända). Ingen direkt jämförelse med Gemini 2.0 Pro eller Llama 3.1 405B finns tillgänglig från de angivna fakta. GPT-5.4 är konkurrenskraftigt stark inom vetenskapligt resonemang, men användare bör testa på sina egna data.
GPT-5.4 erbjuder ett större kontextfönster (1 050 000 jämfört med Claude's 200 000) och högre maxutdata (128 000 jämfört med 8 192). På GPQA Diamond får GPT-5.4 92,0; Claude 3.5 Sonnet får 78,0. Detta tyder på att GPT-5.4 kan prestera bättre vid analys av nyanserade vetenskapliga dokument. Dock bör modelltillgänglighet, prissättning och ekosystemintegration på OrcaRouter övervägas. För mycket långa dokument är GPT-5.4:s större kontext en fördel.
Mindre modeller (t.ex. GPT-4o mini, GPT-4.1 nano) har lägre kostnad, snabbare slutledning och mindre kontextfönster. GPT-5.4 byter kostnad och hastighet mot högre noggrannhet på komplexa uppgifter och förmågan att hantera massiva kontexter. Ditt beslut bör baseras på nödvändig prestanda för högrisksfrågor (som GPQA Diamond) och krav på kontextlängd. Om din uppgift är enkel är en mindre modell troligen mer effektiv.
OpenAI-kompatibel — behåll det SDK du redan använder
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| Nivå | Inmatning / 1M token | Utdata / 1M tokens | Cacheläsning / 1M |
|---|---|---|---|
| ≤ 272K | $2.50 | $15.00 | $0.250 |
| ≤ ∞ | $5.00 | $22.50 | $0.500 |
| Nivå väljs utifrån antalet inmatningstoken per förfrågan | |||
Uppskattning baserad på listpris
Skiktad prissättning — den här uppskattningen använder priser för basnivån.
Endast en uppskattning — faktiskt antal token beror på leverantörens tokenizer.
@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