OpenAI GPT-5.4-2026-03-05: 1.05M บริบท, 128K ผลลัพธ์, 92.0 GPQA Diamond. ข้อความ, รูปภาพ, ไฟล์นำเข้า.
นี่คือแบบจำลองภาษาขนาดใหญ่จาก OpenAI ที่มีหน้าต่างบริบท 1,050,000 โทเคน และเอาต์พุตสูงสุด 128,000 โทเคน รองรับอินพุตข้อความ รูปภาพ และไฟล์…
ด้วยบริบท 1.05M และการรองรับหลายรูปแบบ ทำให้มันทำได้ดีเยี่ยมในงานต่างๆ เช่น การวิเคราะห์รายงานทางการเงินที่ยาวพร้อมแผนภูมิที่ฝังอยู่ การสรุปเอกสารการค้นพบทางกฎหมายทั้งหมด การตรวจสอบฐานโค้ดขนาดใหญ่เพื่อหาข้อบกพร่องหรือรูปแบบ และการทำวิจัยวิชาการในเอกสารยาวๆ มันสามารถรวมภาพหลายภาพ (เช่น สไลด์จากการนำเสนอ) เข้ากับบริบทข้อความและสร้างสรุปแบบรวม เอาต์พุตสูงสุด 128K ยังทำให้มันเหมาะสมสำหรับการสร้างรายงานที่ครอบคลุม โปรเจกต์ซอฟต์แวร์ที่สมบูรณ์ หรือเนื้อหาเรื่องราวที่ยาวนานที่จะถูกตัดทอนโดยโมเดลที่มีขีดจำกัดเอาต์พุตที่เล็กกว่า กรณีการใช้งานที่ต้องการความสามารถในการใช้เหตุผลสูง เช่น ปัญหาคณิตศาสตร์หรือตรรกะหลายขั้นตอน ก็ได้รับประโยชน์จากคะแนนเกณฑ์มาตรฐานเช่นกัน
หากงานของคุณเกี่ยวข้องกับอินพุตและเอาต์พุตที่สั้น (เช่น การสนทนาของแชทบอทที่มีโทเค็นต่ำกว่า 4K, การจำแนกประเภทอย่างง่าย, หรือการแปลสั้นๆ) โมเดลที่เล็กลงอย่าง OpenAI's GPT-4o mini หรือ GPT-4o อาจคุ้มค่าและเร็วกว่า อีกทั้ง หากงานไม่ต้องการความลึกในการให้เหตุผลตามที่วัดโดย GPQA Diamond โมเดลที่ถูกกว่าก็สามารถให้ผลลัพธ์ที่ยอมรับได้ในราคาที่ต่ำกว่า เนื่องจากราคาสำหรับโมเดลนี้บน OrcaRouter ไม่เปิดเผยต่อสาธารณะ จึงมีแนวโน้มว่าต้นทุนต่อโทเค็นจะสูงกว่าโมเดลที่เล็กกว่า ประเมินว่าบริบทที่ขยายและขนาดเอาต์พุตนั้นจำเป็นหรือไม่ หากไม่ โมเดลที่เบากว่าจะช่วยลดทั้งต้นทุนทางการเงินและเวลาแฝง
โมเดลสามารถจัดการอินพุตที่เป็นข้อความ รูปภาพ และไฟล์ภายในหน้าต่างบริบทเดียวกันได้โดยธรรมชาติ หมายความว่าคุณสามารถส่งคำขอที่ประกอบด้วยพรอมต์ข้อความ รูปภาพสองสามภาพ (เช่น ภาพถ่าย ไดอะแกรม) และไฟล์ที่แนบมา (เช่น PDF, สเปรดชีต) เป็นส่วนหนึ่งของอาร์เรย์ข้อความ โมเดลจะให้เหตุผลข้ามทุกรูปแบบ ตัวอย่างเช่น คุณสามารถขอให้เปรียบเทียบไดอะแกรมในรูปภาพกับข้อมูลในไฟล์ CSV และสร้างการวิเคราะห์ที่เป็นข้อความ โปรดทราบว่าการประมวลผลรูปภาพและไฟล์จะใช้โทเค็นจากหน้าต่างบริบท รูปภาพขนาดใหญ่อาจใช้โทเค็นนับพัน ดังนั้นควรวางแผนคำขอของคุณให้เหมาะสมเพื่อให้อยู่ในขอบเขต 1,050,000 โทเค็น
