OpenAI's GPT-5.4 mini รุ่นย่อยที่รองรับจำนวนโทเค็นเอาต์พุตสูงสุด 128k, GPQA Diamond 87.5, ราคา $0.75/$4.50 ต่อ 1M โทเค็น ผ่าน OrcaRouter
openai/gpt-5.4-mini-2026-03-17 เป็นรุ่นที่มีขนาดเล็กกว่าและคุ้มค่ากว่าของโมเดล GPT-5.4 ของ OpenAI โดยเผยแพร่เมื่อวันที่ 17 มีนาคม 2026 โมเดลนี้โฮสต์บน OrcaRouter และเข้าถึงผ่าน API ที่เข้ากันได้กับ…
โมเดลทำงานได้ดีในด้านการใช้เหตุผลระดับบัณฑิตศึกษา ดังที่ระบุโดยคะแนน GPQA Diamond ที่ 87.5 โดยสามารถจัดการกับการตอบคำถามที่ซับซ้อน การสร้างโค้ด การแก้ปัญหาทางคณิตศาสตร์ และการใช้เหตุผลแบบหลายรูปแบบ ข้อจำกัดด้านเอาต์พุตที่ยาวทำให้เหมาะสำหรับการสร้างรายงานทั้งฉบับ ไฟล์โค้ด หรือการวิเคราะห์ที่ยาวในคำตอบเดียว
กรณีการใช้งานที่เหมาะสม ได้แก่ การสร้างเนื้อหาแบบยาว (บทความ เรื่องราว เอกสาร) สูงสุดถึง 128k tokens; การประมวลผลและตอบคำถามเกี่ยวกับรูปภาพหรือไฟล์; การทำงานเชิงเหตุผลแบบหลายขั้นตอน เช่น การดีบักหรือการสกัดข้อมูล; และแอปพลิเคชันใด ๆ ที่ต้นทุนต่อ token เป็นข้อกังวลหลัก แต่ยังคงต้องการคุณภาพการใช้เหตุผลที่สูง
ในขณะที่รุ่นย่อย (mini variant) ได้คะแนน 87.5 บน GPQA Diamond แต่โมเดล GPT-5.4 ที่ใหญ่กว่าอาจมีคะแนนดิบที่สูงกว่าในการวัดผลเดียวกัน รุ่นย่อยยังมีเอาต์พุตสูงสุดคงที่ที่ 128k โทเคน; ไม่สามารถสร้างการตอบสนองที่ยาวขึ้นโดยไม่ต้องเรียกซ้ำ นอกจากนี้ยังอาจมีประสิทธิภาพต่ำกว่าในโดเมนที่เฉพาะเจาะจงหรือเฉพาะทางอย่างมาก ซึ่งโมเดลที่ใหญ่กว่าที่มีฐานความรู้กว้างกว่าจะได้เปรียบ
สำหรับงานที่ไม่ต้องใช้ความสามารถในการให้เหตุผลสูง เช่น การจำแนกข้อความอย่างง่าย การแปล หรือการสรุปความพื้นฐาน โมเดลที่เล็กกว่าหรือราคาถูกกว่า (เช่น ตัวแปร GPT-3.5) อาจเพียงพอ หากปริมาณงานเป็นข้อความล้วน ๆ และมีเอาต์พุตสั้น โมเดลราคาประหยัดที่พร้อมใช้งานบน OrcaRouter สามารถลดค่าใช้จ่ายลงได้อีก ประเมินว่าคุณภาพระดับ GPQA Diamond จำเป็นสำหรับแอปพลิเคชันเฉพาะของคุณหรือไม่
GPQA Diamond เป็นเกณฑ์มาตรฐานที่ประกอบด้วยคำถามระดับบัณฑิตศึกษาทางฟิสิกส์ เคมี ชีววิทยา และวิทยาศาสตร์อื่นๆ คะแนน 87.5 หมายความว่าโมเดลตอบคำถามในชุดข้อมูลนั้นได้ถูกต้อง 87.5% ซึ่งจัดอยู่ในระดับการใช้เหตุผลที่แข็งแกร่ง เทียบเท่าหรือเหนือกว่าโมเดลขนาดใหญ่รุ่นก่อนหน้าบางรุ่น อย่างไรก็ตาม คะแนนเกณฑ์มาตรฐานไม่ได้รับประกันประสิทธิภาพในโลกความเป็นจริง และควรทดสอบกับงานเฉพาะด้าน
