OpenAI GPT-5.4 Pro med 1.05M kontext och 128K utdata, tillgänglig via OrcaRouter API.
openai/gpt-5.4-pro-2026-03-05 är en stor språkmodell från OpenAI, tillgänglig via OrcaRouters API. Det är en version av GPT-5.4 Pro-serien som släpptes den 5 mars 2026. Modellen stöder tre…
Modellen utmärker sig vid uppgifter som kräver djup förståelse av långa kontexter och multimodala inmatningar. Den kan sammanfatta dokument på över en miljon tokens, svara på frågor baserat på detaljerat källmaterial och generera omfattande rapporter. För kodning kan den felsöka, förklara och omstrukturera stora kodbaser. Den stöder översättning, kreativt skrivande och datautvinning från filer. Dess multimodala förmåga gör att den kan analysera bilder (t.ex. skärmdumpar, diagram) och tolka filinnehåll samtidigt, vilket möjliggör komplexa arbetsflöden som automatiserad fakturahantering eller granskning av vetenskapliga artiklar.
De bästa användningsområdena inkluderar att behandla hela juridiska ärendefiler, analysera tekniska manualer på flera hundra sidor, generera långformat innehåll som böcker eller manusutkast, samt utföra komplexa resonemang över stora datamängder. I företagsmiljöer kan det användas för kontraktsgranskning, regelefterlevnadskontroll och kunskapshantering där dokumenten är långa. Utvecklare drar nytta av dess förmåga att behålla sammanhang över mycket stora kodbaser för kodgranskning, dokumentationsgenerering och omstrukturering. Multimodala uppgifter som att tolka diagram, medicinska bilder eller handskrivna anteckningar tillsammans med text är också starka tillämpningar.
Välj en billigare modell för korta meningar, enkel klassificering eller högkapacitetsscenarier där stor kontext inte behövs. För enkelriktad chatt, översättning av kort text eller grundläggande sammanfattning av korta artiklar erbjuder modeller med mindre kontextfönster (t.ex. 128K tokens) lägre kostnad och snabbare svarstider. Om din input dessutom är rent textbaserad och under 100K tokens kan en mindre modell räcka. Kontextfönstret på 1,05M lägger till beräkningskostnader; att använda det för små uppmaningar är ineffektivt. Utvärdera genomsnittlig inmatningslängd och uppgiftskomplexitet för att avgöra.
Modellen bearbetar långa dokument i en enda kontextpass, och använder sin uppmärksamhetsmekanism för att relatera information över hela fönstret. Den kan exakt hämta fakta, utföra resonemang och generera sammanhängande sammanfattningar även när relevanta detaljer är långt ifrån varandra. Till exempel kan den besvara frågor som kopplar information från sida 1 och sida 1000 av en bok. Dock kan mycket långa kontexter öka latensen och tokenanvändningen. För optimal prestanda, strukturera dina prompts tydligt och placera viktig information i början eller slutet av kontexten.
Inga specifika benchmark-poäng anges i denna katalogpost. Baserat på dess utformning som en storpro-modell förväntas den dock prestera bra på uppgifter som drar nytta av långkontextresonemang, såsom nål-i-höstack-återhämtning, flerdokuments-frågebesvarande och långformad sammanfattning. Dess multimodala indata gör att den kan förstå och resonera kring bilder i sammanhanget. Tidigare versioner av GPT har visat starka resultat på benchmark för språkförståelse och generering. Denna modell förbättrar sannolikt dessa med den utökade kontexten och större utdatakapaciteten.
Hastigheten beror på indatalängd, utdatalängd och serverbelastning. Modeller med mycket stora kontextfönster har naturligt högre latens per förfrågan på grund av beräkningskostnaden för att bearbeta många tokens. Den maximala utdatan på 128 000 tokens kan resultera i långa genereringstider för fullängdsutdata. För realtidsapplikationer, överväg att använda en mindre modell eller begränsa tokenantal. OrcaRouters API kan erbjuda strömmande svar för att minska tiden till första token. För detaljerade latensförväntningar, se OrcaRouters dokumentation eller utför egna riktmärken med representativa indata.
Modellen kan uppvisa försämrad prestanda på mycket långa sammanhang på grund av uppmärksamhetsutspädning, även om den är optimerad för sådan användning. Flerstegsresonemang över avlägsna delar av ett stort sammanhang kan fortfarande misslyckas. Det är inte en sökmotor och kan hallucinera när information saknas. Bildförståelse kan ha svårt med lågupplösta, kraftigt distorderade eller komplexa diagram. Utmatningslängden på 128K tokens är en gräns; extremt lång generering kan kräva flera anrop. Dessutom kan kostnaden vid höga tokenantal vara betydande. Validera alltid kritiska utdata för noggrannhet.
