GPT-5.4 là mô hình tiên phong mới nhất của OpenAI, hợp nhất dòng Codex và GPT thành một hệ thống duy nhất. Nó có cửa sổ ngữ cảnh hơn 1 triệu token (922K đầu vào, 128K đầu ra) với hỗ trợ cho...
GPT-5.4 là một mô hình ngôn ngữ lớn của OpenAI với cửa sổ ngữ cảnh 1.050.000 token và đầu ra tối đa 128.000 token. Nó xử lý các đầu vào dạng văn bản, hình ảnh và tệp tin. Mô hình đã được đánh giá…
GPT-5.4 vượt trội trong việc hiểu ngôn ngữ, tạo sinh, lập luận và diễn giải đa phương thức. Cửa sổ ngữ cảnh lớn của nó hỗ trợ các tác vụ như làm theo hướng dẫn nhiều bước, tạo nội dung dài và hội thoại phức tạp. Mô hình này đặc biệt mạnh trong lập luận khoa học cấp độ sau đại học, đạt 92.0 điểm trên GPQA Diamond. Nó cũng có thể xử lý trích xuất dữ liệu từ tệp và mô tả hình ảnh. Khi chọn một mô hình, hãy cân nhắc xem trường hợp sử dụng của bạn có thực sự cần ngữ cảnh đầy đủ hay một mô hình rẻ hơn đã đủ.
Với ngữ cảnh 1,050,000 token, GPT-5.4 có thể tiếp nhận toàn bộ sách, báo cáo dài, hoặc hàng nghìn dòng mã trong một lần nhắc duy nhất. Điều này loại bỏ nhu cầu chia nhỏ tài liệu và cho phép mô hình xem xét toàn bộ thông tin cùng lúc. Đầu ra được giới hạn ở 128,000 token, vì vậy các bản tóm tắt hoặc trích xuất cũng có thể dài tương tự. Đối với các tác vụ không cần ngữ cảnh dài đầy đủ, các mô hình nhỏ hơn có thể tiết kiệm chi phí hơn.
Có, GPT-5.4 hỗ trợ đầu vào hình ảnh và tệp tin cùng với văn bản. Hình ảnh có thể được cung cấp ở các định dạng tiêu chuẩn (JPEG, PNG, v.v.) và mô hình có thể trả lời các câu hỏi về nội dung trực quan. Các tệp tin (ví dụ: PDF, CSV) được tải lên và xử lý như một phần của ngữ cảnh. Khả năng đa phương thức này hữu ích cho việc phân tích sơ đồ, trích xuất dữ liệu từ bảng biểu hoặc đối chiếu văn bản với đồ họa. Tất cả các phương thức đầu vào đều được tính vào giới hạn token ngữ cảnh.
Nếu nhiệm vụ của bạn không yêu cầu ngữ cảnh đầy đủ 1.050.000 token hoặc đầu vào đa phương thức, hãy cân nhắc sử dụng các mô hình có cửa sổ ngữ cảnh nhỏ hơn hoặc phương thức hạn chế để giảm chi phí. Ví dụ, các truy vấn đơn giản một lượt, văn bản ngắn hoặc các tác vụ không yêu cầu suy luận sâu có thể được xử lý bằng các mô hình như GPT-4o mini hoặc GPT-4.1 nano. Hãy đánh giá độ dài và độ phức tạp của prompt trước khi chọn GPT-5.4 để tránh trả tiền cho dung lượng không sử dụng.
GPT-5.4 đạt điểm số 92.0 trên GPQA Diamond, một tiêu chuẩn gồm 198 câu hỏi trắc nghiệm bao gồm vật lý, hóa học và sinh học ở cấp độ sau đại học. Điểm số này cho thấy độ chính xác cao trong lập luận khoa học ở cấp độ chuyên gia. Không có điểm số tiêu chuẩn nào khác cho mô hình này trong các dữ kiện được cung cấp. Người dùng nên đánh giá hiệu suất trên các tác vụ cụ thể theo lĩnh vực của riêng mình.
Điểm số 92.0 có nghĩa là GPT-5.4 đã trả lời đúng 92% số câu hỏi của GPQA Diamond. GPQA Diamond được thiết kế để kiểm tra kiến thức và khả năng suy luận mà một chuyên gia con người sẽ có sau nhiều năm học tập sau đại học. Nó bao gồm các bài toán nhiều bước, giải thích dữ liệu khoa học và áp dụng khái niệm tinh tế. Điểm chuẩn này thường được sử dụng để đánh giá khả năng của một mô hình trong việc xử lý các truy vấn phức tạp, chuyên sâu theo lĩnh vực.
