OpenAI GPT-5.4 Pro พร้อมบริบท 1.05M และเอาต์พุต 128K เข้าถึงผ่าน OrcaRouter API
openai/gpt-5.4-pro-2026-03-05 เป็นโมเดลภาษาขนาดใหญ่จาก OpenAI เข้าถึงผ่าน API ของ OrcaRouter เป็นรุ่นหนึ่งของซีรีส์ GPT-5.4 Pro ที่เผยแพร่เมื่อวันที่ 5 มีนาคม 2026 โมเดลรองรับรูปแบบอินพุตสามแบบ:…
โมเดลนี้มีความสามารถโดดเด่นในงานที่ต้องเข้าใจบริบทที่ยาวและข้อมูลหลายรูปแบบ มันสามารถสรุปเอกสารที่มีโทเค็นมากกว่าล้านโทเค็น ตอบคำถามโดยอิงจากแหล่งข้อมูลที่มีรายละเอียด และสร้างรายงานที่ครอบคลุม ในด้านการเขียนโค้ด มันสามารถดีบัก อธิบาย และปรับโครงสร้างฐานโค้ดขนาดใหญ่ได้ รองรับการแปล การเขียนเชิงสร้างสรรค์ และการดึงข้อมูลจากไฟล์ ความสามารถแบบหลายรูปแบบของมันช่วยให้วิเคราะห์ภาพ (เช่น ภาพหน้าจอ ไดอะแกรม) และตีความเนื้อหาของไฟล์พร้อมกัน ทำให้สามารถทำงานที่ซับซ้อน เช่น การประมวลผลใบแจ้งหนี้อัตโนมัติ หรือการตรวจทานเอกสารทางวิทยาศาสตร์
กรณีการใช้งานที่ดีที่สุด ได้แก่ การประมวลผลไฟล์คดีทางกฎหมายทั้งชุด การวิเคราะห์คู่มือทางเทคนิคที่มีความยาวหลายร้อยหน้า การสร้างเนื้อหาในรูปแบบยาว เช่น หนังสือหรือร่างบทภาพยนตร์ และการดำเนินการให้เหตุผลที่ซับซ้อนบนชุดข้อมูลขนาดใหญ่ ในสภาพแวดล้อมขององค์กร สามารถใช้สำหรับการตรวจสอบสัญญา การตรวจสอบการปฏิบัติตามข้อกำหนด และการจัดการความรู้ที่เอกสารมีความยาว นักพัฒนาได้รับประโยชน์จากความสามารถในการรักษาบริบทในโค้ดเบสขนาดใหญ่มากสำหรับการตรวจสอบโค้ด การสร้างเอกสาร และการปรับโครงสร้างโค้ด งานแบบหลายรูปแบบ เช่น การตีความแผนภูมิ ภาพทางการแพทย์ หรือบันทึกที่เขียนด้วยลายมือควบคู่กับข้อความ ก็เป็นแอปพลิเคชันที่แข็งแกร่งเช่นกัน
เลือกโมเดลที่มีราคาถูกกว่าสำหรับงานประมวลผลในระดับประโยคสั้น งานจำแนกประเภทง่ายๆ หรือสถานการณ์ที่ต้องการปริมาณงานสูง ซึ่งไม่จำเป็นต้องใช้บริบทขนาดใหญ่ สำหรับการแชทครั้งเดียว การแปลข้อความสั้นๆ หรือการสรุปบทความสั้นๆ โมเดลที่มีหน้าต่างบริบทขนาดเล็กกว่า (เช่น 128K tokens) จะให้ต้นทุนที่ต่ำกว่าและตอบสนองได้เร็วขึ้น อีกทั้งหากอินพุตของคุณเป็นข้อความล้วนและมีขนาดต่ำกว่า 100K tokens โมเดลขนาดเล็กกว่าก็อาจเพียงพอ หน้าต่างบริบทขนาด 1.05M token เพิ่มภาระในการคำนวณ การใช้หน้าต่างนี้กับพรอมต์ขนาดเล็กจึงไม่มีประสิทธิภาพ ให้ประเมินความยาวอินพุตเฉลี่ยและความซับซ้อนของงานเพื่อตัดสินใจ