Jämfört med tidigare GPT-modeller som GPT-4 eller GPT-4o erbjuder denna modell ett dramatiskt större kontextfönster (1,05M jämfört med typiskt 128K) och ökad max utdata (128K jämfört med 4K–8K). Den lägger också till filinmatningsmodalitet, vilket tidigare modeller inte stödde. Exakta prestandavinster på standardriktmärken anges inte, men det större kontextet möjliggör uppgifter som tidigare var omöjliga, såsom att bearbeta hela böcker utan att dela upp dem. Om du inte har gått vidare från GPT-4 representerar denna modell en betydande uppgradering i kapacitet.
Prisdetaljer för denna modell anges inte i denna katalogpost. Typiskt sett debiteras OpenAI-modeller per token för in- och utdata, med extra avgifter för bildbehandling. För exakta priser, se OrcaRouters prissida eller ditt avtalsavtal. Observera att det stora kontextfönstret och den höga utdatabegränsningen innebär att en enda förfrågan kan förbruka miljontals token, vilket resulterar i högre kostnader per anrop jämfört med mindre modeller. För att hantera kostnaderna kan du begränsa max token och begränsa inmatningslängden till endast nödvändigt innehåll.
Den huvudsakliga avvägningen är mellan kapacitet och kostnad. Att använda ett kontextfönster på 1.05M för korta indata slösar kapacitet och pengar. På samma sätt är det dyrt att generera 128K tokens; för kortare utdata, minska max_tokens-parametern. Om din uppgift kan utföras med en mindre modell (t.ex. GPT-4o-mini), blir det billigare. För uppgifter som verkligen kräver stor kontext kan dock denna modell vara mer kostnadseffektiv än att dela upp data över flera API-anrop med en mindre modell, eftersom det undviker extra rundturer och manuell sammanfogning.
Cachningspolicyer anges inte i denna katalogpost. Vissa API-leverantörer erbjuder prompt-cachning för att minska kostnaderna för upprepade prefix-tokens. Kontrollera OrcaRouters dokumentation eller kontakta supporten för att få veta om cachning är tillgänglig för denna modell. Om cachning stöds kan du spara på indatatokens genom att skicka dubblettkontext i flera förfrågningar. Om inte, överväg att utforma dina prompts för att undvika överflödiga data när det är möjligt. Granska alltid OrcaRouters användarvillkor för den mest aktuella informationen.
För att uppskatta kostnader, beräkna det ungefärliga antalet tokens i din indata och förväntad utdata. Du kan tokenisera text med hjälp av bibliotek som tiktoken. För bilder gäller en fast tokenkostnad (varierar beroende på bildstorlek; se OrcaRouter-dokumentationen). Multiplicera tokenantalet med priset per token (indata, utdata och bild) och summera. Använd testanrop med representativ data för att förfina uppskattningarna. Eftersom denna modells prissättning inte tillhandahålls måste du skaffa prislistan separat. Övervaka alltid användningen via OrcaRouter-instrumentpanelen för att undvika överraskningar.
Du anropar modellen via OrcaRouters OpenAI-kompatibla API. Bas-URL:en är https://api.orcarouter.ai/v1. Använd modell-ID:t "openai/gpt-5.4-pro-2026-03-05" i dina förfrågningar. Autentisera med en API-nyckel från OrcaRouter. Slutpunkten är /chat/completions för chat-liknande interaktioner. Exempel på Python-kod: openai.ChatCompletion.create(model="openai/gpt-5.4-pro-2026-03-05", messages=[...], max_tokens=128000). API:et stöder standardparametrar. Se till att din klient använder OrcaRouters bas-URL och din API-nyckel.
Standard OpenAI-chattkompletteringsparametrar stöds: model (obligatorisk), messages (array av objekt med role och content), max_tokens (upp till 128000), temperature (0-2, standard 1), top_p, n, stop, presence_penalty, frequency_penalty, logit_bias, user, stream (boolesk för strömning) och response_format (t.ex. json_object). För multimodala indata, inkludera bilddelar i content med typ "image_url" eller filbilagor enligt OrcaRuters dokumentation (eftersom filindata är icke-standard, kontrollera specifikationerna). Parametrar som functions, tools och tool_choice kan också vara tillgängliga.
