GPT-5.4 Pro är OpenAI:s mest avancerade modell, som bygger vidare på GPT-5.4:s enhetliga arkitektur med förbättrade resonemangsförmågor för komplexa uppgifter med höga insatser. Den har ett kontextfönster på 1M+ tokens (922K indata, 128K...
OpenAI GPT-5.4 Pro är en stor språkmodell från OpenAI som erbjuder ett kontextfönster på 1 050 000 tokens och en maximal utdata på 128 000 tokens. Den accepterar text-, bild- och filinmatning, vilket…
GPT-5.4 Pro utmärker sig i uppgifter som kräver bibehållande av mycket långa sammanhang. Exempel inkluderar: sammanfatta hela boklånga texter, analysera forskningsdata från flera filer, generera omfattande rapporter med utförlig bakgrund, upprätthålla sammanhängande långvariga konversationer och utföra multimodala resonemang över dokument med bilder. Dess stora token-gräns för utmatning tillåter också att producera långt genererat innehåll utan att behöva flera fortsättningsanrop.
För korta, enkla uppgifter som att besvara en enstaka fråga, klassificera text eller översätta några meningar, är en mindre modell med lägre kontextkapacitet (t.ex. GPT-4o Mini eller GPT-4.1 Nano) vanligtvis mer effektiv i kostnad och latens. GPT-5.4 Pros stora kontextfönster och höga kapacitet medför högre prissättning per token och långsammare svarstider. Välj den endast när uppgiften verkligen kräver den räckvidden.
Ja, GPT-5.4 Pro kan ta emot bilder som en del av flerstegssamtal med mycket stor total kontext. Du kan inkludera flera bilder blandade med text, allt inom gränsen på 1 050 000 token. Varje bild förbrukar token proportionellt mot sin upplösning. Detta möjliggör uppgifter som att analysera många sidor av en skannad bok med figurer, eller granska en lång visuell handledning med steg-för-steg-bilder.
Ja, som en del av det OpenAI-kompatibla API:t stöds funktionsanrop och verktygsanvändning. Du kan definiera funktioner och låta modellen avgöra när de ska anropas. Det stora kontextfönstret gör det möjligt att lagra många verktygssamtalshistoriker, vilket möjliggör utökade agentiska arbetsflöden över långa sessioner. Detta är användbart för komplex automatisering som kräver många steg av resonemang och extern datahämtning.
Enligt aktuell information finns inga offentligt publicerade riktmärkesresultat tillgängliga för OpenAI GPT-5.4 Pro. Modellens prestanda på standardmått som MMLU, HumanEval eller GSM8K har inte offentliggjorts. Utan sådana data är direkta prestandajämförelser med andra modeller (t.ex. GPT-5.3 Pro eller Claude 4) inte möjliga. Användare bör utvärdera modellen internt för sina specifika uppgifter för att avgöra lämpligheten.
Att bearbeta 1 050 000 tokens i en enda förfrågan ökar avsevärt tiden till första token och den totala latensen. Modellen måste beräkna uppmärksamhet över hela kontexten, vilket är beräkningsintensivt. Noggrannheten på uppgifter nära slutet av kontexten kan försämras om modellen har svårt att lokalisera relevant information; detta är en känd begränsning för alla långkontextmodeller. För optimala resultat, placera kritisk information nära början eller slutet.
Viktiga begränsningar inkluderar: högre kostnad per token jämfört med mindre modeller, långsammare svarstider på grund av lång kontextbearbetning, möjlig noggrannhetsförsämring för detaljer som är begravda i mitten av stora kontexter, samt brist på offentligt verifierad benchmark-prestanda. Dessutom kan maxutmatningen på 128 000 tokens, även om den är stor, fortfarande kräva flera anrop för mycket långa generationer. Inmatningsmodaliteter är begränsade till text, bild och fil; ljud och video stöds inte direkt.
Modeller med typiska 128 000-tokens kontexter (t.ex. GPT-4o) kan inte hantera inmatningar som är större än den gränsen. GPT-5.4 Pro:s kapacitet på 1 050 000 tokens tillåter bearbetning av ungefär 8 gånger mer text i en enda begäran, vilket gör den överlägsen för analys av långa dokument men troligen överdriven för korta uppgifter. Avvägningen är att frågor till mindre modeller slutförs mycket snabbare och kostar mindre. Riktmärken från modeller av liknande storlek tyder på att prestandan kan vara jämförbar för uppgifter som ryms inom mindre fönster.
Priser för GPT-5.4 Pro är inte offentligt detaljerade i den angivna informationen. Vanligtvis tar modeller med mycket stora kontextfönster betalt per token för både in- och utdata, ofta till en premie jämfört med mindre varianter. OrcaRouter fakturerar baserat på total tokenanvändning. Användare bör konsultera OrcaRouters prissida för aktuella priser. På grund av den stora kontexten kan en enda begäran förbruka miljontals tokens, så kostnader kan ackumuleras snabbt.
