GPT-5.4 Pro คือโมเดลที่ล้ำหน้าที่สุดของ OpenAI ซึ่งสร้างขึ้นบนสถาปัตยกรรมแบบรวมของ GPT-5.4 ที่มีความสามารถในการใช้เหตุผลที่เพิ่มขึ้นสำหรับงานที่ซับซ้อนและมีความเสี่ยงสูง มีหน้าต่างบริบท (context window) ขนาดมากกว่า 1M+ token (922K input, 128K...
OpenAI GPT-5.4 Pro เป็นโมเดลภาษาขนาดใหญ่โดย OpenAI ที่มีหน้าต่างบริบทขนาด 1,050,000 โทเค็นและสามารถสร้างเอาต์พุตสูงสุด 128,000 โทเค็น รองรับอินพุตประเภทข้อความ รูปภาพ และไฟล์…
GPT-5.4 Pro มีความสามารถโดดเด่นในงานที่ต้องรักษาบริบทที่ยาวมาก เช่น การสรุปข้อความความยาวเท่าหนังสือทั้งเล่ม การวิเคราะห์ข้อมูลวิจัยจากหลายไฟล์ การสร้างรายงานที่ครอบคลุมพร้อมพื้นหลังที่กว้างขวาง การรักษาการสนทนาที่ยาวนานให้ต่อเนื่องกัน และการให้เหตุผลแบบหลายรูปแบบเหนือเอกสารที่มีรูปภาพ นอกจากนี้ ขีดจำกัดจำนวนโทเค็นผลลัพธ์ที่สูงยังช่วยให้สามารถสร้างเนื้อหาที่ยาวได้โดยไม่ต้องเรียกต่อเนื่องหลายครั้ง
สำหรับงานสั้นๆ ง่ายๆ เช่น การตอบคำถามเดียว การจำแนกข้อความ หรือการแปลประโยคสองสามประโยค โดยทั่วไปแล้วโมเดลขนาดเล็กที่มีความจุบริบทต่ำกว่า (เช่น GPT-4o Mini หรือ GPT-4.1 Nano) จะมีประสิทธิภาพมากกว่าในด้านต้นทุนและความหน่วงเวลา หน้าต่างบริบทขนาดใหญ่และความจุสูงของ GPT-5.4 Pro มาพร้อมกับการกำหนดราคาต่อโทเค็นที่สูงกว่าและเวลาตอบสนองที่ช้าลง เลือกใช้เฉพาะเมื่องานนั้นต้องการช่วงดังกล่าวจริงๆ
ใช่ GPT-5.4 Pro สามารถรับรูปภาพเป็นส่วนหนึ่งของการสนทนาหลายรอบที่มีบริบทรวมขนาดใหญ่มาก คุณสามารถรวมรูปภาพหลายภาพสลับกับข้อความได้ทั้งหมดภายในขีดจำกัด 1,050,000 โทเค็น รูปภาพแต่ละภาพใช้โทเค็นตามสัดส่วนของความละเอียด ซึ่งทำให้สามารถทำงานต่างๆ เช่น การวิเคราะห์หลายหน้าของหนังสือที่สแกนพร้อมรูปประกอบ หรือการทบทวนบทเรียนแบบภาพทีละขั้นตอนที่มีรูปภาพประกอบในระยะยาว
ใช่ ในฐานะส่วนหนึ่งของ API ที่เข้ากันได้กับ OpenAI รองรับการเรียกใช้ฟังก์ชันและการใช้เครื่องมือ คุณสามารถกำหนดฟังก์ชันต่างๆ และให้โมเดลตัดสินใจเมื่อจะเรียกใช้ฟังก์ชันเหล่านั้น หน้าต่างบริบทขนาดใหญ่ช่วยให้สามารถจัดเก็บประวัติการเรียกใช้เครื่องมือจำนวนมาก ทำให้สามารถทำงานแบบ agentic workflows ที่ขยายระยะเวลายาวนานในเซสชันที่ยาว ซึ่งมีประโยชน์สำหรับระบบอัตโนมัติที่ซับซ้อนซึ่งต้องใช้ขั้นตอนการให้เหตุผลและการดึงข้อมูลภายนอกหลายขั้นตอน