För att migrera från ett OpenAI-kompatibelt API, ändra din bas-URL till https://api.orcarouter.ai/v1 och uppdatera modellnamnet till "openai/gpt-5.4-pro-2026-03-05". Använd din OrcaRouter API-nyckel istället för den tidigare leverantörens nyckel. All annan kod (meddelandestruktur, parametrar) förblir identisk om du använde OpenAIs SDK. För icke-OpenAI API:er kan du behöva justera till OpenAI:s begäranformat. Testa med en enkel begäran först. OrcaRouter kan ha andra hastighetsbegränsningar; granska deras dokumentation. För filinmatningar, se till att din klient kan skicka filer som base64 eller webbadresser vid behov.
Bas-URL: https://api.orcarouter.ai/v1. Modell-ID: "openai/gpt-5.4-pro-2026-03-05". Du måste inkludera den exakta modell-ID-strängen i varje begäran. Bas-URL:en pekar på v1 API-slutpunkten som implementerar OpenAI-schemat. Använd dessa värden i din kod oavsett programmeringsspråk. Till exempel, i JavaScript: openai.baseURL = 'https://api.orcarouter.ai/v1'; openai.model = 'openai/gpt-5.4-pro-2026-03-05'. Se till att det inte finns några avslutande snedstreck eller extra tecken.
GPT-4o har ett kontextfönster på 128K tokens och en maxutdata på 16K tokens (ungefär). Denna modell erbjuder 8 gånger mer kontext och 8 gånger mer utdata. GPT-4o stöder även multimodala inmatningar (text, bild, ljud i vissa versioner) men saknar filinmatningsmodalitet. Denna modell har filstöd. När det gäller kapacitet är GPT-4o tillräcklig för de flesta uppgifter under 100K tokens. Om ditt arbete kräver bearbetning av extremt långa dokument eller filer är denna modell en tydlig uppgradering. För korta uppgifter kan GPT-4o vara mer kostnadseffektiv.
Claude 3.5 Sonnet från Anthropic har ett kontextfönster på 200K tokens och en maxutdata på 8K tokens. Denna modell överträffar den i båda måtten (1,05M kontext, 128K utdata). Claude stöder också multimodala inmatningar (text, bild) men inte filinmatning. Claude är känd för stark instruktionsföljning och säkerhetsfunktioner. För uppgifter med mycket lång kontext kan denna modell överträffa Claude. Däremot kan Claude vara ett bättre val om din prioritet är kostnad eller om du behöver en mindre modell med lägre latens. Båda modellerna finns tillgängliga via OrcaRouter.
Gemini 1.5 Pro från Google erbjuder ett kontextfönster på upp till 1 miljon tokens (jämförbart) och maximal utmatning på 8K tokens. Denna modell har en liten fördel i kontext (1,05M vs 1M) och en mycket större utmatning (128K vs 8K). Gemini stöder även multimodala indata (text, bild, ljud, video) och filinmatning, men video stöds inte av denna modell. Gemini kan utmärka sig i uppgifter som involverar ljud eller video. För ren text, bild och filbehandling med mycket lång kontext och utmatning är denna modell konkurrenskraftig.
Välj denna modell när du behöver det största tillgängliga kontextfönstret (1.05M tokens) och den största utdatakapaciteten (128K tokens) i ett enda API-anrop. Den är särskilt fördelaktig för uppgifter som att sammanfatta hela bokserier, analysera kompletta juridiska arkiv eller generera uttömmande rapporter. Om din inmatning innehåller filer (t.ex. PDF-filer, kalkylblad) tillsammans med text och bilder, stöder denna modell alla tre. För enklare uppgifter erbjuder alternativ som GPT-4o-mini, Claude Haiku eller Gemini Flash lägre kostnad och snabbare svar; välj baserat på avvägningar.
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-2026-03-05",
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-pro-2026-03-05Öppna @misc{orcarouter_gpt_5_4_pro_2026_03_05,
title = {openai/gpt-5.4-pro-2026-03-05 API},
author = {openai},
year = {n.d.},
howpublished = {OrcaRouter},
url = {https://www.orcarouter.ai/models/openai/gpt-5.4-pro-2026-03-05}
}openai. (n.d.). openai/gpt-5.4-pro-2026-03-05 API. OrcaRouter. https://www.orcarouter.ai/models/openai/gpt-5.4-pro-2026-03-05