Điểm mạnh: ngữ cảnh rất dài (1,050,000 token), lý luận khoa học cao (92.0 GPQA Diamond), đầu vào đa phương thức (văn bản, hình ảnh, tệp). Hạn chế: không có thông tin về giá; độ trễ tăng theo độ dài ngữ cảnh; ngữ cảnh cực kỳ lớn có thể chạm tới giới hạn token hoặc làm giảm chất lượng phản hồi đối với các chi tiết ngoại vi. Mô hình không hỗ trợ streaming thời gian thực hoặc đầu vào giọng nói. Đối với các tác vụ không nặng về khoa học, các mô hình khác có thể có khả năng tương đương với chi phí thấp hơn.
Tốc độ suy luận không được chỉ định trong các dữ kiện được cung cấp. Nói chung, các mô hình có số lượng tham số lớn hơn và ngữ cảnh dài hơn sẽ mất nhiều thời gian hơn để xử lý mỗi token. Người dùng nên mong đợi độ trễ cao hơn so với các mô hình nhỏ hơn như GPT-4o mini. OrcaRouter có thể có lớp lưu trữ đệm hoặc tối ưu hóa riêng, nhưng thông lượng thực tế phụ thuộc vào kích thước yêu cầu và tải đồng thời. Nên thử nghiệm với các prompt đại diện.
Chi tiết định giá cho GPT-5.4 trên OrcaRouter không được cung cấp trong dữ liệu. Thông thường, định giá mô hình OpenAI dựa trên tỷ lệ đầu vào và đầu ra trên mỗi token, và OrcaRouter có thể áp dụng mức chênh lệch riêng hoặc cung cấp các gói kết hợp. Để biết giá hiện tại, hãy tham khảo trang định giá của OrcaRouter hoặc liên hệ với đội ngũ bán hàng của họ. Chi phí tăng theo độ dài ngữ cảnh vì mỗi token đều được tính phí.
Sử dụng toàn bộ cửa sổ ngữ cảnh 1.050.000 token sẽ phát sinh chi phí tỷ lệ thuận với tổng số token đầu vào. Nếu tác vụ của bạn chỉ dùng một phần nhỏ của dung lượng đó, bạn vẫn bị tính phí cho toàn bộ prompt. Do đó, để tiết kiệm chi phí, hãy giữ prompt ngắn nhất có thể trong khi vẫn đáp ứng yêu cầu. Các token đầu ra lên đến 128.000 cũng bị tính phí. Đối với đầu ra rất dài, hãy cân nhắc việc cắt bớt hoặc sử dụng nhiều lần lặp.
OrcaRouter có thể cung cấp cơ chế lưu đệm (caching) để tránh xử lý lại các tiền tố prompt giống nhau, nhưng điều này chưa được xác nhận trong các thông tin được cung cấp. Nếu được kích hoạt, tính năng lưu đệm prompt có thể giảm độ trễ và chi phí cho các truy vấn lặp lại. Hãy tham khảo tài liệu OrcaRouter để biết các chính sách bộ nhớ đệm. Nếu không có lưu đệm, mỗi prompt duy nhất sẽ bị tính phí đầy đủ.
Nếu không có giá chính xác thì không thể so sánh trực tiếp. Nhìn chung, các mô hình có cửa sổ ngữ cảnh lớn hơn và điểm chuẩn cao hơn thường có giá trên mỗi token cao hơn. GPT-5.4 có khả năng đắt hơn trên mỗi token so với các mô hình nhỏ hơn như GPT-4o hay GPT-4.1. Người dùng nên đánh giá tổng chi phí dựa trên độ dài prompt và output trung bình dự kiến, đồng thời cân nhắc xem lợi ích về hiệu suất có xứng đáng với chênh lệch giá hay không.
Sử dụng base URL tương thích với OpenAI https://api.orcarouter.ai/v1 và đặt tham số model thành openai/gpt-5.4. Xác thực yêu cầu một khóa API OrcaRouter. Ví dụ yêu cầu curl: curl https://api.orcarouter.ai/v1/chat/completions -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" -H "Content-Type: application/json" -d '{"model":"openai/gpt-5.4","messages":[{"role":"user","content":"Hello"}]}'
API này hỗ trợ các tham số hoàn thiện trò chuyện tiêu chuẩn: model (chuỗi), messages (mảng role/content), max_tokens (số nguyên lên đến 128.000), temperature, top_p, frequency_penalty, presence_penalty, stop, stream (boolean) và n. Đối với đầu vào đa phương thức, bao gồm nội dung tin nhắn dưới dạng mảng các đối tượng với type text/image_url/file. Tham khảo tài liệu API của OrcaRouter để biết lược đồ chính xác.