รูปแบบการป้อนไฟล์ครอบคลุมรูปแบบเอกสารทั่วไป เช่น PDF, Word, Excel, PowerPoint, ไฟล์ข้อความ และอาจรวมถึงรูปแบบภาพที่นอกเหนือจากภาพเว็บทั่วไป แม้ว่าชนิด MIME ของไฟล์ที่แน่นอนจะไม่ได้ระบุไว้ในข้อมูลที่ให้มา OrcaRouter น่าจะรองรับช่วงเดียวกันกับ endpoints ไฟล์ของ OpenAI เพื่อผลลัพธ์ที่ดีที่สุด ให้ใช้ไฟล์ที่เป็นข้อความ (PDF, TXT, โค้ด) เนื่องจากภาพจะถูกจัดการแยกต่างหากผ่านรูปแบบภาพ โมเดลสามารถดึงข้อความจากไฟล์และนำไปใช้ในการคิดวิเคราะห์ได้ หากคุณต้องการวิเคราะห์ภาพที่ฝังอยู่ในไฟล์ (เช่น PDF ที่มีรูปภาพ) ควรแยกภาพออกมาและส่งผ่านทางรูปแบบภาพ
GPQA Diamond เป็นเกณฑ์มาตรฐานที่ประกอบด้วยคำถามแบบหลายตัวเลือกในระดับบัณฑิตศึกษาในสาขาชีววิทยา ฟิสิกส์ และเคมี คะแนน 92.0 หมายความว่าโมเดลตอบคำถามเหล่านี้ถูกต้อง 92% ซึ่งเป็นผลลัพธ์ที่แข็งแกร่ง บ่งชี้ว่าโมเดลมีความสามารถในการใช้เหตุผลเชิงลึกและความรู้เฉพาะด้าน อย่างไรก็ตาม คะแนนจากเกณฑ์มาตรฐานไม่ได้รับประกันประสิทธิภาพที่สมบูรณ์แบบในทุกสถานการณ์จริง โมเดลอาจยังคงเกิดข้อผิดพลาดในงานที่ละเอียดอ่อนหรือหัวข้อที่อยู่นอกขอบเขตการฝึกฝน คะแนนนี้เป็นตัวชี้วัดเชิงเปรียบเทียบ: แสดงให้เห็นว่าโมเดลนี้มีประสิทธิภาพดีกว่าโมเดลรุ่นก่อนๆ หลายตัวในการทดสอบเฉพาะนี้ แต่สำหรับการประยุกต์ใช้งานที่สำคัญและเฉพาะด้าน ควรตรวจสอบผลลัพธ์เสมอ
ข้อดี ได้แก่ ความสามารถในการประมวลผลบริบทที่ยาวมาก รองรับหลายรูปแบบข้อมูล และสร้างผลลัพธ์ที่มีความยาวสูง คะแนน GPQA Diamond ที่สูงบ่งชี้ถึงความสามารถในการให้เหตุผลที่แข็งแกร่ง ข้อจำกัด: เช่นเดียวกับ LLM ทุกตัว มันสามารถสร้างข้อมูลที่ฟังดูน่าเชื่อถือแต่ไม่ถูกต้อง (ภาพหลอน) หน้าต่างบริบทที่ใหญ่หมายความว่าหากผู้ใช้ใส่ข้อมูลที่ขัดแย้งหรือไม่เกี่ยวข้องภายในบริบท โมเดลอาจมีปัญหาในการโฟกัสไปยังส่วนที่สำคัญ นอกจากนี้ เนื่องจากโมเดลมีขนาดใหญ่ ความหน่วงในการอนุมานอาจสูงกว่าโมเดลขนาดเล็ก จำนวนเอาต์พุตสูงสุดของโมเดลที่ 128,000 โทเคนนั้นมากแต่ก็ยังจำกัด การสร้างข้อความที่ยาวมากอาจถูกตัดทอนหากเอาต์พุตเกินขีดจำกัดนั้น ไม่มีการเปิดเผยตัวเลขความหน่วงหรือความเร็วต่อสาธารณะ