โมเดลจะประมวลผลเอกสารยาวในการผ่านบริบทครั้งเดียว โดยใช้กลไกการใส่ใจเพื่อเชื่อมโยงข้อมูลตลอดทั้งหน้าต่าง สามารถดึงข้อเท็จจริงได้อย่างแม่นยำ คิดวิเคราะห์ และสร้างสรุปที่สอดคล้องกันได้ แม้ว่ารายละเอียดที่เกี่ยวข้องจะอยู่ห่างกันมาก ตัวอย่างเช่น สามารถตอบคำถามที่เชื่อมโยงข้อมูลจากหน้า 1 และหน้า 1000 ของหนังสือเล่มหนึ่งได้ อย่างไรก็ตาม บริบทที่ยาวมากอาจเพิ่มความหน่วงและการใช้งานโทเค็น เพื่อประสิทธิภาพสูงสุด ให้จัดโครงสร้างพรอมต์ของคุณให้ชัดเจน และวางข้อมูลสำคัญไว้ใกล้กับจุดเริ่มต้นหรือจุดสิ้นสุดของบริบท
ไม่มีคะแนนเกณฑ์มาตรฐานเฉพาะใดๆ ในรายการแค็ตตาล็อกนี้ อย่างไรก็ตาม จากการออกแบบให้เป็นรุ่น large-pro คาดว่าจะทำงานได้ดีในงานที่ได้ประโยชน์จากการให้เหตุผลแบบบริบทยาว เช่น การค้นหา needle-in-a-haystack, การตอบคำถามจากหลายเอกสาร และการสรุปข้อความยาว อินพุตแบบมัลติโมดัลช่วยให้สามารถเข้าใจและให้เหตุผลเกี่ยวกับรูปภาพในบริบทได้ GPT เวอร์ชันก่อนหน้าแสดงประสิทธิภาพที่แข็งแกร่งในเกณฑ์มาตรฐานความเข้าใจภาษาและการสร้างภาษา โมเดลนี้น่าจะปรับปรุงจากรุ่นก่อนด้วยบริบทที่ขยายและความสามารถในการเอาต์พุตที่มากขึ้น
ความเร็วขึ้นอยู่กับความยาวของอินพุต ความยาวของเอาต์พุต และภาระของเซิร์ฟเวอร์ โมเดลที่มีหน้าต่างบริบทขนาดใหญ่มากมักจะมีเวลาแฝงต่อคำขอสูงกว่าเนื่องจากต้นทุนการประมวลผลโทเค็นจำนวนมาก เอาต์พุตสูงสุด 128,000 โทเค็นอาจส่งผลให้เวลาในการสร้างเอาต์พุตเต็มความยาวนาน สำหรับแอปพลิเคชันแบบเรียลไทม์ ควรพิจารณาใช้โมเดลขนาดเล็กกว่าหรือจำกัดจำนวนโทเค็น API ของ OrcaRouter อาจเสนอการตอบกลับแบบสตรีมมิ่งเพื่อลดเวลาจนถึงโทเค็นแรก สำหรับรายละเอียดเกี่ยวกับเวลาแฝงที่คาดหวัง โปรดดูเอกสารประกอบของ OrcaRouter หรือทำการวัดประสิทธิภาพของคุณเองด้วยอินพุตที่เป็นตัวแทน
โมเดลอาจแสดงประสิทธิภาพลดลงในบริบทที่ยาวมากเนื่องจากการเจือจางของความสนใจ แม้ว่าจะได้รับการปรับให้เหมาะสมสำหรับการใช้งานดังกล่าวก็ตาม การให้เหตุผลแบบหลายขั้นตอนข้ามส่วนที่ห่างไกลของบริบทขนาดใหญ่อาจยังคงล้มเหลว มันไม่ใช่เครื่องมือค้นหาและอาจเกิดอาการหลอนเมื่อข้อมูลขาดหาย ความเข้าใจภาพอาจมีปัญหากับภาพความละเอียดต่ำ ภาพที่บิดเบือนมาก หรือไดอะแกรมที่ซับซ้อน ความยาวเอาต์พุต 128K โทเค็นเป็นขีดจำกัด การสร้างข้อความที่ยาวมากอาจต้องใช้การเรียกหลายครั้ง นอกจากนี้ ค่าใช้จ่ายที่จำนวนโทเค็นสูงอาจมีจำนวนมาก ควรตรวจสอบความถูกต้องของเอาต์พุตที่สำคัญเสมอ
เมื่อเทียบกับโมเดล GPT รุ่นก่อนหน้าอย่าง GPT-4 หรือ GPT-4o โมเดลนี้มีหน้าต่างบริบทที่ใหญ่กว่าอย่างมาก (1.05M เทียบกับ 128K โดยทั่วไป) และเอาต์พุตสูงสุดที่เพิ่มขึ้น (128K เทียบกับ 4K-8K) นอกจากนี้ยังเพิ่มรูปแบบการป้อนไฟล์ ซึ่งโมเดลรุ่นก่อนไม่รองรับ การปรับปรุงประสิทธิภาพที่แน่นอนในการวัดประสิทธิภาพมาตรฐานไม่ได้ระบุไว้ แต่บริบทที่ใหญ่ขึ้นช่วยให้สามารถทำงานที่ก่อนหน้านี้ทำไม่ได้ เช่น การประมวลผลหนังสือทั้งเล่มโดยไม่ต้องแบ่งส่วน หากคุณยังไม่ได้ย้ายจาก GPT-4 โมเดลนี้ถือเป็นการอัปเกรดความสามารถที่สำคัญ