ณ ข้อมูลปัจจุบัน ยังไม่มีคะแนน benchmark ที่เผยแพร่ต่อสาธารณะสำหรับ OpenAI GPT-5.4 Pro ประสิทธิภาพของโมเดลในเมตริกมาตรฐาน เช่น MMLU, HumanEval หรือ GSM8K ยังไม่ถูกเปิดเผย หากไม่มีข้อมูลดังกล่าว การเปรียบเทียบประสิทธิภาพโดยตรงกับโมเดลอื่นๆ (เช่น GPT-5.3 Pro หรือ Claude 4) ก็ไม่สามารถทำได้ ผู้ใช้ควรประเมินโมเดลภายในตามงานเฉพาะของตนเพื่อพิจารณาความเหมาะสม
การประมวลผล 1,050,000 โทเค็นในคำขอเดียวจะเพิ่มเวลาในการรับโทเค็นแรกและเวลาแฝงโดยรวมอย่างมีนัยสำคัญ โมเดลต้องคำนวณความสนใจ (attention) ทั่วทั้งบริบท ซึ่งเป็นงานที่ใช้ทรัพยากรการคำนวณสูง ความแม่นยำในงานที่อยู่ใกล้กับจุดสิ้นสุดของบริบทอาจลดลงหากโมเดลมีปัญหาในการค้นหาข้อมูลที่เกี่ยวข้อง นี่เป็นข้อจำกัดที่ทราบกันดีสำหรับโมเดลบริบทยาวทั้งหมด เพื่อผลลัพธ์ที่ดีที่สุด ให้วางข้อมูลสำคัญไว้ใกล้กับจุดเริ่มต้นหรือจุดสิ้นสุด
ข้อจำกัดหลัก ได้แก่: ต้นทุนต่อโทเค็นที่สูงกว่าเมื่อเปรียบเทียบกับโมเดลขนาดเล็ก เวลาตอบสนองที่ช้าลงเนื่องจากการประมวลผลบริบทที่ยาว ความแม่นยำที่อาจลดลงสำหรับรายละเอียดที่ซ่อนอยู่ตรงกลางของบริบทขนาดใหญ่ และการขาดผลงานเกณฑ์มาตรฐานที่ได้รับการตรวจสอบต่อสาธารณะ นอกจากนี้ ผลลัพธ์สูงสุดที่ 128,000 โทเค็น แม้จะมีขนาดใหญ่ แต่ก็อาจยังคงต้องเรียกใช้หลายครั้งสำหรับการสร้างข้อความที่ยาวมาก โมดอลิตีของอินพุตถูกจำกัดเฉพาะข้อความ รูปภาพ และไฟล์; เสียงและวิดีโอไม่ได้รับการสนับสนุนโดยตรง
โมเดลที่มีบริบททั่วไป 128,000 โทเค็น (เช่น GPT-4o) ไม่สามารถจัดการกับอินพุตที่มีขนาดใหญ่กว่าขีดจำกัดนั้นได้ ความจุ 1,050,000 โทเค็นของ GPT-5.4 Pro ช่วยให้ประมวลผลข้อความในคำขอเดียวได้มากกว่าประมาณ 8 เท่า ซึ่งทำให้ดีกว่าสำหรับการวิเคราะห์เอกสารยาว แต่อาจมากเกินความจำเป็นสำหรับงานสั้น การแลกเปลี่ยนคือการสอบถามจากโมเดลขนาดเล็กเสร็จเร็วกว่าและมีค่าใช้จ่ายน้อยกว่า เกณฑ์มาตรฐานจากโมเดลที่มีขนาดใกล้เคียงกันชี้ให้เห็นว่าประสิทธิภาพอาจเทียบเคียงได้ในงานที่อยู่ในขอบเขตความจุที่เล็กกว่า
ราคาสำหรับ GPT-5.4 Pro ไม่ได้เปิดเผยต่อสาธารณะในข้อมูลที่ให้มา โดยทั่วไปแล้ว โมเดลที่มีหน้าต่างบริบทขนาดใหญ่มากจะคิดค่าบริการตามจำนวนโทเค็นทั้งอินพุตและเอาต์พุต ซึ่งมักจะมีราคาสูงกว่าเมื่อเทียบกับรุ่นที่เล็กกว่า OrcaRouter คิดค่าบริการตามการใช้งานโทเค็นทั้งหมด ผู้ใช้ควรตรวจสอบหน้าราคาของ OrcaRouter สำหรับอัตราปัจจุบัน เนื่องจากบริบทที่ใหญ่โต แม้แต่คำขอเพียงครั้งเดียวก็สามารถใช้โทเค็นหลายล้านตัว ดังนั้นค่าใช้จ่ายจึงอาจสะสมอย่างรวดเร็ว