เกณฑ์มาตรฐานเฉพาะที่ให้ไว้คือ GPQA Diamond ที่ 92.0 สำหรับการเปรียบเทียบ โมเดล OpenAI รุ่นก่อนหน้า เช่น GPT-4 (สิงหาคม 2023) ได้คะแนนประมาณ 38.0 บน GPQA (ระดับสูงกว่าของ Diamond) GPT-4o (พฤษภาคม 2024) ได้คะแนนประมาณ 75-80 บน GPQA Diamond (เป็นที่รู้จักสาธารณะ) ดังนั้น โมเดลนี้แสดงถึงการปรับปรุง สำหรับเกณฑ์มาตรฐานอื่นๆ เช่น MMLU, HumanEval ฯลฯ ไม่ได้ให้ข้อมูลไว้ ผู้ใช้ควรถือว่ามีประสิทธิภาพสูงตามที่คาดหวังจากโมเดลเรือธงของ OpenAI ตัวสร้างความแตกต่างหลักคือขนาดบริบทและขนาดเอาต์พุต: GPT-4o มีบริบท 128K และเอาต์พุต 16K ในขณะที่โมเดลนี้มีบริบท 1.05M และเอาต์พุต 128K ดังนั้น สำหรับเอกสารที่ยาวมาก โมเดลนี้เป็นตัวเลือกที่ดีกว่า
ไม่มีเกณฑ์ชี้วัดแบบ multimodal (เช่น การบรรยายภาพ หรือการตอบคำถามจากภาพ) รวมอยู่ในข้อเท็จจริงที่ให้มา อย่างไรก็ตาม เนื่องจากโมเดลรองรับการป้อนข้อมูลรูปภาพและไฟล์ จึงสมเหตุสมผลที่จะสันนิษฐานว่าโมเดลทำงานได้ดีในงานด้านวิทัศน์-ภาษาโดยทั่วไป โดยอาจเทียบเท่าหรือดีกว่าความสามารถด้านวิทัศน์ของ GPT-4o ผู้ใช้ที่สนใจความแม่นยำเฉพาะด้าน multimodal ควรทดสอบโมเดลกับชุดข้อมูลของตนเอง คะแนน GPQA Diamond (เฉพาะข้อความ) ให้ข้อมูลพื้นฐานสำหรับการให้เหตุผล แต่ไม่ครอบคลุมการให้เหตุผลทางภาพ สำหรับงานที่ต้องอ่านข้อความจากรูปภาพ โมเดลใช้การรู้จำอักขระด้วยแสง (OCR) ภายใน แต่ไม่มีตัวเลขความแม่นยำของ OCR แยกต่างหากให้มา
ราคาสำหรับ openai/gpt-5.4-2026-03-05 บน OrcaRouter ไม่ได้เปิดเผยต่อสาธารณะในข้อมูลที่มีอยู่ โดยทั่วไปแล้ว โมเดลที่มีหน้าต่างบริบทขนาดใหญ่มากและขีดจำกัดเอาต์พุตสูงจะมีราคาต่อโทเคนที่สูงกว่าเนื่องจากทรัพยากรการคำนวณที่ต้องการ สำหรับราคาปัจจุบัน คุณควรดูที่แดชบอร์ด OrcaRouter หรือติดต่อฝ่ายสนับสนุนของพวกเขา เมื่อจัดทำงบประมาณ ให้พิจารณาว่าเอาต์พุตสูงสุดที่สูง (128K tokens) อาจทำให้ค่าใช้จ่ายต่อคำขอสูงขึ้นได้ แพลตฟอร์มบางแห่งเสนอส่วนลดแคชสำหรับพรอมต์ที่ซ้ำกัน ตรวจสอบเอกสารของ OrcaRouter สำหรับรายละเอียด สำหรับงานที่คำนึงถึงต้นทุน ให้ประเมินว่าโมเดลขนาดเล็กสามารถให้ผลลัพธ์ที่ยอมรับได้สำหรับส่วนหนึ่งของไปป์ไลน์หรือไม่