รายละเอียดราคาสำหรับรุ่นนี้ไม่ได้ระบุไว้ในรายการแคตตาล็อกนี้ โดยทั่วไปแล้ว โมเดลของ OpenAI จะคิดค่าบริการตามจำนวนโทเค็นสำหรับอินพุตและเอาต์พุต โดยมีค่าใช้จ่ายเพิ่มเติมสำหรับการประมวลผลภาพ สำหรับอัตราที่แน่นอน โปรดดูที่หน้าราคาของ OrcaRouter หรือข้อตกลงบัญชีของคุณ โปรดทราบว่าหน้าต่างบริบทขนาดใหญ่และขีดจำกัดเอาต์พุตที่สูงหมายความว่าคำขอเดียวสามารถใช้โทเค็นนับล้าน ส่งผลให้มีค่าใช้จ่ายต่อการเรียกใช้สูงกว่าเมื่อเทียบกับรุ่นที่เล็กกว่า เพื่อจัดการค่าใช้จ่าย คุณสามารถกำหนดขีดจำกัดสูงสุดของโทเค็นและจำกัดความยาวอินพุตให้เฉพาะเนื้อหาที่จำเป็นเท่านั้น
ข้อแลกเปลี่ยนหลักอยู่ระหว่างความสามารถและต้นทุน การใช้หน้าต่างบริบทขนาด 1.05M สำหรับอินพุตสั้นๆ จะสิ้นเปลืองความจุและเงิน ในทำนองเดียวกัน การสร้างโทเคน 128K ก็มีราคาแพง สำหรับเอาต์พุตที่สั้นกว่า ให้ลดพารามิเตอร์ max_tokens หากงานของคุณสามารถทำได้ด้วยโมเดลที่เล็กกว่า (เช่น GPT-4o-mini) ก็จะถูกกว่า อย่างไรก็ตาม สำหรับงานที่ต้องการบริบทขนาดใหญ่อย่างแท้จริง โมเดลนี้อาจคุ้มค่ากว่าการแบ่งข้อมูลเป็นส่วนย่อยผ่านการเรียก API หลายครั้งด้วยโมเดลที่เล็กกว่า เนื่องจากหลีกเลี่ยงการเดินทางไปกลับเพิ่มเติมและการต่อข้อมูลด้วยตนเอง
นโยบายการแคชไม่ได้ระบุไว้ในรายการแคตตาล็อกนี้ ผู้ให้บริการ API บางรายเสนอการแคชพรอมต์เพื่อลดต้นทุนสำหรับโทเค็นคำนำหน้าที่ซ้ำกัน ตรวจสอบเอกสารของ OrcaRouter หรือติดต่อฝ่ายสนับสนุนเพื่อดูว่ามีการแคชสำหรับรุ่นนี้หรือไม่ หากรองรับการแคช คุณอาจประหยัดโทเค็นอินพุตโดยการส่งบริบทที่ซ้ำกันในคำขอหลายรายการ หากไม่รองรับ ให้พิจารณาออกแบบพรอมต์ของคุณเพื่อหลีกเลี่ยงข้อมูลที่ซ้ำซ้อนเมื่อทำได้ ตรวจสอบข้อกำหนดในการให้บริการของ OrcaRouter เสมอสำหรับข้อมูลล่าสุด
ในการประมาณค่าใช้จ่าย ให้คำนวณจำนวนโทเค็นโดยประมาณในอินพุตและเอาต์พุตที่คาดหวัง คุณสามารถแบ่งข้อความเป็นโทเค็นโดยใช้ไลบรารีเช่น tiktoken สำหรับรูปภาพ จะมีค่าใช้จ่ายโทเค็นคงที่ (แตกต่างกันไปตามขนาดรูปภาพ; ดูเอกสารประกอบของ OrcaRouter) คูณจำนวนโทเค็นด้วยราคาต่อโทเค็น (อินพุต เอาต์พุต และรูปภาพ) แล้วรวมผลรวม ใช้การเรียกทดสอบด้วยข้อมูลที่เป็นตัวแทนเพื่อปรับปรุงการประมาณให้แม่นยำขึ้น เนื่องจากไม่ได้ระบุราคาของโมเดลนี้ คุณต้องขอรับเรตการ์ดแยกต่างหาก คอยตรวจสอบการใช้งานผ่านแดชบอร์ดของ OrcaRouter เสมอเพื่อหลีกเลี่ยงความประหลาดใจ