ความหน่วง (Latency) ไม่ได้ถูกระบุโดยตรงในข้อเท็จจริงที่ให้มา ในฐานะที่เป็นรุ่นย่อยขนาดเล็ก (mini variant) คาดว่าจะเร็วกว่าและคุ้มค่ากว่าค่าใช้จ่ายเมื่อเทียบกับ GPT-5.4 ขนาดเต็ม แต่ความเร็วจริงขึ้นอยู่กับขนาดของคำขอ ความยาวของผลลัพธ์ และโหลดปัจจุบันของ OrcaRouter ผู้ใช้ควรทดสอบวัดประสิทธิภาพ (benchmark) ด้วย payload ของตนเองเพื่อประเมินเวลาต่อการตอบกลับ โมเดลไม่มีอัตราจำกัด (rate limit) ที่ระบุไว้; สิ่งนั้นจัดการโดย OrcaRouter
คะแนน 87.5 จาก GPQA Diamond เป็นเพียงตัวเลข benchmark เดียวที่ให้มา ซึ่งบ่งบอกถึงความสามารถที่แข็งแกร่งในการใช้เหตุผลระดับบัณฑิตศึกษาทางวิทยาศาสตร์ โมเดลนี้ยังรองรับอินพุตแบบ multimodal และเอาต์พุตที่ยาว ซึ่งไม่ได้วัดโดย GPQA แต่เป็นจุดแข็งเพิ่มเติมสำหรับการใช้งานจริง ราคาของมันแข่งขันได้เมื่อเทียบกับระดับคุณภาพที่บ่งชี้โดย benchmark ตัวเดียวนี้
คะแนนการวัดประสิทธิภาพอาจไม่ครอบคลุมทุกสถานการณ์ในโลกจริง การทดสอบ GPQA Diamond เป็นแบบปรนัยและอาจไม่สะท้อนคุณภาพของการสร้างข้อความแบบปลายเปิด ประสิทธิภาพของโมเดลในด้านการเขียนเชิงสร้างสรรค์ การสร้างโค้ด หรืองานที่เกี่ยวข้องกับความปลอดภัย ไม่ได้ถูกบันทึกในตัวเลขนี้ นอกจากนี้ รุ่นย่อ (mini variant) อาจมีความกว้างของความรู้ที่ลดลงเมื่อเทียบกับ GPT-5.4 เต็มรุ่น ควรตรวจสอบความถูกต้องของโมเดลกับข้อมูลของคุณเองเสมอ
ราคาคือ $0.75 ต่อล้านโทเค็นอินพุต และ $4.50 ต่อล้านโทเค็นเอาต์พุต นี่คืออัตราที่แน่นอนที่เรียกเก็บโดย OpenAI โดยไม่มีส่วนเพิ่มจาก OrcaRouter อินพุตหมายถึงจำนวนโทเค็นทั้งหมดของพรอมต์ผู้ใช้ (รวมถึงข้อความระบบ, รูปภาพที่ถูกแปลงเป็นโทเค็น, และข้อความในไฟล์) เอาต์พุตคือจำนวนโทเค็นของการตอบสนองของโมเดล
เมื่อเทียบกับโมเดลขนาดใหญ่อย่าง GPT-5.4 full แล้ว ตัวแปร mini นี้มีราคาถูกกว่าต่อโทเค็น อย่างไรก็ตาม อาจต้องใช้การตั้งค่าพรอมต์ที่ระมัดระวังมากขึ้นหรือลองหลายครั้งสำหรับงานที่ซับซ้อน ซึ่งอาจเพิ่มปริมาณการใช้โทเค็นทั้งหมด สำหรับการใช้งานปริมาณมาก ค่าบริการต่อโทเค็นที่ต่ำกว่าสามารถนำมาซึ่งการประหยัดที่มีนัยสำคัญ แต่ถ้าคุณภาพผลลัพธ์มีความสำคัญและงานนั้นท้าทายมาก โมเดล full อาจลดต้นทุนรวมโดยต้องเรียกใช้งานน้อยครั้งกว่า