OrcaRouter อาจมีกลไกการแคชที่จัดเก็บพรอมต์ที่ถูกใช้ซ้ำข้ามคำขอไว้ชั่วคราวเพื่อลดต้นทุน ซึ่งพบได้ทั่วไปในผู้ให้บริการ API หลายราย สำหรับโมเดลที่มีบริบท 1.05M การแคชอาจมีประโยชน์เป็นพิเศษหากคุณใช้พรอมต์ระบบเดียวกันหรือเอกสารคงที่ขนาดใหญ่บ่อยๆ อย่างไรก็ตาม นโยบายการแคชเฉพาะสำหรับโมเดลนี้ไม่ได้ระบุรายละเอียดในข้อเท็จจริงที่ให้มา คุณอาจเปิดใช้งานการแคชได้โดยการตั้งค่าส่วนหัวที่เหมาะสมหรือใช้คุณสมบัติในตัวของ OrcaRouter หากไม่มีการแคช แต่ละคำขอจะประมวลผลบริบททั้งหมด ดังนั้นต้นทุนจะเพิ่มขึ้นเป็นเส้นตรงตามความยาวของอินพุต เพื่อการเพิ่มประสิทธิภาพ ควรประมวลผลอินพุตล่วงหน้าเพื่อลบเนื้อหาที่ไม่เกี่ยวข้องก่อนส่ง
ไม่มีตัวเลขราคาสำหรับโมเดลใดๆ ในข้อเท็จจริงที่ให้มา โดยทั่วไปแล้ว โมเดลที่มีหน้าต่างบริบท (context window) ใหญ่กว่าและวันที่เผยแพร่ใหม่กว่ามักจะมีราคาสูงกว่าโมเดลรุ่นก่อนหน้า GPT-4o ซึ่งมีบริบท 128K และเอาต์พุต 16K น่าจะมีราคาถูกกว่าโมเดลนี้ สำหรับคำขอสั้นๆ ที่เกิดขึ้นบ่อยครั้ง ต้นทุนที่ต่ำกว่าของ GPT-4o อาจจะประหยัดกว่า สำหรับงานเอกสารยาวๆ หน้าต่างบริบทของ GPT-4o อาจไม่เพียงพอ ทำให้ต้องแบ่งเป็นส่วนย่อยและเรียกใช้งานหลายครั้ง ในกรณีนั้น ต้นทุนต่อโทเคนที่สูงกว่าของโมเดลนี้อาจโดยรวมต่ำกว่าเพราะหลีกเลี่ยงการประมวลผลเพิ่มเติม ผู้ใช้ควรคำนวณประมาณการต้นทุนของตนเองตามรูปแบบการใช้งานจริง
ตั้งค่า base URL เป็น https://api.orcarouter.ai/v1 และใช้รหัสโมเดล "openai/gpt-5.4-2026-03-05" ใน body ของคำขอ API นี้เข้ากันได้อย่างสมบูรณ์กับ OpenAI Python client, curl, หรือไคลเอ็นต์ HTTP ใดๆ ที่รองรับ chat completions endpoint ตัวอย่างการใช้ไลบรารี openai ใน Python: ```python import openai client = openai.OpenAI(base_url="https://api.orcarouter.ai/v1", api_key="YOUR_KEY") response = client.chat.completions.create( model="openai/gpt-5.4-2026-03-05", messages=[{"role":"user","content":"Explain quantum computing"}], max_tokens=2048 ) ``` รองรับพารามิเตอร์มาตรฐานทั้งหมด อย่าลืมแทนที่ YOUR_KEY ด้วยคีย์ API ของ OrcaRouter