Có, vì OrcaRouter cung cấp một API tương thích với OpenAI. Hãy thay thế URL cơ sở hiện tại của bạn bằng https://api.orcarouter.ai/v1 và cập nhật tên mô hình thành openai/gpt-5.4. Thư viện ứng dụng OpenAI của bạn (ví dụ: gói openai Python) có thể được cấu hình lại bằng cách thay đổi base_url và api_key. Đảm bảo mã của bạn xử lý các khác biệt có thể có về định dạng phản hồi lỗi hoặc giới hạn tốc độ.
Model ID trên OrcaRouter là openai/gpt-5.4. Chuỗi này phải được truyền vào trường model của phần thân yêu cầu. Nó phân biệt GPT-5.4 với các model khác có sẵn thông qua cùng một điểm cuối API. Sử dụng sai ID sẽ dẫn đến lỗi. Nhà cung cấp là openai, nhưng model được lưu trữ và định tuyến bởi OrcaRouter.
GPT-5.4 cung cấp cửa sổ ngữ cảnh lớn hơn nhiều (1.050.000 so với 128.000 token) và điểm GPQA Diamond cao hơn (92,0 so với GPT-4o không được cung cấp). GPT-4o hỗ trợ văn bản và hình ảnh nhưng không hỗ trợ tải tệp lên, và có đầu ra tối đa thấp hơn (16.384 token so với 128.000). GPT-5.4 mạnh hơn cho ngữ cảnh dài và suy luận khoa học, nhưng có khả năng đắt hơn và chậm hơn. GPT-4o vẫn là lựa chọn tốt cho các tác vụ ngắn hơn và đơn giản hơn.
Claude 3.5 Sonnet cung cấp ngữ cảnh 200.000 token; GPT-5.4 vượt qua mức đó với 1.050.000. Tuy nhiên, các so sánh điểm chuẩn có hạn: GPT-5.4 đạt 92,0 trên GPQA Diamond, trong khi Claude 3.5 Sonnet đạt 78,0 (được công khai biết đến). Không có so sánh trực tiếp với Gemini 2.0 Pro hoặc Llama 3.1 405B từ các dữ kiện được cung cấp. GPT-5.4 mạnh mẽ về khả năng cạnh tranh trong suy luận khoa học nhưng người dùng nên thử nghiệm trên dữ liệu của riêng mình.
GPT-5.4 cung cấp cửa sổ ngữ cảnh lớn hơn (1.050.000 so với 200.000 của Claude) và đầu ra tối đa cao hơn (128.000 so với 8.192). Trên GPQA Diamond, GPT-5.4 đạt 92,0; Claude 3.5 Sonnet đạt 78,0. Điều này cho thấy GPT-5.4 có thể hoạt động tốt hơn trong phân tích tài liệu khoa học tinh tế. Tuy nhiên, cần xem xét tính khả dụng, giá cả và tích hợp hệ sinh thái trên OrcaRouter. Đối với các tài liệu rất dài, ngữ cảnh lớn hơn của GPT-5.4 mang lại lợi thế.
Các mô hình nhỏ hơn (ví dụ: GPT-4o mini, GPT-4.1 nano) có chi phí thấp hơn, suy luận nhanh hơn và cửa sổ ngữ cảnh nhỏ hơn. GPT-5.4 đánh đổi chi phí và tốc độ để đạt độ chính xác cao hơn trong các tác vụ phức tạp và khả năng xử lý ngữ cảnh lớn. Quyết định của bạn nên dựa trên hiệu suất yêu cầu đối với các câu hỏi có tính rủi ro cao (như GPQA Diamond) và nhu cầu về độ dài ngữ cảnh. Nếu tác vụ của bạn đơn giản, một mô hình nhỏ hơn có thể hiệu quả hơn.
Tương thích OpenAI — giữ nguyên SDK bạn đang dùng
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",
messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}],
)
print(response.choices[0].message.content)include_reasoningmax_completion_tokensmax_tokensreasoningresponse_formatseedstreamstructured_outputstool_choicetools| Bậc | Đầu vào / 1M tokens | Đầu ra / 1M tokens | Đọc cache / 1M |
|---|---|---|---|
| ≤ 272K | $2.50 | $15.00 | $0.250 |
| ≤ ∞ | $5.00 | $22.50 | $0.500 |
| Bậc được chọn theo số token đầu vào của mỗi yêu cầu | |||
Ước tính theo giá niêm yết
Giá theo bậc — ước tính này dùng mức giá bậc cơ bản.
Chỉ là ước tính — số token thực tế phụ thuộc vào bộ tách token của nhà cung cấp.
GET /api/public/models/openai/gpt-5.4Mở @misc{orcarouter_gpt_5_4,
title = {GPT-5.4 API},
author = {OpenAI},
year = {2026},
howpublished = {OrcaRouter},
url = {https://www.orcarouter.ai/models/openai/gpt-5.4}
}OpenAI. (2026). GPT-5.4 API. OrcaRouter. https://www.orcarouter.ai/models/openai/gpt-5.4