Den primära avvägningen är tokenförbrukning. En enskild begäran som använder hela kontexten på 1 050 000 token kostar proportionellt många gånger mer än en begäran som använder 4 000 token. För applikationer där de flesta frågor är korta är GPT-5.4 Pro troligen ekonomiskt ineffektivt. Överväg att cachelagra ofta använd kontext eller använda en billigare modell för preliminär filtrering. Vissa användare kan dra nytta av OrcaRouters cachelagringsfunktioner för att undvika att bearbeta identisk kontext på nytt.
OrcaRouter kan tillhandahålla cachelagringsmekanismer som kan cachelagra promptprefix eller hela kontextblock. När samma indata skickas upprepade gånger kan cachelagring undvika återbearbetning av tokens, vilket minskar både kostnad och svarstid. För GPT-5.4 Pro kan cachelagring av långa vanliga prefix (t.ex. en systemprompt och ett dokument) vara särskilt fördelaktigt. Kontrollera OrcaRouters dokumentation för specifika cachelagringsprinciper och prissättning.
Använd standard chat completions-slutpunkten med bas-URL https://api.orcarouter.ai/v1. Ställ in modellparametern till openai/gpt-5.4-pro. Exempel med 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": "Sammanfatta denna 10 000-sidiga bok."}], "max_tokens": 128000 }' Se till att din API-nyckel har åtkomst till denna modell.
API:n stöder alla standardparametrar för OpenAI-chattkompletteringar: model, messages, max_tokens, temperature, top_p, n, stream, stop, presence_penalty, frequency_penalty, logit_bias, user, tools, tool_choice och response_format. För GPT-5.4 Pro kan max_tokens ställas in upp till 128 000. Gränsen för kontextfönstret inkluderar både inmatnings- och utdatatokens; se till att totalt antal tokens (messages + max_tokens) inte överstiger 1 050 000.
Ändra din applikations bas-URL till https://api.orcarouter.ai/v1 och ändra modell-ID till openai/gpt-5.4-pro. Använd din OrcaRouter API-nyckel istället för en OpenAI-nyckel. Om din befintliga kod använder OpenAI Python SDK, uppdatera base_url och modellnamn. Inga andra kodändringar krävs. Se till att din API-nyckel har behörighet för denna modell. Testa med en liten kontext först för att verifiera kompatibilitet.
Ja, strömning stöds genom att ange parametern stream som true. API:et returnerar bitar med delta-innehåll som vid standard OpenAI-strömning. Observera att på grund av den stora kontexten kan tiden till första token vara längre än med mindre modeller. Strömning kan hjälpa till att visa delresultat för användare medan det fullständiga svaret genereras. Använd samma chat.completions-slutpunkt med stream: true.
Utan benchmarkresultat är direkt prestandajämförelse inte möjlig. Däremot är GPT-5.4 Pro:s kontextfönster på 1 050 000 tokens större än typiska GPT-5.3 Pro (som troligen har en mindre kontext). Maxutmatningen på 128 000 tokens överträffar också tidigare modeller. När det gäller modaliteter stöder båda text, bild och fil. Den viktigaste skillnaden är kontextkapaciteten, vilket gör GPT-5.4 Pro bättre för mycket långa dokument.
Claude 4 Opus från Anthropic erbjuder också ett stort kontextfönster (vanligtvis runt 200 000 tokens). GPT-5.4 Pros 1 050 000-tokens fönster är betydligt större. Däremot kan Claude 4 Opus ha andra styrkor i precision och säkerhet. Båda stöder multimodala inmatningar. Utan offentliga riktmärken bör användare utvärdera på egen data. OrcaRouter kan erbjuda båda modellerna för jämförelse sida vid sida.
Gemini Ultra 2 från Google stöder en kontextfönster på upp till 1 000 000 tokens (i vissa konfigurationer), liknande GPT-5.4 Pro. Båda har stora maximala utdatakapaciteter. Gemini Ultra 2 stöder även bild- och videoinmatning; GPT-5.4 Pro stöder inte video direkt. Valet kan bero på specifika uppgiftskrav och ekosystemkompatibilitet. OrcaRouter ger tillgång till båda modellerna via samma API.
För frågor som ryms inom 128 000 tokens eller mindre är modeller som GPT-5.2 Turbo, GPT-4o Mini eller Claude 3 Haiku mer kostnadseffektiva och snabbare. Om uppgiften endast omfattar text (inga bilder) kan mindre textbaserade modeller vara ännu billigare. GPT-5.4 Pro är bäst att spara till fall där dess stora kontext är nödvändig, som att analysera en hel bok eller en massiv loggfil. För vanlig chatt är det överdrivet.
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-pro",
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 |
|---|---|---|
| ≤ 272K | $30.00 | $180.00 |
| ≤ ∞ | $60.00 | $270.00 |
| 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.
GET /api/public/models/openai/gpt-5.4-proÖppna @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