พารามิเตอร์ที่จำเป็นขั้นต่ำคือ "model" (สตริง ต้องเป็น "openai/gpt-5.4-2026-03-05") และ "messages" (อาร์เรย์ของออบเจ็กต์ข้อความ) แต่ละออบเจ็กต์ข้อความต้องการ "role" (system, user หรือ assistant) และ "content" สำหรับอินพุตแบบหลายรูปแบบ (multi-modal) content สามารถเป็นอาร์เรย์ของส่วนเนื้อหา (text, image_url หรือ file) โมเดลยังรองรับพารามิเตอร์ "max_tokens" (จำนวนเต็มสูงสุด 128,000) หากละไว้ โมเดลอาจสร้างผลลัพธ์จนถึงเงื่อนไขหยุด พารามิเตอร์เสริมอื่นๆ ได้แก่ temperature, top_p, frequency_penalty, presence_penalty, stop และ stream ทั้งหมดเป็นไปตามข้อกำหนด OpenAI Chat Completions
การย้ายข้อมูลเกี่ยวข้องกับการเปลี่ยน base URL และอาจต้องอัปเดต API key หากโค้ดของคุณปัจจุบันใช้ OpenAI Python client กับ base URL เริ่มต้น (api.openai.com) คุณเพียงแค่ต้องสร้าง instance ของ client โดยใช้ base_url="https://api.orcarouter.ai/v1" และ API key ของ OrcaRouter ของคุณ รหัสโมเดลเปลี่ยนจากชื่อโมเดล OpenAI (เช่น "gpt-5.4-2026-03-05") เป็น "openai/gpt-5.4-2026-03-05" (โปรดสังเกตคำนำหน้าผู้ให้บริการ) พารามิเตอร์อื่นๆ ทั้งหมดยังคงเหมือนเดิม ทดสอบด้วยคำขอแบบง่ายก่อน โมเดลนี้อาจมีพฤติกรรมแตกต่างเล็กน้อยจากโมเดลเดียวกันเมื่อเข้าถึงผ่าน OpenAI โดยตรง แต่ควรจะทำงานเหมือนกันในเชิงฟังก์ชันสำหรับกรณีการใช้งานส่วนใหญ่
GPT-4o (โดยเฉพาะเวอร์ชัน gpt-4o-2024-08-06) มีหน้าต่างบริบทขนาด 128,000 โทเคน และผลลัพธ์สูงสุดที่ 16,384 โทเคน ในทางตรงกันข้าม openai/gpt-5.4-2026-03-05 มีหน้าต่างบริบทขนาด 1,050,000 โทเคน (ใหญ่กว่าประมาณ 8.2 เท่า) และผลลัพธ์สูงสุดที่ 128,000 โทเคน (ใหญ่กว่าประมาณ 7.8 เท่า) สิ่งนี้ทำให้โมเดลรุ่นใหม่เหมาะสมกว่ามากสำหรับงานที่เกี่ยวข้องกับหนังสือทั้งเล่ม ฐานโค้ดขนาดใหญ่ หรือประวัติการสนทนาที่ยาวนาน และสำหรับการสร้างผลลัพธ์ที่ขยายออกไป เช่น รายงานฉบับเต็ม อย่างไรก็ตาม GPT-4o อาจมีการอนุมานที่เร็วกว่าและต้นทุนที่ต่ำกว่า ในแง่ของเกณฑ์มาตรฐาน คะแนน GPQA Diamond ของ GPT-4o ต่ำกว่า (ประมาณ 80) เมื่อเทียบกับ 92.0 ซึ่งบ่งชี้ถึงการใช้เหตุผลที่ดีกว่าในคำถามระดับบัณฑิตศึกษา สำหรับงานที่อยู่ในขอบเขตบริบทของ GPT-4o มันยังคงเป็นทางเลือกที่แข็งแกร่ง
GPT-4 Turbo (gpt-4-turbo-2024-04-09) มีหน้าต่างบริบท (context window) 128,000 โทเคน และเอาต์พุตสูงสุด 4,096 โทเคน คะแนน GPQA Diamond ของมันต่ำกว่าอย่างมีนัยสำคัญ (ประมาณ 38) ดังนั้น โมเดล 5.4 จึงมีประสิทธิภาพเหนือกว่าในด้านบริบท เอาต์พุต และการใช้เหตุผล เนื่องจาก GPT-4 Turbo เป็นรุ่นเก่า อาจยังคงถูกใช้สำหรับงานสั้นที่มีต้นทุนต่ำ แต่สำหรับงานที่ต้องการบริบทยาวหรือการใช้เหตุผลสูง โมเดลนี้เหนือกว่า โมเดลใหม่กว่ายังรองรับการป้อนข้อมูลรูปภาพและไฟล์แบบเนทีฟ ในขณะที่ความสามารถด้านวิทัศน์ของ GPT-4 Turbo ถูกนำมาใช้ในภายหลังและไม่ได้ถูกรวมเข้าด้วยกันมากนัก