คุณเรียกใช้งานโมเดลผ่าน API ที่เข้ากันได้กับ OpenAI ของ OrcaRouter URL ฐานคือ https://api.orcarouter.ai/v1 ใช้รหัสโมเดล "openai/gpt-5.4-pro-2026-03-05" ในคำขอของคุณ ตรวจสอบสิทธิ์ด้วยคีย์ API ที่ OrcaRouter มอบให้ เอนด์พอยต์คือ /chat/completions สำหรับการโต้ตอบในรูปแบบแชท ตัวอย่างโค้ด Python: openai.ChatCompletion.create(model="openai/gpt-5.4-pro-2026-03-05", messages=[...], max_tokens=128000) API รองรับพารามิเตอร์มาตรฐาน ตรวจสอบให้แน่ใจว่าไคลเอนต์ของคุณใช้ URL ฐานของ OrcaRouter และคีย์ API ของคุณ
รองรับพารามิเตอร์มาตรฐานของ OpenAI chat completion: model (จำเป็น), messages (อาร์เรย์ของออบเจ็กต์ที่มี role และ content), max_tokens (สูงสุด 128000), temperature (0-2, ค่าเริ่มต้น 1), top_p, n, stop, presence_penalty, frequency_penalty, logit_bias, user, stream (บูลีนสำหรับการสตรีม), และ response_format (เช่น json_object) สำหรับอินพุตแบบ multimodal ให้รวมส่วนของรูปภาพใน content โดยมี type เป็น "image_url" หรือไฟล์แนบตามเอกสารของ OrcaRouter (เนื่องจากอินพุตไฟล์ไม่เป็นมาตรฐาน โปรดตรวจสอบรายละเอียด) พารามิเตอร์ต่างๆ เช่น functions, tools, และ tool_choice อาจมีให้ใช้งานด้วย
ในการย้ายจาก API ที่เข้ากันได้กับ OpenAI ใดๆ ให้เปลี่ยน base URL เป็น https://api.orcarouter.ai/v1 และอัปเดตชื่อโมเดลเป็น "openai/gpt-5.4-pro-2026-03-05" ใช้คีย์ API ของ OrcaRouter แทนคีย์ของผู้ให้บริการก่อนหน้า โค้ดอื่นๆ ทั้งหมด (โครงสร้างข้อความ พารามิเตอร์) ยังคงเหมือนเดิมหากคุณใช้ SDK ของ OpenAI สำหรับ API ที่ไม่ใช่ OpenAI คุณอาจต้องปรับให้เข้ากับรูปแบบคำขอของ OpenAI ทดสอบด้วยคำขอย่อยก่อน OrcaRouter อาจมีอัตราจำกัดที่แตกต่างกัน ตรวจสอบเอกสารของพวกเขา สำหรับการป้อนข้อมูลไฟล์ ตรวจสอบให้แน่ใจว่าไคลเอ็นต์ของคุณสามารถส่งไฟล์เป็น base64 หรือ URL ตามที่กำหนด
URL ฐาน: https://api.orcarouter.ai/v1 รหัสโมเดล: "openai/gpt-5.4-pro-2026-03-05" คุณต้องรวมสตริงรหัสโมเดลที่แน่นอนในแต่ละคำขอ URL ฐานชี้ไปที่ปลายทาง API v1 ที่ใช้รูปแบบ OpenAI ใช้ค่าเหล่านี้ในโค้ดของคุณโดยไม่ขึ้นกับภาษาโปรแกรม ตัวอย่างเช่น ใน JavaScript: openai.baseURL = 'https://api.orcarouter.ai/v1'; openai.model = 'openai/gpt-5.4-pro-2026-03-05' ตรวจสอบให้แน่ใจว่าไม่มีเครื่องหมายทับท้ายหรืออักขระพิเศษ