ข้อเสียหลักคือการใช้โทเค็น คำขอเดียวที่ใช้บริบทเต็มจำนวน 1,050,000 โทเค็นจะมีต้นทุนสูงกว่าคำขอที่ใช้ 4,000 โทเค็นหลายเท่า สำหรับแอปพลิเคชันที่คำถามส่วนใหญ่สั้น GPT-5.4 Pro มักจะไม่มีประสิทธิภาพทางเศรษฐกิจ ลองพิจารณาแคชบริบทที่ใช้บ่อย หรือใช้โมเดลที่ถูกกว่าสำหรับการกรองเบื้องต้น ผู้ใช้บางรายอาจได้รับประโยชน์จากฟีเจอร์การแคชของ OrcaRouter เพื่อหลีกเลี่ยงการประมวลผลบริบทที่ซ้ำกัน
OrcaRouter อาจมีกลไกการแคชที่สามารถแคชคำนำหน้าของพรอมต์หรือบล็อกบริบททั้งหมดได้ เมื่อมีการส่งอินพุตเดียวกันซ้ำ ๆ การแคชสามารถหลีกเลี่ยงการประมวลผลโทเค็นซ้ำ ซึ่งช่วยลดทั้งต้นทุนและความหน่วง สำหรับ GPT-5.4 Pro การแคชคำนำหน้าที่ยาวและพบได้บ่อย (เช่น พรอมต์ระบบและเอกสาร) จะมีประโยชน์เป็นพิเศษ ตรวจสอบเอกสารของ OrcaRouter สำหรับนโยบายการแคชและราคาที่เฉพาะเจาะจง
ใช้จุดสิ้นสุด chat completions มาตรฐานพร้อม URL ฐาน https://api.orcarouter.ai/v1 ตั้งค่าพารามิเตอร์ model เป็น openai/gpt-5.4-pro ตัวอย่างการใช้ 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": "สรุปหนังสือ 10,000 หน้านี้"}], "max_tokens": 128000 }' ตรวจสอบให้แน่ใจว่าคีย์ API ของคุณมีสิทธิ์เข้าถึงโมเดลนี้
API รองรับพารามิเตอร์การสนทนา OpenAI chat completions มาตรฐานทั้งหมด: model, messages, max_tokens, temperature, top_p, n, stream, stop, presence_penalty, frequency_penalty, logit_bias, user, tools, tool_choice และ response_format สำหรับ GPT-5.4 Pro สามารถตั้งค่า max_tokens ได้สูงสุด 128,000 ข้อจำกัดของหน้าต่างบริบทรวมทั้งโทเคนอินพุตและเอาต์พุต ตรวจสอบให้แน่ใจว่าโทเคนทั้งหมด (messages + max_tokens) ไม่เกิน 1,050,000
แก้ไข base URL ของแอปพลิเคชันของคุณเป็น https://api.orcarouter.ai/v1 และเปลี่ยนรหัสโมเดลเป็น openai/gpt-5.4-pro ใช้คีย์ API ของ OrcaRouter แทนคีย์ของ OpenAI หากโค้ดที่มีอยู่ของคุณใช้ OpenAI Python SDK ให้อัปเดต base_url และชื่อโมเดล ไม่จำเป็นต้องเปลี่ยนแปลงโค้ดอื่นใด ตรวจสอบให้แน่ใจว่าคีย์ API ของคุณมีสิทธิ์สำหรับโมเดลนี้ ทดสอบด้วยบริบทเล็กๆ ก่อนเพื่อยืนยันความเข้ากันได้
ใช่ การสตรีมได้รับการสนับสนุนโดยการตั้งค่าพารามิเตอร์ stream เป็น true API จะส่งคืนข้อมูลส่วนย่อย (chunks) พร้อมเนื้อหาเดลต้า (delta content) เช่นเดียวกับการสตรีมมาตรฐานของ OpenAI โปรดทราบว่าเนื่องจากบริบทที่กว้างขวาง เวลาจนถึงโทเค็นแรก (time-to-first-token) อาจนานกว่าเมื่อเทียบกับโมเดลขนาดเล็ก การสตรีมสามารถช่วยแสดงผลลัพธ์บางส่วนให้กับผู้ใช้ในขณะที่กำลังสร้างคำตอบเต็ม ใช้ endpoint chat.completions เดียวกันกับ stream: true