ข้อเท็จจริงที่ให้มาไม่ได้กล่าวถึงโปรแกรมแคชหรือส่วนลดใดๆ OrcaRouter ส่งผ่านราคาของ OpenAI โดยไม่มีมาร์กอัป ส่วนลดตามปริมาณหรือการแคชพร้อมท์ใดๆ จะต้องเสนอโดย OpenAI โดยตรง ตรวจสอบเอกสารของ OpenAI สำหรับอัตราการป้อนข้อมูลที่แคชไว้หากมีให้ ในขณะนี้ อัตราคงที่จะถูกเรียกเก็บต่อรอบการเรียกเก็บเงินตามจำนวนโทเค็นทั้งหมดที่ใช้
ปรับค่าใช้จ่ายให้เหมาะสมโดยรักษา input prompt ให้กระชับ ใช้ system messages เพื่อจำกัดหัวข้อ และหลีกเลี่ยงการป้อนรูปภาพหรือไฟล์ที่ไม่จำเป็นซึ่งอาจเพิ่มจำนวน token สำหรับ output ที่ยาวมาก ให้พิจารณาแบ่งเนื้อหาออกเป็นหลายๆ คำขอหากไม่จำเป็นต้องใช้ full 128k output บ่อยๆ ติดตามการใช้งาน token ผ่าน logs ของ OrcaRouter และตั้งค่า max_tokens เป็นความยาวขั้นต่ำที่ยอมรับได้สำหรับแต่ละงาน
ใช้จุดสิ้นสุดที่เข้ากันได้กับ OpenAI ที่ https://api.orcarouter.ai/v1 โดยใช้รหัสโมเดล "openai/gpt-5.4-mini-2026-03-17" ตรวจสอบสิทธิ์ด้วยคีย์ API ของ OrcaRouter ของคุณในส่วนหัว Authorization ส่งคำขอ chat completion โดยตั้งค่าฟิลด์ model เป็นสตริงที่แน่นอนนั้น ตัวอย่าง: curl https://api.orcarouter.ai/v1/chat/completions -H "Authorization: Bearer $API_KEY" -d '{"model":"openai/gpt-5.4-mini-2026-03-17","messages":[{"role":"user","content":"Hello"}],"max_tokens":1000}'
API รองรับพารามิเตอร์การสนทนาแบบสมบูรณ์ของ OpenAI มาตรฐาน: model (จำเป็น), messages, max_tokens, temperature, top_p, frequency_penalty, presence_penalty, stop, stream และอื่นๆ สำหรับอินพุตแบบหลายรูปแบบ (multimodal) ให้รวมบล็อกเนื้อหาที่มีประเภท "text" และ "image_url" ในข้อความของผู้ใช้ สามารถเพิ่มไฟล์ได้โดยระบุเนื้อหาเป็นข้อความหรือ embeddings OrcaRouter จะแปลสิ่งเหล่านี้ให้ถูกต้องตามโมเดลที่อยู่ภายใต้
หากคุณกำลังใช้โมเดล OpenAI อื่นผ่าน OrcaRouter ให้เปลี่ยนสตริงโมเดลเป็น "openai/gpt-5.4-mini-2026-03-17" ทดสอบกับตัวอย่างพรอมต์ของคุณเพื่อให้แน่ใจว่าคุณภาพของเอาต์พุตเป็นไปตามความคาดหวัง ปรับ max_tokens หากคุณใช้ขีดจำกัดเอาต์พุตที่น้อยกว่า โมเดลนี้รองรับสูงสุด 128k ไม่จำเป็นต้องเปลี่ยนแปลง API อื่นๆ ติดตามการเปลี่ยนแปลงราคาจากอัตราของโมเดลก่อนหน้าของคุณ
ไม่มีเกณฑ์วัดเปรียบเทียบให้ gpt-4o เป็นโมเดลรุ่นก่อนหน้าจาก OpenAI ที่มีสถาปัตยกรรมที่แตกต่าง gpt-5.4-mini เป็นมินิโมเดลที่ใหม่กว่า จากคะแนน GPQA Diamond (หาก gpt-4o ได้คะแนนน้อยกว่า 87.5) มันอาจทำได้ดีกว่า gpt-4o ในด้านการใช้เหตุผล อย่างไรก็ตาม gpt-4o อาจมีข้อได้เปรียบในด้านความเร็วหรือความรู้ที่กว้างกว่า ผู้ใช้ควรประเมินผลจากงานของตนเอง