GPT-4o มีหน้าต่างบริบท (context window) ขนาด 128K โทเคน และเอาต์พุตสูงสุด 16K โทเคน (โดยประมาณ) โมเดลนี้ให้บริบทมากขึ้น 8 เท่า และเอาต์พุตมากขึ้น 8 เท่า GPT-4o ยังรองรับอินพุตแบบหลายรูปแบบ (ข้อความ รูปภาพ เสียงในบางเวอร์ชัน) แต่ขาดรูปแบบการป้อนไฟล์ โมเดลนี้รวมการรองรับไฟล์ ในด้านความสามารถ GPT-4o เพียงพอสำหรับงานส่วนใหญ่ที่ต่ำกว่า 100K โทเคน หากงานของคุณต้องการประมวลผลเอกสารหรือไฟล์ที่ยาวมาก โมเดลนี้ถือเป็นการอัปเกรดที่ชัดเจน สำหรับงานสั้น GPT-4o อาจคุ้มค่ากว่า
Claude 3.5 Sonnet โดย Anthropic มี context window 200K tokens และ max output 8K tokens โมเดลนี้เหนือกว่าในทั้งสองเมตริก (1.05M context, 128K output) Claude ยังรองรับ multimodal inputs (ข้อความ, รูปภาพ) แต่ไม่รองรับการป้อนไฟล์ Claude ขึ้นชื่อในเรื่องการทำตามคำสั่งที่แข็งแกร่งและฟีเจอร์ด้านความปลอดภัย สำหรับงานที่ต้องการบริบทที่ยาวมาก โมเดลนี้อาจทำงานได้ดีกว่า Claude อย่างไรก็ตาม Claude อาจเป็นตัวเลือกที่ดีกว่าหากลำดับความสำคัญของคุณคือต้นทุน หรือหากคุณต้องการโมเดลที่เล็กกว่าซึ่งมีค่า latency ต่ำกว่า ทั้งสองโมเดลมีให้ใช้งานผ่าน OrcaRouter
Gemini 1.5 Pro by Google มีหน้าต่างบริบทสูงสุดถึง 1 ล้านโทเค็น (เทียบเคียงได้) และเอาต์พุตสูงสุด 8K โทเค็น โมเดลนี้มีข้อได้เปรียบเล็กน้อยในด้านบริบท (1.05M เทียบกับ 1M) และเอาต์พุตที่ใหญ่กว่ามาก (128K เทียบกับ 8K) Gemini ยังรองรับอินพุตแบบหลายรูปแบบ (ข้อความ รูปภาพ เสียง วิดีโอ) และอินพุตไฟล์ แต่โมเดลนี้ไม่รองรับวิดีโอ Gemini อาจโดดเด่นในงานที่เกี่ยวข้องกับเสียงหรือวิดีโอ สำหรับงานประมวลผลข้อความ รูปภาพ และไฟล์ล้วนๆ ที่มีบริบทและเอาต์พุตยาวมาก โมเดลนี้มีความสามารถในการแข่งขัน
เลือกโมเดลนี้เมื่อคุณต้องการหน้าต่างบริบทที่ใหญ่ที่สุดที่มี (1.05M tokens) และความสามารถในการส่งออกสูงสุด (128K tokens) ในการเรียก API ครั้งเดียว โมเดลนี้มีข้อได้เปรียบเป็นพิเศษสำหรับงานเช่นการสรุปหนังสือทั้งชุด การวิเคราะห์เอกสารทางกฎหมายทั้งหมด หรือการสร้างรายงานที่ละเอียดครอบคลุม หากอินพุตของคุณมีไฟล์ (เช่น PDF, สเปรดชีต) พร้อมกับข้อความและรูปภาพ โมเดลนี้รองรับทั้งสามอย่าง สำหรับงานที่ง่ายกว่า ทางเลือกอื่นๆ เช่น GPT-4o-mini, Claude Haiku หรือ Gemini Flash มีต้นทุนต่ำกว่าและตอบสนองเร็วกว่า เลือกตามข้อดีข้อเสีย
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-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 |
|---|---|---|
| ≤ 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-pro-2026-03-05เปิด @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