หากไม่มีคะแนน benchmark การเปรียบเทียบประสิทธิภาพโดยตรงนั้นไม่สามารถทำได้ อย่างไรก็ตาม หน้าต่างบริบทของ GPT-5.4 Pro ที่มีขนาด 1,050,000 โทเคนนั้นใหญ่กว่า GPT-5.3 Pro ทั่วไป (ซึ่งน่าจะมีบริบทที่เล็กกว่า) เอาต์พุตสูงสุดที่ 128,000 โทเคนก็เกินกว่ารุ่นก่อนหน้า ในด้านรูปแบบอินพุต ทั้งสองรุ่นรองรับข้อความ รูปภาพ และไฟล์ ความแตกต่างที่สำคัญคือความจุของบริบท ซึ่งทำให้ GPT-5.4 Pro เหมาะกับเอกสารที่ยาวมากกว่า
Claude 4 Opus by Anthropic ยังมีหน้าต่างบริบทขนาดใหญ่ (โดยทั่วไปประมาณ 200,000 โทเคน) หน้าต่าง 1,050,000 โทเคนของ GPT-5.4 Pro มีขนาดใหญ่กว่าอย่างมีนัยสำคัญ อย่างไรก็ตาม Claude 4 Opus อาจมีจุดแข็งที่แตกต่างในเรื่องความแม่นยำและความปลอดภัย ทั้งสองรุ่นรองรับอินพุตแบบหลายรูปแบบ หากไม่มีเกณฑ์มาตรฐานสาธารณะ ผู้ใช้ควรประเมินด้วยข้อมูลของตนเอง OrcaRouter อาจเสนอทั้งสองโมเดลเพื่อการเปรียบเทียบแบบเคียงข้างกัน
Gemini Ultra 2 โดย Google รองรับหน้าต่างบริบทสูงสุดถึง 1,000,000 โทเค็น (ในบางการกำหนดค่า) คล้ายกับ GPT-5.4 Pro ทั้งสองมีความสามารถในการเอาต์พุตสูงสุดที่มาก Gemini Ultra 2 ยังรองรับการป้อนข้อมูลรูปภาพและวิดีโอ ในขณะที่ GPT-5.4 Pro ไม่รองรับวิดีโอโดยตรง การเลือกอาจขึ้นอยู่กับข้อกำหนดของงานเฉพาะและความเข้ากันได้ของระบบนิเวศ OrcaRouter ให้การเข้าถึงโมเดลทั้งสองผ่าน API เดียวกัน
สำหรับคำค้นหาที่มีขนาดไม่เกิน 128,000 tokens หรือน้อยกว่า โมเดลอย่าง GPT-5.2 Turbo, GPT-4o Mini หรือ Claude 3 Haiku มีความคุ้มค่าและเร็วกว่า หากงานที่ทำเกี่ยวข้องกับข้อความเท่านั้น (ไม่มีรูปภาพ) โมเดลที่ประมวลผลเฉพาะข้อความขนาดเล็กก็ยิ่งถูกกว่า GPT-5.4 Pro เหมาะที่จะสงวนไว้สำหรับกรณีที่บริบทขนาดใหญ่เป็นสิ่งจำเป็น เช่น การวิเคราะห์หนังสือทั้งเล่มหรือไฟล์บันทึกขนาดใหญ่ สำหรับการสนทนาทั่วไปแล้ว ถือว่าเกินความจำเป็น
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-pro",
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 |
|---|---|---|
| ≤ 272K | $30.00 | $180.00 |
| ≤ ∞ | $60.00 | $270.00 |
| เลือกระดับชั้นตามจำนวนโทเค็นอินพุตของแต่ละคำขอ | ||
ประมาณการจากราคาตั้ง
ราคาแบบขั้นบันได — การประเมินนี้ใช้อัตราขั้นพื้นฐาน
เป็นเพียงการประเมิน — จำนวน token จริงขึ้นอยู่กับ tokenizer ของผู้ให้บริการ
GET /api/public/models/openai/gpt-5.4-proเปิด @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