ในบรรดาโมเดลขนาดเล็ก รุ่นนี้ให้ขีดจำกัดเอาต์พุตที่ใหญ่ (128k โทเคน) และการรับอินพุตแบบหลายรูปแบบ คะแนน GPQA Diamond ที่ 87.5 เป็นสิ่งที่แยกความแตกต่างด้านคุณภาพการให้เหตุผล โมเดลขนาดเล็กอื่นๆ จาก OpenAI หรือบุคคลที่สามอาจมีความสามารถในการให้เหตุผลที่ต่ำกว่าหรือขีดจำกัดเอาต์พุตที่สั้นกว่า ราคาที่ $0.75/$4.50 ต่อล้านโทเคนเป็นการแข่งขันสำหรับระดับคุณภาพ แต่ควรเปรียบเทียบต้นทุนรวมต่องานที่เสร็จสมบูรณ์เสมอ
โมเดลโอเพนซอร์สอาจมีค่าใช้จ่าย API ที่ต่ำกว่าหรือไม่มีเลย แต่จำเป็นต้องตั้งค่าและบำรุงรักษาโครงสร้างพื้นฐาน โมเดลนี้มีขีดจำกัดเอาต์พุต 128k และประสิทธิภาพ GPQA Diamond 87.5 ซึ่งอาจเหนือกว่าโมเดลโอเพนซอร์สหลายตัว อย่างไรก็ตาม โมเดลโอเพนซอร์สสามารถปรับละเอียดได้โดยไม่มีค่าใช้จ่ายต่อโทเค็น การเลือกขึ้นอยู่กับว่าคุณต้องการความสะดวกในการจ่ายตามการใช้งาน หรือการควบคุมแบบโฮสต์เอง
เข้ากันได้กับ OpenAI — ใช้ SDK เดิมของคุณได้เลย
https://api.orcarouter.ai/v1import os
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.orcarouter.ai/v1",
api_key=os.environ["ORCAROUTER_API_KEY"],
)
response = client.chat.completions.create(
model="openai/gpt-5.4-mini-2026-03-17",
messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}],
)
print(response.choices[0].message.content)include_reasoningmax_completion_tokensmax_tokensreasoningresponse_formatseedstreamstructured_outputstool_choicetools| อินพุต / 1M โทเค็น | $0.750 |
|---|---|
| เอาต์พุต / 1M โทเค็น | $4.50 |
| อ่านแคช / 1M | $0.075 |
| สกุลเงิน | USD |
ประมาณการจากราคาตั้ง
เป็นเพียงการประเมิน — จำนวน token จริงขึ้นอยู่กับ tokenizer ของผู้ให้บริการ
สิ่งที่นักพัฒนาพูดถึงในสัปดาห์นี้
GET /api/public/models/openai/gpt-5.4-mini-2026-03-17เปิด @misc{orcarouter_gpt_5_4_mini_2026_03_17,
title = {openai/gpt-5.4-mini-2026-03-17 API},
author = {openai},
year = {n.d.},
howpublished = {OrcaRouter},
url = {https://www.orcarouter.ai/models/openai/gpt-5.4-mini-2026-03-17}
}openai. (n.d.). openai/gpt-5.4-mini-2026-03-17 API. OrcaRouter. https://www.orcarouter.ai/models/openai/gpt-5.4-mini-2026-03-17