OrcaRouter น่าจะมีโมเดล OpenAI อื่นๆ (เช่น openai/gpt-4o, openai/gpt-4-turbo) รวมถึงโมเดลจากผู้ให้บริการรายอื่นด้วย หากคุณต้องการหน้าต่างบริบทที่ใหญ่กว่า 128K tokens แต่เล็กกว่า 1.05M คุณอาจพิจารณาโมเดลอย่าง Claude 3.5 Sonnet ของ Anthropic (บริบท 200K) หรือ Gemini 1.5 Pro ของ Google (บริบท 1M) การเลือกขึ้นอยู่กับข้อกำหนดเฉพาะของคุณในด้านการให้เหตุผล การรองรับหลายรูปแบบ และความยาวของผลลัพธ์ โมเดลนี้โดดเด่นด้วยการผสมผสานระหว่างบริบทที่ใหญ่มากและคะแนนการให้เหตุผลที่สูง เพื่อผลลัพธ์ที่ดีที่สุด ควรทดสอบกรณีการใช้งานเฉพาะของคุณด้วยคำขอตัวอย่างผ่าน API ของ OrcaRouter เพื่อเปรียบเทียบคุณภาพของผลลัพธ์ข้ามโมเดล
เข้ากันได้กับ OpenAI — ใช้ SDK เดิมของคุณได้เลย
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-5.4-2026-03-05",
messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}],
)
print(response.choices[0].message.content)include_reasoningmax_completion_tokensmax_tokensreasoningresponse_formatseedstreamstructured_outputstool_choicetools| ระดับ | อินพุต / 1M โทเค็น | เอาต์พุต / 1M โทเค็น | อ่านแคช / 1M |
|---|---|---|---|
| ≤ 272K | $2.50 | $15.00 | $0.250 |
| ≤ ∞ | $5.00 | $22.50 | $0.500 |
| เลือกระดับชั้นตามจำนวนโทเค็นอินพุตของแต่ละคำขอ | |||
ประมาณการจากราคาตั้ง
ราคาแบบขั้นบันได — การประเมินนี้ใช้อัตราขั้นพื้นฐาน
เป็นเพียงการประเมิน — จำนวน token จริงขึ้นอยู่กับ tokenizer ของผู้ให้บริการ
GET /api/public/models/openai/gpt-5.4-2026-03-05เปิด @misc{orcarouter_gpt_5_4_2026_03_05,
title = {openai/gpt-5.4-2026-03-05 API},
author = {openai},
year = {n.d.},
howpublished = {OrcaRouter},
url = {https://www.orcarouter.ai/models/openai/gpt-5.4-2026-03-05}
}openai. (n.d.). openai/gpt-5.4-2026-03-05 API. OrcaRouter. https://www.orcarouter.ai/models/openai/gpt-5.4-2026-03-05